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Metodologias de Credit Scoring para Pessoa Física e Microempresas

Metodologias de Análise de Balanços e outros Demonstrativos Financeiros

Novas Metodologioas de Gerenciamento de Risco de Crédito

Fluxos de Aprovação de Crédito - Ferramentas de Workflow - Análise  de Limites e de Operações Pontuais

Gerenciamento de Documentos no Processo de Aprovação de Crédito


Automação Comercial

Comércio Eletrônico

Análise de Crédito para Empresas

 


Metodologias de Credit Scoring para Análise de Crédito a Pessoas Físicas e Microempresas

Os métodos de Credit Scoring podem ser classificados como "estatísticos" ou "determinísticos". Métodos  estatísticos caracterizam-se por utilizar técnicas que incluem tecnologias como regressão linear e redes neurais. É importante notar que para poder implementar estes modelos, a necessidade de existência de dados sobre operações já liquidadas é fundamental.

Os modelos determinísticos caracterizam-se por incorporarem o conhecimento a respeito de análise de crédito. Experiências adquiridas por especialistas no tema são traduzidas em bases de regras de negócio, processadas por um software denominado motor de inferência, que encadeia as regras de acordo o comportamento do usuário.  

Os métodos estatísticos foram os primeiros a serem utilizados, desde meados da década de 70. Nessa época, sistemas baseados em técnicas de regressão linear rodavam em mainframes e já eram capazes de generalizar o comportamento creditício dos clientes de um Banco a partir da análise de suas bases de dados. Mais tarde, na década de 80, a tecnologia de Inteligência Artificial deu origem aos chamados Sistemas Especialistas (hoje re-batizados como sistemas baseados em regras de negócio), que passaram a ser largamente utilizados em na implementação de soluções de análise de crédito para pessoa física e jurídica. Na verdade, a tecnologia de regras de negócio é mais indicada para efetuar análise de crédito a empresas, em função do grande número de variáveis que devem ser analisadas em conjunto.

Variações dos métodos estatísticos e conceitos totalmente novos,como algoritmos genéticos, também passaram a ser largamente utilizados na concepção de sistemas de análise de crédito, colocando hoje, um grande leque de opções tecnológicas à disposição de quem vai implementá-los.

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