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| Acadêmico(a): Edson Vander de Souza |
| Título: Desenvolvimento da Aplicaçäo para Aprovaçäo do Limite de Crédito Financeiro de uma Empresa Têxtil Baseado em Rede Neural |
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| Introdução: |
| A palavra “crédito” pode ter mais de um significado, dependendo do contexto sob o qual esteja sendo tratada (GUIMARÃES, 2000, p. 10). Do ponto de vista meramente empresarial, a concessão de crédito significa a transferência da posse de um bem, ou de uma quantia em dinheiro, mediante a promessa de devolução no futuro. Então pode-se entender o crédito como sendo à disposição de uma pessoa, física ou jurídica, aliada a capacidade da mesma em obter dinheiro, produtos ou serviços mediante o compromisso de pagamento num determinado período de tempo. Em toda e qualquer atividade que uma instituição financeira venha a atuar, sempre haverá um componente maior ou menor de risco (STEINER; ADAMOWICZ; STEINER NETO, 2003). Esse risco nasce da probabilidade que um evento desejado venha a não ocorrer. Desta forma, o risco como enfoque estatístico fundamenta-se em dados históricos, permitindo que as decisões sejam tomadas a partir de estimativas consideradas aceitáveis. Assim, quando é concedida uma operação de crédito, espera-se receber, em uma data futura, não só o principal como também seus rendimentos. Crédito, como a própria origem da palavra expressa (crederer = acreditar), é a crença de que o cliente honrará os compromissos para com seu credor. Há fatores que contribuem para elevar o risco das operações de crédito. Tais fatores, se não cuidadosamente administrados, podem reduzir significativamente a qualidade do crédito (ARRAES; SEMOLINI; PICININI, 2001). A política de crédito, de uma instituição, é o principal meio através do qual são direcionadas as atividades de crédito, buscando-se o maior grau de eficiência na gestão de tais riscos. Além de estabelecer padrões, a política de crédito estabelece, também, a filosofia básica de crédito desta instituição. A partir dela, são traçados e buscados os objetivos de qualidade das carteiras e dos resultados, delimitando os níveis de tolerância ao risco, orientando as atividades de crédito de uma maneira coerente com a estratégia da instituição, pois uma instituição financeira, como instrumento de organização econômica, tem a responsabilidade de preservar os recursos que a ela são confiados. A adequada gestão dos recursos deve gerar condições para o atendimento das demandas de seus clientes por produtos de crédito. Considerando que a política de crédito é um dos principais fatores de uma empresa, este trabalho centra-se na adimplência (ou não) de pessoa jurídica, o qual foi abordado a partir da exploração de redes neurais artificiais como forma de minimizar os fatores de riscos presentes neste tipo de relação financeira. As redes neurais artificiais têm sido mencionadas por alguns autores (BUSCEMA; SACCO, 2003; FRANCO, 2000; ATIYA, 2001; STEINER et al., 1999) como uma ferramenta bastante poderosa na administração do risco de inadimplência existente na concessão de crédito. Especificamente, cabe citar o trabalho de Franco (2000), que faz uso de um sistema neural para avaliação de crédito a pessoa física no acompanhamento da carteira. O gerenciamento do risco de fornecer (ou não) o crédito financeiro ao cliente de uma empresa é, hoje, uma necessidade. O desenvolvimento ou aprimoramento de novas tecnologias baseadas em sistemas de apoio à decisão, que tem como intuito a busca pelo aperfeiçoamento da análise de viabilidade para concessão de crédito, tanto para o cliente quanto para a empresa, é o alicerce para que este gerenciamento se concretize de forma satisfatória para ambos. Em face da necessidade de se tomar decisões bem informadas e com base no histórico de pessoas jurídicas, foi construído uma aplicação com base no modelo de avaliação do risco de inadimplência que a empresa já utiliza. Para isso, foram utilizados todos os dados disponíveis da empresa, a qual possui tanto informações sobre os clientes inadimplentes como dos não inadimplentes. Sendo então selecionadas algumas variáveis segundo sua relevância na avaliação do risco de inadimplência para treinamento da rede. A aplicação desenvolvida foi integrada ao processo de análise de crédito de clientes, implementado dentro do módulo financeiro do SINGE (Sistema Integrado para Gestão de Empresas), sistema este que foi desenvolvido, para atender as necessidades de informações da empresa. |
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