Desenvolvimento de um modelo de previsão para prever a probabilidade de um cliente não cumprir o pagamento de um empréstimo, permitindo decisões de concessão de crédito mais informadas e priorização de revisão manual apenas nos casos de maior risco.
Teste de vários algoritmos de aprendizagem máquina, com modelo final escolhido pela métrica de desempenhoo mais adequada ao problema.
Identificação e correção de fugas de informação no processo de treino e validação, para confirmar que a perfomance do modelo é realista e generalizável.
Desenvolvimento de um score de crédito que quantifica a probabilidade de incumprimento de cada cliente (metodologia PDO, usada pela indústria).
Modelo com elevada capacidade de discriminação e isolamento eficaz do risco.
Classificação simples do risco: Aprovação e Rejeição Automática, Revisão Manual só onde é preciso.
Análise da importância dos indicadores, identificando que fatores pesam mais na decisão.
Solução pronta a aplicar a novos clientes, com um processo simples de carregamento de dados.