Modelos de ‘rating’, o melhor dos dois mundos

A cooperação entre ‘fintechs’ e instituições financeiras permitirá criar modelos de ‘rating’ mais fiáveis, com melhor capacidade preditiva e enquadrados nas exigências regulatórias.

A revolução digital está em curso no setor financeiro. Contudo, o impacto nos atuais players do setor bancário e segurador não está ainda bem definido. A disrupção digital tem o poder de alterar as regras e a relevância de cada uma das instituições e, simultaneamente, ajudar a criar serviços financeiros melhores e mais económicos, tornando-os ainda mais relevantes na vida de cada um de nós.

No sentido de beneficiar com a alteração do paradigma tecnológico, as instituições financeiras têm sentido a necessidade de sair do seu ecossistema de alguma complacência institucional e de procurar novas formas de incrementar o negócio, penalizadas estruturalmente por um ambiente de baixas taxas de juros e por um conjunto de ativos no seu balanço que não geram retorno, tendo muito delas estabelecido alianças com as emergentes fintechs, as tecnológicas financeiras.

Uma das áreas que se mostra mais apelativa e na qual o equilíbrio cooperativo pode ser mais produtivo é o ramo dos modelos de rating. Estes algoritmos permitem avaliar a capacidade que um devedor tem de cumprir os compromissos assumidos com os credores, fornecendo uma medida do risco de incumprimento. Estas medidas têm, em regra, a forma de uma notação dada segundo uma escala, que no caso da Standard & Poors, por exemplo, começa na notação AAA (risco mínimo) até D (incumprimento), sendo as notações abaixo de BBB- consideradas altamente especulativas ou de risco elevado.

A construção dos modelos de rating interno de cada uma das instituições financeiras é alimentada por um conjunto de informação histórica quantitativa e qualitativa, destacando-se as demonstrações financeiras publicadas anualmente pelas entidades (IES), o reporte da centralização de responsabilidades do crédito do Banco de Portugal e estudos sobre a dinâmica setorial.

Estes modelos, apesar de sólidos, revelam ainda alguma incapacidade em prever incumprimentos futuros, obrigando as instituições financeiras a atuar num contexto reativo e não proativo, com as consequências negativas daí decorrentes.

O valor acrescentado pelas tecnológicas financeiras reside na utilização em simultâneo dos conceitos de Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML) e Econometria, no sentido de incrementar a capacidade preditiva dos modelos de rating internos das instituições financeiras, permitindo-lhes assim reduzir a taxa de incumprimento e potenciar a aceitação de novos empréstimos.

As tecnológicas financeiras com uma estrutura de decisão mais ágil e uma maior permeabilidade a novos conceitos têm demonstrado excelentes resultados na perceção do risco individual das empresas, contribuindo desta forma para uma otimização do risco do portefólio das instituições financeiras.

Ainda que ambas detenham propostas de valor diferenciadas – as fintechs oferecem inovação e tecnologia disruptiva, ao passo que as instituições financeiras detêm um elevado know-how do setor e uma maior capacidade financeira –, é da confluência do melhor dos dois mundos que se poderá criar modelos de rating mais fiáveis, com uma melhor capacidade preditiva e enquadrados nas exigências regulatórias, possibilitando uma gestão mais eficiente dos recursos.

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