ISSN 2359-5191

27/11/2015 - Ano: 48 - Edição Nº: 118 - Ciência e Tecnologia - Universidade de São Paulo
Software faz previsão de falência de bancos
Desenvolvido com intuito de ajudar no trabalho de especialistas em gestão, software indica se bancos estão em trajetória de falência

Pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação de São Carlos criam sistema de previsão de falência. O software é capaz de dizer com precisão se a empresa vai ou não falir. Através de modelagem computacional é feita uma parametrização com os dados de balancete de empresas. Os pesquisadores utilizaram dados de bancos que já faliram, e fizeram o teste com o software com dados anteriores à falência. Obtiveram 100% de assertividade.

O pesquisador André Ponce, que lidera as atividades no grupo de apoio à pesquisa específico para estudos em aprendizagem de máquina e análise de dados -NAP Amda - afirma que o modelo atualmente faz uma previsão do tipo verdadeiro ou falso. Em linguagem das ciências da computação, é o conhecido resultado booleano. Assim, o modelo computacional atua em auxílio a especialistas, facilitando seu trabalho.

Como o sistema é assertivo, o especialista pode utilizar o software como ferramenta que catalisa seu próprio trabalho. Mas as causas da falência são explicadas analisando com mais atenção. O sistema então pode servir como uma espécie de filtro, que separa empresas que estão no caminho da falência das que não estão.

A inteligência pode ser aplicada em muitos setores. "O software utiliza um modelo de vetorização de dados", explica o professor. "O modelo é ajustado e parametrizado, de forma a apontar uma trajetória". De acordo com Ponce, o sistema não é capaz de apontar ações. O vetor de valores é retirado de dados de balancetes postos em série histórica.

No sistema bancário, não é tão comum a falência e o Banco Central atua com medidas contra cíclicas para que não ocorra corridas bancárias. Assim, é mais complicado encontrar bancos que estão em trajetória decadente. A objetividade da análise que se utiliza de dados brutos não apresenta a tendência ao erro que uma análise humana pode ter em um primeiro momento.

A motivação dessa pesquisa surgiu por conta das falências bancárias do início do Plano Real. Em economia inflacionária, os bancos que terminaram em falência já estavam em trajetória decadente, mascarada aos olhos humanos pela inflação observada no período. O sistema pode ainda auxiliar o especialista a procurar o sentido correto do olhar.

Isto está relacionado com a mineração de dados, ou data mining. A ideia é garimpar os dados para revelar informações que tendem a passar despercepidas. Atualmente grandes empresas têm se utilizado da técnica de mineração para melhorar seu negócio. A partir daí o conceito de Big Data se desenvolveu e se tornou moda no mundo startup. "A pepita de ouro do mundo moderno se encontra escondida nos milhões de terabytes gerados pelas empresas, consumidores e governo", finaliza o professor André Ponce.

Leia também...
Agência Universitária de Notícias

ISSN 2359-5191

Universidade de São Paulo
Vice-Reitor: Vahan Agopyan
Escola de Comunicações e Artes
Departamento de Jornalismo e Editoração
Chefe Suplente: Ciro Marcondes Filho
Professores Responsáveis
Repórteres
Alunos do curso de Jornalismo da ECA/USP
Editora de Conteúdo
Web Designer
Contato: aun@usp.br