PARC: Plataforma de Avaliação de Risco de Crédito

Cofinanciado pelo COMPETE 2020, o projeto visa a criação de serviços e aplicações que avaliem de forma automática o risco associado à concessão de crédito, disponibilizando essa informação diretamente a particulares B2C ou fintechs B2B, conforme referiu João Cunha, Business Unit Manager no Departamento de Inovação da Match Profiler.

“Até ao passado recente, as instituições financeiras controlavam sua presença digital, oferecendo seus próprios serviços aos clientes através dos canais digitais, web e mobile. A diretiva PSD2 vem alterar radicalmente as regras do jogo, concedendo a terceiros o direito de aceder às informações da conta e iniciar os pagamentos em nome dos clientes bancários alavancando desta forma um mercado financeiro europeu e abrindo a possibilidade de criação de novos produtos e serviços que vão beneficiar o consumidor de produtos financeiros.

 

O PSD2 representa uma mudança fundamental na cadeia de valor dos pagamentos, na criação de novos modelos de negócios, e nos benefícios para o consumidor europeu. Esta abertura da informação de conta e iniciação de pagamentos acontece numa época em que se assiste a um crescimento explosivo num sector do financiamento alternativo, principalmente em atividades de crowdfunding. Uma das maiores diferenças entre o modelo tradicional e as plataformas de crowdfunding reside no facto das últimas não operarem segundo o modelo regulatório da banca, não existindo assim segurança de depósitos com fundos de garantia. Do ponto de vista do investidor o sistema tradicional oferece mais informação sobre o risco, além da proteção inerente a um sistema altamente regulado”.

“O projeto PARC, Plataforma de Avaliação de Risco de Crédito, consiste no desenvolvimento de uma plataforma eletrónica destinada aos particulares que buscam o pequeno crédito e às empresas que o concedem, que permita aos diferentes atores do processo uma participação mais segura e simplificada. Do lado de quem empresta ou investe, a possibilidade de acautelar o risco, do lado de quem solicita o crédito, uma forma mais rápida e eficaz de a qualquer momento demonstrar a sua capacidade de fazer face às responsabilidades do crédito. O núcleo do projeto é constituído por modelos de Machine Learning assentes em algoritmos de Ensemble Learning (Random Forest, XGBoost, LightGBM, CatBoost). Estes modelos foram treinados com diversos datasets representativos de diversas situações de concessão de crédito. O tratamento dos dados seguiu o state of the art de Data Science, com EDA, Feature Selection, Feature Extraction, estratégias para o tratamento de Class Imbalance, e Parameter Tuning. Os modelos resultantes formam a base para o cálculo do score de crédito.

 

A interação com a plataforma assenta numa API REST que aderiu à especificação Open API. A API permite o modelo de utilização B2B. Neste caso a entidade credora deverá fornecer os dados necessários para obter um score de crédito. Este cenário é particularmente interessante para o caso de plataformas de peer lending, ao posicionar-se como um serviço externo que proporciona uma avaliação automática do risco dos devedores. 

 

No caso B2C o utilizador tem acesso a uma aplicação móvel com uma série de funcionalidades, que em conjunto com a autorização de acesso às contas bancárias (perfil Account Information PSD2) permite atribuir um score de crédito. A atribuição do score é uma desmaterialização do processo usual, que agiliza o mesmo e o torna mais seguro para todos os intervenientes. A empresa de concessão de crédito, tem um acesso dedicado onde pode confirmar o score, e os dados que o suportam.

 

O acesso PSD2, com as devidas salvaguardas de proteção de dados, abre inúmeras oportunidades de negócio para além do score de crédito. Este projeto tem assim o potencial para crescimento e diversificação dos serviços que pode oferecer, no espírito da diretiva PSD2”.

“O investimento a realizar só foi possível com o apoio do COMPETE 2020. Consideramos este apoio fundamental para a criação de produtos inovadores, suportados em tecnologias diferenciadoras e de elevado potencial de crescimento no sector das Tecnologias de Informação”.