Um novo método para ajudar os bancos a decidir quando correr atrás das dívidas
Os bancos são frequentemente confrontados com a difícil decisão de perseguir ou não dívidas. Por um lado, eles querem arrecadar o máximo de dinheiro possível. Por outro lado, eles não querem gastar mais dinheiro em dívidas do que elas valem.

Um novo método desenvolvido por investigadores da Universidade da Califórnia, Berkeley, poderia ajudar os bancos a tomar esta decisão. O método usa um algoritmo de aprendizado de máquina para prever a probabilidade de um mutuário deixar de pagar um empréstimo e a quantidade de dinheiro que o banco provavelmente recuperará se perseguir a dívida.

Os pesquisadores testaram o método em um conjunto de dados de mais de 1 milhão de empréstimos. Eles descobriram que era capaz de prever inadimplências e recuperações com um alto grau de precisão. Isto sugere que os bancos poderiam utilizar o método para melhorar os seus processos de tomada de decisão e aumentar a sua rentabilidade.

O método também pode ser usado por outros credores, como empresas de cartão de crédito e credores estudantis. Ao prever com maior precisão os incumprimentos e as recuperações, estes credores poderiam tomar melhores decisões sobre quais as dívidas a prosseguir e melhorar os seus resultados financeiros.

Aqui estão os pontos-chave do novo método:

* Usa um algoritmo de aprendizado de máquina para prever a probabilidade de um mutuário deixar de pagar um empréstimo.
* Considera uma variedade de fatores, incluindo a pontuação de crédito do mutuário, a relação dívida / rendimento e histórico de pagamentos.
* Prevê a quantidade de dinheiro que o banco provavelmente recuperará se perseguir a dívida.
* Foi testado em um conjunto de dados de mais de 1 milhão de empréstimos e demonstrou ser altamente preciso.
* Poderia ser utilizado por bancos e outros credores para melhorar os seus processos de tomada de decisão e aumentar a sua rentabilidade.

Benefícios do novo método:

* Ajuda os bancos a tomar melhores decisões sobre quais dívidas pagar.
* Aumenta a precisão das previsões de inadimplência e recuperação.
* Melhora a rentabilidade, reduzindo o custo de perseguir dívidas incobráveis.
* Pode ser usado por outros credores, como empresas de cartão de crédito e credores estudantis.

Conclusão:
O novo método desenvolvido por investigadores da Universidade da Califórnia, em Berkeley, poderá ajudar os bancos a tomar melhores decisões sobre quando cobrar dívidas. O método usa um algoritmo de aprendizado de máquina para prever a probabilidade de um mutuário deixar de pagar um empréstimo e a quantidade de dinheiro que o banco provavelmente recuperará se perseguir a dívida. O método também pode ser usado por outros credores, como empresas de cartão de crédito e credores estudantis.