Nos últimos anos, o uso do Big Data revolucionou muitos setores, incluindo o mercado de microcrédito. O Big Data permite que instituições financeiras processem vastas quantidades de informações provenientes de diversas fontes, desde dados tradicionais até dados comportamentais, sociais e de dispositivos móveis. Essa inovação está mudando a forma como o crédito é avaliado, especialmente em relação a clientes que não têm acesso ao sistema financeiro tradicional.

No ambiente corporativo, a mitigação de riscos é uma prática crucial para garantir a sustentabilidade e o sucesso das operações. As empresas, independentemente do setor, estão expostas a uma variedade de riscos – financeiros, operacionais, regulatórios e tecnológicos. Para evitar que esses riscos comprometam o desempenho e a longevidade das organizações, é essencial implementar estratégias de mitigação de riscos que sejam eficientes, proativas e adaptáveis.

Nos últimos anos, a tecnologia tem transformado profundamente a maneira como as empresas gerenciam seus riscos. Com a crescente complexidade do ambiente de negócios e a velocidade das mudanças econômicas e tecnológicas, as empresas estão recorrendo a inovações para melhorar a eficácia da gestão de riscos. Ferramentas tecnológicas como inteligência artificial (IA), big data e softwares avançados de análise de dados estão permitindo que as organizações antecipem, mitiguem e gerenciem riscos de maneira mais eficiente do que nunca.

O microcrédito é um instrumento crucial para combater a pobreza em países em desenvolvimento, oferecendo serviços financeiros a famílias de baixa renda e permitindo que elas se tornem microempreendedoras. No entanto, os programas de microcrédito enfrentam desafios significativos, especialmente na avaliação do risco de crédito, já que muitos tomadores não possuem histórico de crédito. Este artigo explora como variáveis demográficas, como gênero, idade e escolaridade, influenciam o risco de crédito em programas de microcrédito.

O ciclo da pobreza é um fenômeno complexo que afeta milhões de pessoas em todo o mundo, especialmente em países em desenvolvimento. Uma das estratégias mais eficazes para romper esse ciclo é a provisão de microcrédito. Programas de microcrédito oferecem pequenos empréstimos a indivíduos de baixa renda, permitindo-lhes iniciar ou expandir seus negócios e, assim, melhorar suas condições de vida. Nos últimos anos, a aplicação de modelos de aprendizagem de máquina (ML) nesses programas tem mostrado um enorme potencial para aumentar a eficácia e a segurança dos empréstimos concedidos, contribuindo de forma significativa para a redução da pobreza.