Sistema inteligente para determinação de limite de crédito

A presente dissertação trata da estipulação de limite de crédito para empresas clientes, de modo automático, com o uso de técnicas de Inteligência Computacional, especificamente redes neurais artificiais (RNA). Na análise de crédito as duas situações mais críticas são a liberação do crédito, de acordo com o perfil do cliente, e a manutenção deste limite ao longo do tempo de acordo com o histórico do cliente. O objeto desta dissertação visa a automação da estipulação do limite de crédito, implementando uma RNA que possa aprender com situações já ocorridas com outros clientes de perfil parecido e que seja capaz de tomar decisões baseando-se na política de crédito apreendida com um Analista de Crédito. O objetivo é tornar o sistema de crédito mais seguro para o credor, pois uma análise correta de crédito de um cliente reduz consideravelmente os índices de inadimplência e mantém as vendas num patamar ótimo. Para essa análise, utilizouse a linguagem de programação VB.Net para o sistema de cadastro e se utilizou do MatLab para treinamento das RNAs. A dissertação apresenta um estudo de caso, onde mostra a forma de aplicação deste software para a análise de crédito. Os resultados obtidos aplicando-se as técnicas de RNAs foram satisfatórias indicando um caminho eficiente para a determinação do limite de crédito.

This research deals with the credit limit stipulation for corporate clients, automatically, with the use of Computational Intelligence techniques, specifically artificial neural networks (ANN). In the analysis of credit, the two most critical situations are release of credit, according to the customer profile, and maintain the credit according to the customer history. The object of this work aims at automating the stipulated credit limit at the time of initial registration of the customer. The main focus of this work is to make an ANN can provide the credit limit, learning from situations that have occurred with other clients of similar profile and is able to make decisions based on the credit policy seized with a Credit Analyst. The goal is to make the system more secure credit to the lender, for a correct analysis of the creditworthiness of a customer drops considerably default rates and maintains a sales plateau great. For this analysis, we used the VB.Net programming language for the registration system of MatLab and was used for training ANNs. The paper presents a case study, which shows how to apply this software to credit analysis. The results obtained applying the techniques ANNs were satisfactory showing an efficient way to determine the credit limit.