Estudo comparativo entre metodologias de aprendizado de máquina e híbridas aplicadas a risco de crédito - CASTRO, Jane Simões de (2019)
Para bancos e empresas que possuem operação de crédito, deter relações com clientes de alto risco aumenta a chance de inadimplência, a necessidade de alocação de capital e a exposição a prejuízos financeiros. Dessa forma, há interesse em aprimorar as avaliações de risco de crédito; e o cenário atual de Big Data fomenta o interesse em metodologias de inteligência artificial, uma vez que a assertividade dessas cresce à medida em que se aumenta a volumetria de dados utilizados. Essa dissertação tem por objetivo comparar metodologias quantitativas aplicáveis à gestão de risco de crédito e concluir se técnicas baseadas em inteligência artificial apresentam performance superior às técnicas tradicionais. Foram estudadas as metodologias Regressão Logística, Support Vector Machine, Random Forest, Gradient Boosting e Modelos híbridos, em visão pessoa física e visão pessoa jurídica. Para ambas visões, a comparação dos modelos via métricas de performance AUC, KS e Taxa de acerto indicou o Gradient Boosting como metodologia campeã.