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Como obter mais de seus dados: construção de variáveis e segmentação para gerar scores mais preditivos

O credit score é um modelo estatístico que gera uma pontuação de risco de crédito associada a um consumidor ou a uma empresa com base em informações cadastrais, comportamentais e financeiras. Com essa ferramenta, é possível medir a probabilidade de uma pessoa ou uma empresa quitar empréstimos, realizar pagamentos sem atraso ou entrar em uma situação de inadimplência ou insolvência.

Modelos de credit score são amplamente utilizados por bancos, emissores de cartões de crédito ou qualquer outra empresa que realize concessão de crédito para apoiar e automatizar suas decisões. O grau em que o modelo consegue identificar proponentes que serão bons ou maus pagadores, ou seja, seu poder preditivo, impacta diretamente a rentabilidade da carteira de clientes de uma instituição. Nesse contexto, é fundamental que os modelos de credit score de uma instituição sejam capazes de extrair o máximo de valor das informações disponíveis para avaliação de risco.

Para esse workshop, convidamos Fábio Wendling, Gerente Analytics & Data Intelligence da Serasa Experian, que descreverá como uma instituição pode conseguir maior ou menor resultado em credit score com base nos dados obtidos. Além disso, Wendling mostrará como utilizar técnicas avançadas para extrair o máximo de volume de dados para gerar scores mais preditivos.

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