Projecto apresenta modelos descritivos e preditivos do sobre-endividamento. Quem recebe mais é quem está mais perto da dívida.
As famílias portuguesas, sobretudo aquelas que têm créditos por pagar e estão em risco de endividamento, poderão estar interessadas no AICE.
O AICE é um projecto desenvolvido por Leonardo Vanneschi e Diego Costa Pinto, professores na Universidade Nova de Lisboa.
A Inteligência Artificial é a base deste projecto: cria modelos descritivos e preditivos do sobre-endividamento de particulares e famílias em Portugal, através de algoritmos de Machine Learning.
Identifica, caracteriza e descreve os factores que originam uma situação financeira complexa, lê-se em informação enviada ao ZAP.
Assim, pretende-se demonstrar que a Inteligência Artificial pode ser muito útil para as famílias que têm mais contas para fazer e para prevenirem – e evitarem – eventuais dívidas.
O projecto mostrou que há três grupos de famílias com maior risco de ficarem com dívidas por pagar.
O maior grupo (37% do total) é composto por famílias que, em resumo, não se controlam. São famílias pequenas e que recebem salários altos, normalmente, mas que utilizam muito cartões de crédito – e que podem podem ser consumidores compulsivos.
O segundo grupo, com 31,33% dos casos, são famílias afectadas por crises. Houve mudanças fortes na vida: crise económica, desemprego ou cortes salariais. São famílias numerosas, com baixos rendimentos, grandes despesas domésticas e alta taxa de desemprego.
Por fim, e com uma percentagem quase igual (31,27%), ficam as famílias de tamanho médio que recebem pouco e que foram vítimas de eventos adversos na sua vida. Normalmente trabalham no sector privado, há um baixo nível de desemprego, rendimentos relativamente baixos, baixo uso de cartão de crédito e surgem mais dificuldades quando a família aumenta.
Esta análise permitiu prever o sobre-endividamento com uma precisão de 89,2%.
O AICE, igualmente seguindo algoritmos Machine Learning, investiga também a influência de factores psicológicos: atitudes em relação à dívida, preferências temporais ou literacia financeira.
