| A tomada de decisões de concessão de crédito baseia-se fundamentalmente na avaliação do risco de inadimplência dos potenciais contratantes de produtos de crédito. Com o avanço tecnológico, modelos estatísticos foram desenvolvidos para dar sustentação à análise de solicitações de crédito, que há algumas décadas era realizada muitas vezes de forma qualitativa. Neste trabalho são apresentados, em um primeiro momento, conceitos de crédito e risco. Posteriormente, a partir de uma amostra de dados, fornecida por uma grande instituição financeira brasileira, estão desenvolvidos dois modelos, aplicando-se duas técnicas para a classificação de clientes: Redes Neurais e Algoritmos Genéticos. Em uma etapa final, são avaliadas e comparadas a qualidade e performance dos modelos desenvolvidos, onde é apontado qual o modelo que melhor se ajusta aos dados. Os resultados obtidos pelos modelos de rede neural e algoritmo genético são satisfatórios, sendo o primeiro modelo superior. Este trabalho ilustra os procedimentos a serem adotados por uma empresa para identificar o melhor modelo de concessão de crédito, a partir do qual é possível direcionar a estratégia da instituição, podendo-se aumentar a eficiência do seu negócio. |
