Paper: Bayesian Networks Improve Out-of-Distribution Calibration for Agribusiness Delinquency Risk Assessment
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Fazer uma análise de risco de crédito agrícola significa, frequentemente, tomar decisões a partir de dados incompletos, dispersos e inconsistentes. Isso porque o agronegócio é uma atividade econômica cujos riscos são extremamente difíceis de prever. Inúmeras variáveis independentes interferem na capacidade de pagamento do tomador: condições climáticas, variação cambial, qualidade de insumos, cultura plantada, dentre muitos outros.
E é nesse aspecto que a capacidade computacional de uma máquina treinada é muito eficiente. Ela tem a habilidade de extrair e revisar uma quantidade inimaginável de dados. Isso, é claro, em um tempo humanamente impossível.
Neste estudo científico, conduzido pelo time da Traive, você vai entender como as inteligências artificiais precisam ser treinadas para dar conta da complexidade envolvida em uma análise de risco de crédito. O artigo passou pelo crivo de uma banca técnica da prestigiada Association for Computing Machinery (ACM) e foi apresentado na Conferência Internacional sobre IA em Finanças 2023, em Nova York.