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Deep Learning para análise de crédito: entenda como funciona

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Veja o que é Deep Learning, como ele pode ser aplicado, por que utilizá-lo na análise de crédito e como a Neoway pode ajudar.

O Deep Learning para análise de crédito é a nova estratégia de instituições financeiras para diminuir os riscos deste tipo de operação.

Por meio deste tipo ultra avançado de Inteligência Artificial, é possível determinar qual perfil de cliente pode receber o empréstimo e qual oferece mais riscos à empresa.

Vale lembrar que toda transação financeira envolve algum nível de risco e com a concessão de crédito não é diferente. De acordo com o Serviço de Proteção de Crédito (SPC), o Brasil abriu 2020 com 61 milhões de pessoas inadimplentes.

Nesse sentido, uma profunda análise de crédito tem papel fundamental para a redução dos riscos, como a inadimplência, e também para evitar fraudes e melhorar a gestão por parte das empresas.

Neste post, veja o que é Deep Learning e como essa tecnologia pode ser aplicada nas empresas, saiba por que utilizá-la na análise de crédito, como esse processo funciona e como a Neoway pode ajudar você. Acompanhe!

O que é Deep Learning

Deep Learning é uma das tecnologias que fazem parte de uma noção mais abrangente de Inteligência Artificial e se trata de um aprofundamento do Machine Learning, que possibilita que computadores e sistemas aprendam conforme são utilizados.

O Deep Learning consiste em uma rede neural artificial (RNA), que assemelha-se ao modo como os neurônios ligam-se entre si no cérebro humano, sendo composta por multicamadas.

Por meio de algoritmos, o Deep Learning é capaz de treinar uma máquina para que ela aprenda de maneira autônoma por meio do reconhecimento e interpretação de padrões em diferentes camadas de dados.

O princípio básico que rege essa tecnologia é que, ao longo do processo de análise, cada nova etapa (camada) receba como entrada o resultado alcançado na etapa anterior.

Assim, usando diferentes camadas de processamento de dados em uma distribuição não linear, as máquinas conseguem extrair uma representação complexa desses dados de forma hierárquica.

Por esse motivo, o Deep Learning também é conhecido como aprendizado estruturado profundo.

O Deep Learning é, entre outras coisas, a base para o desenvolvimento de tecnologias como carros autônomos, processamento de linguagem natural (PLN), visão computacional e reconhecimento de fala, sons e imagens.

Mas não é só isso: as redes neurais têm sido aprimoradas e vêm sendo aplicadas no meio corporativo, auxiliando nas atividades de segmentos como Saúde, Educação, comércio eletrônico, entre outras.

Como o Deep Learning pode ser usado nas organizações

Compreensão do comportamento de clientes

O Deep Learning vem sendo utilizado para auxiliar no reconhecimento dos desejos e das expectativas dos consumidores em diferentes segmentos, apontando a propensão de compra de cada usuário.

Sites de comércio eletrônico, como Amazon e eBay, são alguns dos pioneiros nessas estratégias. Toda a sessão do consumidor no site da empresa é monitorada e toda ação é registrada.

Uma vez que o sistema decifra o comportamento específico de cada usuário, o site é otimizado para que, na sua próxima sessão, o consumidor tenha uma experiência melhor e seja exposto apenas àqueles produtos que podem lhe interessar, no menor tempo possível.

Isso é feito por meio da análise de diferentes variáveis, como itens observados, duração da sessão, histórico de compras etc.

Reconhecimento facial

Muitas câmeras de segurança, hoje, são dotadas de redes neurais capazes de identificar indivíduos e veículos e até mesmo reconhecer ações suspeitas.

Essa tecnologia já é utilizada em muitas cidades do mundo, sobretudo em aeroportos, para fazer a identificação e o rastreio de pessoas e objetos.

Dotadas de uma unidade de processamento visual (VPU), essas câmeras identificam eventos automaticamente e geram alertas para as autoridades em questão de minutos.

Quando utilizadas para o monitoramento do trânsito, as redes neurais conseguem não apenas identificar placas, como também reconhecer veículos sem motorista.

O reconhecimento facial para o desbloqueio de smartphones e o algoritmo utilizado pelo Facebook para identificar usuários em uma foto também se baseia no aprendizado profundo.

Reconhecimento de fala

Assistentes de voz como Alexa, Siri e Cortana também são baseados em Deep Learning.

Por meio de redes neurais, os sistemas conseguem não apenas identificar as palavras que foram ditas, como também são capazes de interpretar a fala humana.

