artigo redes neurais economia

Utilização de Redes Neurais Artificiais na Análise de Risco de Crédito a Pessoas Físicas
Elson Felix Mendes Filho †, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho†,
Alberto Borges Matias ‡
† Laboratório de Inteligência Computacional / SCE / ICMSC, USP
São Carlos, SP - Brasil. e-mail: {prico, andre}@icmsc.sc.usp.br
‡ Centro de Pesquisas em Crédito e Banking / FEA - RP, USP
Ribeirão Preto, SP - Brasil. e-mail: matias@.usp.br
Abstract - The growing automation of financial activities requires the use of sophisticated technologies to satisfy exigent users. As a result, the finance market is looking for new computational techniques to satisfy its needs. These techniques include Artificial Neural Networks,
ANN. ANN are being used in a large number of financial tasks. This work presents a performance analysis of the Multi Layer Perceptron ANN, trained with the Backpropagation algorithm, to evaluate risks in credit applications.
Resumo - A crescente automação de atividades comerciais e bancárias requer a utilização de tecnologias cada vez mais sofisticadas para satisfazer usuários cada vez mais exigentes. Como consequência, o mercado financeiro está sempre buscando novas gerações de técnicas computacionais que satisfaçam suas necessidades mais refinadas. Entre estas técnicas estão as Redes
Neurais Artificiais (RNA). Este trabalho apresenta uma análise do desempenho obtido por RNA
Multi Layer Perceptron, treinadas com o algoritmo Backpropagation, em uma aplicação de avaliação de risco de inadimplência no crédito financeiro.

1 Introdução
O crédito a pessoas físicas, nas diversas modalidades financeiras de cartão de crédito, crédito direto ao consumidor e cheque especial, tem sido tratado empiricamente ou por sistemas de credit score baseados em análise discriminante ou de regressão logística. No entanto, nos últimos anos, em razão do crescimento do mercado de crédito ao varejo no Brasil, o assunto passou a merecer maior atenção e preocupação, notadamente em razão da forte