Evolução dos modelos de risco do sistema financeiro nacional

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2 Evolução dos modelos de risco do sistema financeiro nacional O avanço da modelagem de risco de empresas nova técnica com uma nova necessidade de processamento no ambiente Big Data julio.guedes@br.experian.com

3 Matemática e Estatística Consultor Entendimento do Negócio Engenheiro de Software Gerente de Produto Ciência da Computação Big Data Plataformas múltiplas Procurar novas fontes Armazenamento dos dados ANALYTICS Transformação dos dados e otimização Qualidade Deployment

4 O avanço da modelagem de risco de empresas nova técnica com uma nova necessidade de processamento no ambiente Big Data Como a tecnologia pode nos ajudar a melhorar a avaliação de risco de crédito que e tão crítica para os bancos?

5 Projeto de Risco Espacial Mensuração do risco de crédito: Probabilidade de default é a métrica mais usual Exemplo Açougues, papelaria, mercado, padaria e posto de gasolina: dependem mais da disponibilidade de renda dos moradores do bairro do que a situação econômica nacional No caso de pequenas e médias empresas (SME) podem haver vários drivers de risco: Endividamento Ramo de atividade Comportamento de pagamentos Histórico de inadimplência Informação econômica Características regionais Para SME esses dois drivers estão relacionados de alguma maneira Baixo risco Alto risco

6 Projeto de Risco Espacial Como incluir informação econômica regional nos modelos de risco de crédito: Índices econômicos regionais Dificuldade de disponibilidade dos índices (Gerkman, 2011): Exemplo: PIB do bairro Agrupamento de códigos postais Método tradicional pode resultar em modelo não parcimonioso e não aproveita toda a informação existente nos dados Uso da Krigagem para estimar o risco espacial A krigagem (em inglês kriging, e proposto por Matheron, 1953) utiliza a dependência espacial entre as empresas para estimar uma métrica de risco contínua no espaço. Como a krigagem funciona: Método de interpolação baseado nas distâncias Predição via média ponderada. O peso é uma função, a função de semivariância, e dependente da distância entre o ponto a ser estimado e os vizinhos Variável utilizada na interpolação: variável indicadora de inadimplência de mercado

7 Projeto de Risco Espacial Algoritmo de Kriging Amostra Kriging 950 Cálculo da distância

8 MapReduce (Hadoop) Projeto de Risco Espacial Cálculo dos pesos para a krigagem: O peso é função da distância entre todos os possíveis pares de observações Os pesos são recalculados tantas vezes quanto o número de observações na base de dados Exemplo: 1,000 indivíduos necessitam do cálculo de 499,500 distâncias O Brasil possui 7 milhões de empresas Caso Brasileiro para toda a base do bureau de empresas de pequeno e médio porte: Cálculo de 719,999,400,000 distâncias Inversão de 7 milhões de matrizes de ordem 500 Processamento em nuvem utilizando Hadoop: DW Ganho de desempenho: +Risco espacial Cloud Tempo de processamento sai de 600 horas para menos de 50 horas com um baixíssimo custo

9 Projeto de Risco Espacial Case que evidencia melhora nos modelos de credit scoring: Carteira de empresas de médio e pequeno porte Modelo de concessão Comparação de desempenho Medidas: KS e Gini Bases: desenvolvimento (70%) e validação (30%) D KS V D Gini V Principais variáveis (grupo de informação) e importância no modelo (scale vector de Altman Altman, 1969) Sem info de localização Comparação de desempenho em três situações: o Sem informação de localização o Método tradicional de agrupamento de CEP o Método proposto de risco espacial Método tradicional Método proposto

10 Projeto de Risco Espacial Oportunidades imediatas: Nova variável nos modelos de credit scoring que mensura o risco espacial da empresa Novo produto que fornece o risco da região com chave de consulta o endereço Informação para abertura de novas agências e pontos de venda Oportunidades em médio e longo prazo: Replicar metodologia para fornecer outros tipos de riscos: Inadimplência de consumidor Fraude do consumidor e de empresas Fraude no e-commerce Necessidade de crédito (consultas) Diferencial competitivo Melhora a mensuração do risco das empresas. Metodologia proprietária e dependente dos dados da Serasa Experian.

11 O que mais estamos trabalhando com o auxílio de novos estudos e nova tecnologia? Voice Engine Serasa Experian Call Center Conversão Voz - Texto

12 O verdadeiro ato do descobrimento não consiste em encontrar novas terras, mas vê-las com novos olhos de Marcelo Proust