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Bancos · mid-2010s
Uma grande instituição financeira brasileira
- Problema
- Melhorar a qualidade da decisão de crédito ao longo do ciclo mantendo risco e inadimplência sob controle.
- Papel
- Cientista de dados em risco de crédito e motores de decisão.
- Abordagem
- Scoring de aplicação e comportamento, monitoramento de portfólio, perda esperada e alinhamento de políticas.
- Impacto
- Maior disciplina de decisão e originação consciente do risco no ciclo de crédito.
- Aprendizados
- Resultados de crédito duráveis vêm de política e monitoramento, não de um único modelo.
Capacidades relacionadas
- Decisão de risco de crédito
- Machine learning aplicado
- IFRS 9 e perda esperada
Cases relacionados
Todos os cases são anonimizados. Os resultados são descritos de forma qualitativa e não são apresentados como resultados financeiros públicos de nenhum empregador nomeado.