Predição da recuperação da inadimplência em operações de crédito

Abstract

Este trabalho propôs a indução de classificadores, a partir da aplicação de técnicas de mineração de dados,para identificar clientes inadimplentes com potencial de regularização da dívida visando auxiliar uma instituição financeira a reduzir a Provisão para Créditos de Liquidação Duvidosa (PCLD). Estes modelos poderão contribuir para reversão de despesas da instituição financeira. Foram utilizados as técnicas Generalized Linear Models (GLM), Distributed Random Forest (DRF), Deep Learning (DL) e Gradient Boosting Methods (GBM), implementados na plataforma H2O.ai. Alguns aspectos que afetam o comportamento do cliente inadimplente foram identificados, como o perfil de sua renda e a época do ano. Estratégias de recuperação de crédito foram propostas e simulações identificaram possibilidades de redução de despesas operacionais.