Título:	Métodos de estimação de renda presumida para Clientes Pessoa Física no ambiente de Open Banking
Autor(es):	Gonçalves, Flávio Henrique de Souza
Orientador(es):	Souza, João Carlos Félix
Assunto:	Gestão de riscos Renda presumida Regressão quantílica Inteligência analítica Open Banking
Data de publicação:	9-Ago-2022
Data de defesa:	10-Fev-2022
Referência:	GONÇALVES, Flávio Henrique de Souza. Métodos de estimação de renda presumida para Clientes Pessoa Física no ambiente de Open Banking. 2022. xii, 68 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.
Abstract:	One of the fundamental pieces of information in the credit granting process to a financial institution is the individual’s ability to honor commitments assumed. In this context, the individual income is of paramount importance to properly determine one’s ability to pay and the volume of resources to be made available to each customer. A statistical model capable of estimating an individual’s income is highly relevant, and goes beyond the credit process, as it influences, for instance, regulatory requirement, customer loyalty/prospecting, money laundering fighting, validation of information provided without proper evidence and subject to operational risk at the time of data internalization, among others. The possession of reliable and up-to-date income information becomes, therefore, a relevant competitive advantage for financial institutions. With the beginning of Open Banking in Brazil (a principle that allows data opening in the financial system), the challenge of estimating the presumed income of individuals, using a proprietary methodology, could be the dierential for financial institutions and fintechs in this new arena of the National Financial System (SFN). From this data sharing ecosystem, statistical models were developed to estimate the income of clients of a Brazilian Financial Institution with the objective of improving the consistency of registration information, mitigating credit risks and prospecting new clients. The present work aims to describe the stages of elaboration of the predictive model of estimated income of individuals, using statistical modeling - in particular quantile regression -, applied to a database of clients in a large Brazilian financial institution and to compare its results with the models of presumed income acquired from Credit Bureaus.
Unidade Acadêmica:	Instituto de Ciências Exatas (IE) Departamento de Ciência da Computação (IE CIC)
Informações adicionais:	Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Brasília, 2022.
Programa de pós-graduação:	Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Mestrado Profissional
Licença:	A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
Agência financiadora:	Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).
Aparece nas coleções:	Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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