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Análise de Risco de Crédito Estudantil com Machine Learning

Desafio

Uma instituição de crédito estudantil de grande porte nos EUA enfrentava elevada taxa de inadimplência, atingindo impressionantes 34%. Para reduzir drasticamente este índice, a instituição precisava distinguir entre tomadores de crédito de alto e de baixo risco de inadimplência.

Solução

Utilizando dados históricos sobre esses tomadores de crédito, nossos cientistas de dados desenvolveram um modelo preditivo movido a machine learning, capaz de identificar exatamente quais indivíduos apresentavam alto risco de deixar de pagar seus empréstimos. O modelo também conseguiu identificar os principais fatores preditivos de inadimplência, permitindo aos analistas de risco da instituição tomar decisões de concessão de crédito de forma mais assertiva e ágil.

Desempenho do Modelo – Gráfico de Decil

Na análise de decil abaixo, a base de solicitantes de crédito é dividida em 10 grupos, de acordo com o perfil de risco de inadimplência de cada indivíduo.

A tabela abaixo apresenta o desempenho de cada decil no gráfico.

  • O decil 1 representa o segmento com os solicitantes de maior risco de inadimplência (baseado nos scores preditivos do modelo). Neste grupo, a maioria absoluta dos clientes (60,4%) deixa de pagar seus empréstimos em algum momento.
  • Por sua vez, no decil 10 apenas 8,7% das pessoas apresentam risco de suspender o pagamento de seus empréstimos.
  • O modelo foi bem sucedido em identificar o grupo de pessoas para quem a instituição deve negar crédito, facilitando a concessão para decis de baixo risco (economizando recursos).

O grupo de alto risco apresenta taxa de inadimplência 7 vezes maior que o segmento de menor risco (8,7%).


Resultados

Ao atribuir uma score preditivo para cada solicitante de crédito, a instituição agora utiliza o modelo para identificar indivíduos de alto risco e de baixo risco. Isso permitiu a automação de etapas da análise de risco, reduzindo sensivelmente tanto o tempo de análise de risco, quanto a taxa média de inadimplência. Essa iniciativa também permitiu otimizar a alocação de tempo dos analistas de risco, que agora têm segurança para aprovar mais rapidamente a concessão de crédito para bons pagadores identificados pelo modelo.

O modelo preditivo identificou um grupo de alto risco onde 60,4% dos tomadores de crédito inadimpliam, enquanto no grupo de menor risco esse índice atingia apenas 8,7% dos clientes. Isso representa uma diferença de risco entre esses dois grupos de 700%.

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