{"id":28908,"date":"2024-04-02T21:12:53","date_gmt":"2024-04-02T21:12:53","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/nubank-ds-ml-meetup-82-a-deep-dive-into-optimization-models-in-practice\/"},"modified":"2024-04-02T21:22:35","modified_gmt":"2024-04-02T21:22:35","slug":"ds-ml-meetup-n-o-82-do-nubank-imersao-pratica-nos-modelos-de-otimizacao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/ds-ml-meetup-n-o-82-do-nubank-imersao-pratica-nos-modelos-de-otimizacao\/","title":{"rendered":"DS &amp; ML Meetup n.\u00ba82 do Nubank: imers\u00e3o pr\u00e1tica nos modelos de otimiza\u00e7\u00e3o"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se voc\u00ea j\u00e1 pensou sobre as bases dos modelos de otimiza\u00e7\u00e3o e da programa\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica, pode ter notado que elas geralmente est\u00e3o encobertas por uma terminologia complexa. \u00c9 essencial explic\u00e1-las para compreender a ess\u00eancia desses conceitos. Felizmente, voc\u00ea est\u00e1 no lugar certo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No vasto campo da Ci\u00eancia de Dados e do Aprendizado de M\u00e1quina, poucos eventos captam t\u00e3o bem a ess\u00eancia do setor quanto o DS &amp; ML Meetup do Nubank. A edi\u00e7\u00e3o 82, realizada em 26 de julho, teve um destaque importante, com o tema &#8220;Modelos de otimiza\u00e7\u00e3o: programa\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica na pr\u00e1tica&#8221; e a especialista Luiza Biasoto, que nos orientou a respeito desse assunto complexo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Na conversa intermediada por Lucas Farias, Cientista de Dados S\u00eanior do Nubank, Biasoto falou sobre:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>as bases dos modelos de otimiza\u00e7\u00e3o e da programa\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica;<\/li>\n\n\n\n<li>um estudo de caso fict\u00edcio sobre cr\u00e9dito parcelado, para ilustrar o assunto em um cen\u00e1rio do mundo real;<\/li>\n\n\n\n<li>modelagem e interpreta\u00e7\u00e3o de resultados;<\/li>\n\n\n\n<li>e as vantagens da otimiza\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<span class=\"embed-youtube\" style=\"text-align:center; display: block;\"><iframe loading=\"lazy\" class=\"youtube-player\" width=\"640\" height=\"360\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/ASvxOTL_-qw?version=3&#038;rel=1&#038;showsearch=0&#038;showinfo=1&#038;iv_load_policy=1&#038;fs=1&#038;hl=pt-BR&#038;autohide=2&#038;wmode=transparent&#038;listType=playlist&#038;list=PLfqo9_UMdHhYi6edz_uCRVDZASyp4Nj2e\" allowfullscreen=\"true\" style=\"border:0;\" sandbox=\"allow-scripts allow-same-origin allow-popups allow-presentation allow-popups-to-escape-sandbox\"><\/iframe><\/span>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tem interesse? Continue lendo o artigo abaixo!<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Compreender o poder da otimiza\u00e7\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hoje, os dados n\u00e3o s\u00e3o apenas n\u00fameros. Eles s\u00e3o o catalisador que move as decis\u00f5es e tend\u00eancias de previs\u00e3o e cria modelos de neg\u00f3cios sustent\u00e1veis. A otimiza\u00e7\u00e3o, que \u00e9 o processo de fazer o melhor uso dos recursos dispon\u00edveis, est\u00e1 no centro dessa revolu\u00e7\u00e3o de dados.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Isso n\u00e3o est\u00e1 mais limitado a complexas discuss\u00f5es acad\u00eamicas. A otimiza\u00e7\u00e3o se tornou uma solu\u00e7\u00e3o do mundo real para muitos desafios de neg\u00f3cios, especialmente em finan\u00e7as.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nossa palestrante oficial nesse evento, Luiza Biasoto, Chefe de Ci\u00eancia de Dados no Nubank, \u00e9 especialista no campo de programa\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica, com experi\u00eancia em engenharia de software, estrat\u00e9gia de cr\u00e9dito, ci\u00eancia de dados e pesquisa de opera\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Com um hist\u00f3rico acad\u00eamico impressionante, formada em Engenharia Qu\u00edmica pela Poli-USP, onde est\u00e1 obtendo um Mestrado em Engenharia da Computa\u00e7\u00e3o, al\u00e9m de um MBA em Tecnologia de Software, Luiza defende a integra\u00e7\u00e3o da programa\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica em v\u00e1rios modelos de neg\u00f3cios.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sendo uma refer\u00eancia no setor fintech, o Nubank tem o compromisso louv\u00e1vel de utilizar os pontos fortes da Ci\u00eancia de Dados e do Aprendizado de M\u00e1quina. Em uma era dominada pelas intera\u00e7\u00f5es digitais, acompanhar transa\u00e7\u00f5es financeiras, prever as prefer\u00eancias dos clientes e identificar riscos em potencial usando modelos matem\u00e1ticos avan\u00e7ados n\u00e3o s\u00e3o apenas estrat\u00e9gias, mas uma necessidade imperativa.