Desenvolvimento de um sistema baseado em regras Fuzzy para classificação de risco de crédito

A análise de risco de crédito é um processo central para a sustentabilidade das instituições financeiras, exigindo métodos capazes de lidar com incertezas presentes no comportamento dos clientes e nas condições do mercado. Nesse contexto, modelos baseados em lógica fuzzy destacam-se pela capacidade de representar nuances qualitativas de forma estruturada. O objetivo deste trabalho é desenvolver e avaliar um sistema baseado em regras fuzzy (SBRF) para calcular o risco de crédito a partir de três variáveis amplamente utilizadas em modelos de credit scoring: score de crédito, renda mensal e índice de endividamento. O sistema utiliza funções de pertinência triangulares, inferência de Mamdani e defuzzificação pelo método do centro de gravidade, permitindo gerar uma classificação do risco. A aplicação do modelo a diferentes perfis de clientes demonstrou coerência com práticas de mercado e evidenciou a capacidade do SBRF de incorporar incertezas e subjetividades não capturadas plenamente por técnicas tradicionais. Os resultados confirmam que a lógica fuzzy é uma ferramenta flexível e eficaz para apoiar decisões de concessão de crédito, mostrando potencial para ampliação em cenários multicritério e processos mais abrangentes de gestão de risco.