Quanto mais uma pessoa interage com os assistentes, mais eles aprendem e mais precisos eles se tornam.

Com isso, esses sistemas conseguem determinar o comportamento e as preferências dos usuários, facilitam a interação e oferecem uma melhor experiência.

Recomendações
Empresas como Amazon, Spotify e Netflix são conhecidas por seus algoritmos de aprendizagem profunda.

Por meio da análise do comportamento e dos históricos de consumo dos usuários, os sistemas analisam os dados para recomendar conteúdos ou produtos que estejam de acordo com seus gostos e interesses.

Suporte técnico

O Deep Learning possibilita a redução do uso de recursos humanos na oferta de suporte técnico e assistência para usuários de determinados serviços.

O exemplo mais usual são os chatbots, que não só realizam o atendimento, como também conseguem se comunicar e aprender conforme são utilizados.

Diagnósticos na área da Saúde

As redes neurais vêm ganhando cada vez mais espaço no setor da Saúde, sobretudo para a obtenção de diagnósticos mais precisos e, em muitos casos, automáticos, isto é, sem a necessidade de um médico.

Como exemplo podemos citar o uso do Deep Learning para a classificação de doenças oculares.

Tudo isso é feito por meio do aprendizado de máquina e da análise de milhares de imagens, o que permite ao sistema analisar e identificar o estágio de determinadas doenças.

Outra aplicação se dá na redução da taxa de erro no diagnóstico de câncer.
As redes de aprendizado profundo são alimentadas com inúmeros dados de pesquisas anteriores, o que permite às máquinas, por exemplo, identificar células cancerígenas por meio da análise de imagens.

Veículos autônomos

Como comentamos, o Deep Learning é a tecnologia por trás do desenvolvimento de veículos autônomos mais seguros e precisos.

Isso é possível por meio da combinação do aprendizado profundo com conjuntos de dados complexos que fornecem às máquinas a capacidade de reconhecer padrões e vínculos entre eventos.

Além disso, por meio da integração com serviços de mapas, os veículos conseguem, por exemplo, calcular a rota mais curta entre dois destinos.

Identificação de fake news

A aprendizagem profunda desempenha um papel fundamental no combate à desinformação e a conteúdos falaciosos na internet.

Por meio das redes neurais, é possível criar indicadores que auxiliem na detecção de notícias falsas, inclusive removendo-as automaticamente.

Nesse mesmo sentido, os sistemas são capazes de recomendar notícias de fontes confiáveis para os usuários ao identificar os assuntos de maior interesse do público.

Análise de crédito

como deep learning pode ser aplicado ao setor financeiro

O Deep Learning também é utilizado por instituições financeiras para analisar os riscos na concessão de crédito a seus clientes.

Por meio da análise dos dados de cada pessoa, o sistema consegue determinar qual perfil de cliente deve ter direito ao benefício e qual oferece mais riscos à empresa.

O uso da aprendizagem profunda, nesses casos, permite a oferta de soluções personalizadas para cada usuário, criando um sistema de pontuação que permite à empresa identificar o grau de risco de cada cliente para determinada operação.

Leia mais: Risco de crédito: como fazer análise e gestão de forma eficaz

Por que usar Deep Learning para analisar crédito?

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Personalização de serviços

Por meio de soluções como Deep Learning e Big Data, as instituições financeiras podem segmentar os perfis dos seus diferentes clientes para criar um credit scoring, que podem utilizar tanto interna quanto externamente.

Quando falamos do uso interno dessas informações, o Deep Learning pode auxiliar as empresas na determinação dos clientes que são mais confiáveis para operações como a concessão de crédito ou um aumento de limite, por exemplo.

Para se chegar a essa conclusão, o sistema realiza a análise de inúmeros dados, relativos não apenas ao histórico bancário, mas também realizando o cruzamento com segmentação por idade, sexo e comportamento.

Dessa forma, a instituição consegue ter em mãos um perfil mais acertado de quem está solicitando determina operação, o que permite oferecer uma solução personalizada para cada situação e risco.

Por sua vez, o uso externo dessas informações se refere às empresas que importam dados de credit scoring de agências de crédito para avaliar a oferta de serviços para os seus clientes.

Nesse caso, os sistemas de aprendizagem profunda cruzam dados obtidos no CRM das empresas com o perfil mapeado pela agências e com as informações segmentadas de cada cliente.