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O valor da otimiza\u00e7\u00e3o est\u00e1 na sua capacidade de transformar grandes quantidades de dados em estrat\u00e9gias pr\u00e1ticas e informadas. A transi\u00e7\u00e3o de sistemas tradicionais para modelos focados em otimiza\u00e7\u00e3o din\u00e2mica requer uma compreens\u00e3o profunda das ferramentas e plataformas. De linguagens de programa\u00e7\u00e3o populares como C#, Java ou Python a plataformas dedicadas como Pyomo, existe um amplo conjunto de recursos para suportar essa mudan\u00e7a.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Criar um modelo de otimiza\u00e7\u00e3o \u00e9 uma combina\u00e7\u00e3o harmoniosa de habilidade matem\u00e1tica e um bom tino comercial. Isso \u00e9 mais do que um conjunto de f\u00f3rmulas. Isso envolve assimilar os objetivos de neg\u00f3cios, integrar limites e projetar meticulosamente as solu\u00e7\u00f5es. Das sutilezas da tomada de decis\u00e3o no dom\u00ednio expansivo do cr\u00e9dito, passando pelas in\u00fameras vari\u00e1veis e solu\u00e7\u00f5es, at\u00e9 o equil\u00edbrio delicado entre risco e recompensa, a constru\u00e7\u00e3o de modelos \u00e9 uma dan\u00e7a complexa.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Estudo de caso de cr\u00e9dito parcelado<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para tornar nossa jornada mais tang\u00edvel, Luiza apresentou um caso de uso fict\u00edcio, relacionado ao cr\u00e9dito de financiamento para ve\u00edculos. Nesse cen\u00e1rio, um cliente visita uma concession\u00e1ria de autom\u00f3veis, manifesta o desejo de financiar um ve\u00edculo e aguarda a aprova\u00e7\u00e3o ou rejei\u00e7\u00e3o do banco, com base em um conjunto espec\u00edfico de regras de cr\u00e9dito.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">N\u00e3o \u00e9 uma tarefa f\u00e1cil navegar pelo cen\u00e1rio complexo do risco de cr\u00e9dito, taxas de juros e aprova\u00e7\u00e3o de empr\u00e9stimos. As institui\u00e7\u00f5es financeiras muitas vezes usam pol\u00edticas de cr\u00e9dito bem estruturadas para garantir o equil\u00edbrio correto entre a satisfa\u00e7\u00e3o do cliente e a minimiza\u00e7\u00e3o do risco.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">O cen\u00e1rio<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Imagine uma matriz simples, que faz refer\u00eancias cruzadas entre o risco do cliente, os termos do empr\u00e9stimo (n\u00famero de parcelas) e as entradas. Cada c\u00e9lula dessa matriz representa a entrada m\u00ednima para que uma proposta de empr\u00e9stimo seja aprovada.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por exemplo, um cliente com <em>Risco B<\/em> que propusesse um empr\u00e9stimo com 60 parcelas e 10% de entrada seria recusado, pois a pol\u00edtica exige uma entrada de 20% para esse cen\u00e1rio espec\u00edfico.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c9 essencial compreender que essas pol\u00edticas n\u00e3o s\u00e3o imut\u00e1veis. Dependendo do ambiente econ\u00f4mico e da estrat\u00e9gia da institui\u00e7\u00e3o financeira, essas pol\u00edticas podem evoluir.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O objetivo principal \u00e9 maximizar o valor do empr\u00e9stimo aprovado, sem ultrapassar o apetite do banco pelo risco, ou em termos mais simples, a taxa potencial de inadimpl\u00eancia dos clientes aprovados. No nosso exemplo, discutimos a maximiza\u00e7\u00e3o do valor aprovado, mas isso pode ser substitu\u00eddo por qualquer indicador de lucratividade relevante, dependendo do setor do neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">O processo<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para fazer ajustes finos ou modifica\u00e7\u00f5es em uma pol\u00edtica de cr\u00e9dito, as institui\u00e7\u00f5es seguem um fluxo padr\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>An\u00e1lise de base:<\/strong> compreender a pol\u00edtica atual (linha de base) e identificar as poss\u00edveis desvantagens.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Simula\u00e7\u00e3o inicial:<\/strong> usando dados hist\u00f3ricos de propostas (dos \u00faltimos 3 a 6 meses, ou qualquer per\u00edodo com dados suficientes), simular os resultados da pol\u00edtica de linha de base.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>An\u00e1lise de cen\u00e1rio:<\/strong> usar ferramentas (como o Excel) para dividir os dados \u2013 o risco do cliente nas linhas, as parcelas em colunas, e ent\u00e3o revisar cada c\u00e9lula para entender sua taxa de inadimpl\u00eancia. Essa etapa ajudar\u00e1 a identificar c\u00e9lulas que podem ser ajustadas para ficarem mais relaxadas (taxas de inadimpl\u00eancia menores) ou mais estritas (taxas de inadimpl\u00eancia maiores).