book_icon

Webinar FICO – Como aliar Machine Learning a Modelos de Score para potencializar a análise de risco

Webinar FICO – Como aliar Machine Learning a Modelos de Score para potencializar a análise de risco

Sistemas da FICO gerenciam hoje 65% dos cartões de crédito no mundo e soluções de fraude protegem cerca de 2 bilhões de cartões mundialmente

No próximo dia 29 de novembro, a FICO, empresa pioneira no uso de análises preditivas e ciência de dados para melhorar decisões, vai realizar um webinar gratuito para instituições financeiras para apresentar como o conceito de machine learning pode potencializar os modelos de pontuação de risco, conhecidos também como scores bancários, para uma avaliação do risco relativo dos clientes.

O score foi criado pela FICO e funciona como uma proteção para as empresas, ao permitir a redução das perdas financeiras com fraudes e inadimplência. Com o uso de modelos de score, as instituições de crédito, por exemplo, podem aperfeiçoar as decisões quanto aos solicitantes de crédito, com um melhor grau de precisão, eficiência e controle do processo de originação e gestão de clientes. Além disso, o score também permite uma análise comportamental do cliente, utilizando informações do próprio usuário com relação ao uso de produtos bancários, medindo assim o risco de inadimplência.

Durante o webinar, Daniel Arraes, Business Developer para América Latina da FICO , apresentará uma nova metodologia desenvolvida pela FICO: Scores Influenciados por Machine Learning (Machine Learning Influenced Scorecards), com especial enfoque em casos práticos de melhorias obtidas nos Scores tradicionais através da aplicação de Machine Learning.

Nos últimos cinco anos, a FICO obteve mais de 75 patentes relativas a Inteligência Artificial e Machine Learning, com algoritmos desenvolvidos para solucionar problemas do mundo real, tornando essas metodologias mais adaptáveis ao uso em aplicações de diversos setores, principalmente naqueles altamente regulamentados, como a indústria financeira.

Com mais de 60 anos em experiência analítica, a FICO possui uma metodologia própria para construção de modelos preditivos, a Scorecard Methodology – Metodologia Scorecard, em inglês., orientada ao desenvolvimento de modelos preditivos aplicados ao mundo dos negócios. . Agora, com a nova técnica de Scorecards Influenciados por Machine Learning, a FICO promove a fusão da Metodologia Scorecard e Machine Learning para melhorar a performance dos modelos, ao mesmo tempo em que mantém sua interpretabilidade e operacionalidade. A solução mantém a precisão e capacidade preditiva similar aos modelos puros de Machine Learning e melhora os scorecards tradicionais.

A FICO utiliza métodos inovadores para prever o comportamento do consumidor e, assim, transformar setores inteiros e revolucionar o modo como o risco de crédito é gerenciado e como as empresas devem comercializar seus produtos. Os sistemas de controle adaptativo da FICO são utilizados para gerenciar 65% dos cartões de crédito no mundo e as soluções de fraude protegem cerca de 2 bilhões de cartões mundialmente, gerando uma economia para as emissoras de cartões de mais de US$ 10 bilhões.

Uma das soluções da FICO é o FICO® Score, medida padrão de risco de crédito do consumidor nos Estados Unidos. A maioria dos principais bancos mundiais, seguradoras líderes, varejistas, empresas farmacêuticas e agências do governo contam com as soluções da FICO para acelerar o crescimento, controlar o risco, alavancar lucros e atender a demandas regulatórias e competitivas.

Webinar FICO – 29 de novembro de 2018
Horário: 10h (horário de Brasília)
Inscrição https://content.fico.com/l/517101/2018-11-15/4swh6

Últimas Notícias
Você também pode gostar
As opiniões dos artigos/colunistas aqui publicados refletem exclusivamente a posição de seu autor, não caracterizando endosso, recomendação ou favorecimento por parte da Infor Channel ou qualquer outros envolvidos na publicação. Todos os direitos reservados. É proibida qualquer forma de reutilização, distribuição, reprodução ou publicação parcial ou total deste conteúdo sem prévia autorização da Infor Channel.