Métodos de estimação de renda presumida para Clientes Pessoa Física no ambiente de Open Banking

Abstract

Uma das informações fundamentais no processo de concessão de crédito em uma instituição financeira é a capacidade de o indivíduo honrar os compromissos assumidos. Nesse contexto, a renda individual da pessoa física é de suma importância para determinar, de maneira adequada, a capacidade de pagamento e o volume de recursos a serem disponibilizados a cada cliente. Um modelo estatístico capaz de estimar a renda do indivíduo é deveras relevante, para além do processo de crédito, com influência, por exemplo, na exigência regulatória, na fidelização/prospecção de clientes, no combate à lavagem de dinheiro, na validação de informações prestadas sem a devida comprovação e sujeitas a risco operacional - no momento de internalização do dado -, entre outros. A posse de informações de renda fidedignas e atualizadas torna-se, portanto, grande vantagem competitiva para as instituições financeiras. Dado o início do Open Banking no Brasil (princípio que permite a abertura de dados no sistema financeiro), o desafio de estimar a renda presumida das pessoas físicas, por metodologia proprietária, pode ser o diferencial das instituições financeiras e fintechs, nesta nova arena do Sistema Financeiro Nacional (SFN). A partir deste ecossistema de compartilhamento de dados foi desenvolvido modelos estatísticos para presumir a renda de clientes de uma Instituição Financeira Brasileira com objetivo de aprimorar a consistência das informações cadastrais, mitigar os riscos de crédito e prospectar novos clientes. O presente trabalho objetiva descrever as etapas de elaboração do modelo preditivo de renda presumida de pessoa física, utilizando modelagem estatística - em especial a regressão quantílica -, aplicadas em base de dados de clientes em uma grande instituição financeira brasileira e comparar seus resultados com os modelos de renda presumida adquiridos de Bureaus de Crédito.