Resumo:
Reconhecer e prever quais clientes serão "bons ou maus pagadores" de crédito é tarefa importante e difícil para as instituições bancárias e os serviços de proteção ao crédito. Com registros históricos de 2.855 clientes de um banco alemão, foram abordadas neste artigo, comparativamente, as técnicas de Sistemas Especialistas Probabilísticos e Redes Neurais, ambas da área de Inteligência Artificial, utilizando o SPIRIT e o MatLab-Neural Networks Toolbox. Essas técnicas permitem o reconhecimento de padrões e, também, a sua utilização em diagnósticos posteriores. Feito o reconhecimento de determinado cliente e obtida a sua conseqüente probabilidade de retorno do crédito, estudou-se, ainda, com base nas taxas de juros adotadas, no valor do crédito a ser concedido, no prazo para pagamento e nas demais taxas bancárias, a relação risco/retorno para o banco, apontando os casos em que o crédito deve ser concedido.
Resumo Inglês:
Recognising and foreseeing which credit customers will be "good or bad payers" is an important and difficult task to banking institutions and to credit protection services. With 2.855 historical registers of a German bank, we studied, in this work, the Probabilistic Expert Systems and Neural Networks techniques, both in the Artificial Intelligence area, comparatively, using the shell SPIRIT and MatLab-Neural Networks Toolbox. These techniques allow us to recognise patterns as well as their further use in later evaluations. The evaluation of a given customer and the probability of the payment of a loan leads to a risk/payment rate for the bank, based upon interest rates, loan amount, payment period and other fees, establishing a safe criteria to determine when to concede credit.
Citação ABNT:
STEINER, M. T. A.; CARNIERI, C.; KOPITTKE, B.; STEINER NETO, P. Sistemas especialistas probabilísticos e redes neurais na análise do crédito bancário. RAUSP Management Journal, v. 34, n. 3, p. 56-67, 1999.
Citação APA:
Steiner, M. T. A., Carnieri, C., Kopittke, B., & Steiner Neto, P. (1999). Sistemas especialistas probabilísticos e redes neurais na análise do crédito bancário. RAUSP Management Journal, 34(3), 56-67.
Link Permanente:
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