Decisões mais acertadas

O Deep Learning proporciona uma avaliação mais precisa e profunda das variáveis envolvidas na análise de crédito, com a inclusão das variáveis que realmente importam e a exclusão daquelas que não são relevantes para o processo.

Como resultado, geram-se modelos mais sucintos, precisos, flexíveis e que podem ser otimizados, o que resulta em economia de tempo e decisões mais acertadas.

Compliance

O uso de Deep Learning pode aliar o compliance às análise de operações de crédito. Isso faz aumentar a segurança da informação e assegurar a conformidade da empresa com os contratos de crédito.

Dessa forma, pode-se evitar também desvios de conduta e práticas ilícitas por parte de funcionários e clientes, e reduzir o risco de corrupção.

Melhora nos negócios

O Deep Learning também colabora para aumentar a capacidade preditiva das empresas na análise de crédito.

Por meio da análise de taxas de incumprimento passadas, dados geográficos e informações sobre as fontes dos clientes, é possível prever resultados futuros possíveis, melhorando a decisão de negócios.

Redução de erros e melhora da qualidade

A aprendizagem profunda está diretamente ligada à digitalização dos processos de uma empresa.

É o próprio algoritmo que passa a determinar as variáveis de risco, o que minimiza a necessidade de intervenções manuais e permite a análise de um volume muito maior de informações.

Além disso, o Deep Learning melhora a qualidade dos dados e os relatórios de oportunidades porque fornece informações de risco de crédito em tempo real, o que torna a tomada de decisões mais ágil e embasada, e facilita a identificação precoce de riscos.

Deep Learning para análise de crédito: como funciona

A análise de crédito feita com auxílio do Deep Learning atua em conjunto com outras tecnologias como aprendizado de máquina, mineração de dados e análise preditiva.

O processo de análise leva em consideração milhares de variáveis para traçar o perfil de cada cliente.

São analisados desde dados básicos a informações mais específicas, por exemplo, a maneira como o cliente gerencia seu fluxo de caixa. Dados comportamentais também fazem parte desse processo.

Os dados financeiros e sociais do cliente são analisados por redes neurais de aprendizado profundo que decidem, de maneira autônoma, se a aplicação será aceita ou não.

Leia mais: Monitoramento de riscos: processos contínuos para diferentes perfis

Neoway Cred: a melhor ferramenta para análise de crédito

Neoway Cred a melhor ferramenta para analise de credito

O Neoway Cred é a solução da Neoway para a criação de modelos de crédito personalizados.

Os objetivos são auxiliar na gestão da carteira, reduzir a inadimplência e prevenir fraudes, além de aumentar a eficiência na análise de crédito e velocidade para a tomada de decisão.

Por meio de Big Data e Deep Learning, o Neoway Cred consegue acessar grandes volumes de dados, correlacionar milhares de variáveis e analisar todas as informações relevantes para a empresa.

Isso garante mais produtividade e precisão no processo de concessão de crédito e acelera a recuperação.

A análise de crédito com o Neoway Cred funciona em quatro etapas:

  • Consulta e enriquecimento: para agregar às informações cadastrais dados como ativos e passivos financeiros, vínculo e probabilidade empregatícia, participações societárias, bens e processos judiciais.

  • Application Score: para aumentar a abrangência da análise nas solicitações de crédito, gerar scores a partir de Big Data e Deep Learning, conhecer melhor os perfis positivos e saber quais são mais aderentes a cada faixa de crédito.

  • Enriquecimento para Behavior: para agregar dados e monitorar indicadores de comportamento dos seus clientes com base no Big Data disponibilizado pela Neoway.

  • Behavior Score: para aumentar a abrangência do score de comportamento e ganhar precisão nas ações de aumento de crédito, cross selling de produtos, previsão de inadimplência e negociação de taxas e prazos. Ajuda a ajustar as ofertas aos diferentes perfis de consumo e criar estratégias para fidelizar os melhores clientes.

Conclusão

A digitalização das empresas abrange todos os seus processos, e isso inclui a análise de crédito.

O crescimento de tecnologias como Big Data, Machine Learning e Deep Learning tem causado um aperfeiçoamento na verificação, análise e validação de dados para a concessão de benefícios personalizados para cada cliente.
Agilidade, segurança e otimização de processos são apenas alguns dos benefícios que essas soluções podem proporcionar.

Portanto, não fique para trás. Para contar com a melhor ferramenta para análise de crédito, entre em contato conosco e solicite uma demonstração do Neoway Cred!