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Modifica\u00e7\u00e3o de pol\u00edtica e ressimula\u00e7\u00e3o:<\/strong> com base nos insights, modificar a pol\u00edtica e simular novamente. Esse processo iterativo continua at\u00e9 que a pol\u00edtica alcance os padr\u00f5es desejados.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Constru\u00e7\u00e3o do modelo de otimiza\u00e7\u00e3o<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Agora, vamos construir o nosso modelo de otimiza\u00e7\u00e3o. Em primeiro lugar, o problema \u00e9 criar uma pol\u00edtica de cr\u00e9dito otimizada. N\u00f3s queremos maximizar o valor aprovado, mantendo o limite de risco do banco sob controle. Eis como podemos modelar isso:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Par\u00e2metros: <\/strong>estes s\u00e3o os pontos de dados que conhecemos, como valores de empr\u00e9stimos, pr\u00e9-financiamento, taxas potenciais de inadimpl\u00eancia e o limite de risco do banco.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Conjuntos: <\/strong>representam a dimens\u00e3o da nossa pol\u00edtica, como o risco do cliente, faixas de pagamento de entrada e faixas de parcelas.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Vari\u00e1veis de decis\u00e3o:<\/strong> \u00e9 aqui que residem as nossas decis\u00f5es. Por exemplo, podemos indicar se uma c\u00e9lula de pol\u00edtica espec\u00edfica est\u00e1 &#8220;aberta&#8221; ou &#8220;fechada&#8221; com uma vari\u00e1vel bin\u00e1ria simples &#8211; &#8216;0&#8217; para fechado, &#8216;1&#8217; para aberta.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fun\u00e7\u00e3o objetiva: <\/strong>nossa meta, que neste caso \u00e9 maximizar o valor dos empr\u00e9stimos aprovados.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Restri\u00e7\u00f5es:<\/strong> as habilidades matem\u00e1ticas que garantam o respeito ao limite de risco do banco.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Linearizar as restri\u00e7\u00f5es garante que o nosso modelo permane\u00e7a solucion\u00e1vel com t\u00e9cnicas padr\u00e3o de otimiza\u00e7\u00e3o. Evitar n\u00e3o linearidades (como dividir uma vari\u00e1vel por outra) pode manter o problema mais gerenci\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Em resumo<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">N\u00f3s criamos um modelo de programa\u00e7\u00e3o linear de inteiros mistos (MILP). Por que &#8220;inteiros mistos&#8221;? Porque isso inclui decis\u00f5es bin\u00e1rias (seja para aprovar ou recusar, com base em v\u00e1rios crit\u00e9rios). E \u00e9 linear, porque as nossas equa\u00e7\u00f5es envolvem apenas relacionamentos lineares.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Criar esses modelos oferece uma abordagem anal\u00edtica e sistem\u00e1tica para a tomada de decis\u00f5es complexas no gerenciamento de risco de cr\u00e9dito. Conforme o panorama financeiro muda, as institui\u00e7\u00f5es que estiverem equipadas com essas t\u00e9cnicas de otimiza\u00e7\u00e3o podem se adaptar de forma mais fluida, garantindo que elas continuem competitivas e avessas ao risco.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Vis\u00e3o geral do modelo<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No n\u00facleo da nossa discuss\u00e3o est\u00e1 um fluxograma, destacando os elementos prim\u00e1rios do modelo de otimiza\u00e7\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Entradas: <\/strong>inclui a m\u00e9dia de seis meses das propostas, com informa\u00e7\u00f5es detalhadas e taxas de inadimpl\u00eancia em potencial para cada combina\u00e7\u00e3o de grupo de risco, parcela e entrada. Podemos imaginar isso como uma tabela, com aproximadamente 125 linhas. Tamb\u00e9m existe um limite de risco singular, definido pelo banco, que determina a taxa de inadimpl\u00eancia m\u00e1xima permitida dos solicitantes aprovados.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Modelo de risco:<\/strong> entre os grupos de risco (ABCDE), n\u00f3s temos o modelo de risco, que \u00e9 essencialmente uma ferramenta de classifica\u00e7\u00e3o preditiva. Esse modelo prev\u00ea a probabilidade de um cliente ficar inadimplente. Agrupando essas probabilidades, podemos categorizar nosso p\u00fablico-alvo em grupos de risco est\u00e1veis e homog\u00eaneos. Quanto mais discernimento o modelo tiver na separa\u00e7\u00e3o dos pagadores dos inadimplentes, mais est\u00e1veis esses grupos ser\u00e3o.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Limites:<\/strong> primeiro, a taxa de inadimpl\u00eancia aprovada deve ser menor ou igual ao limite de risco. Al\u00e9m disso, para considera\u00e7\u00f5es de risco operacional, se uma pol\u00edtica de risco mais alto for fechada, uma de menor risco tamb\u00e9m deve ser fechada. Por exemplo, se um cliente oferece uma entrada de 30% e outro oferece apenas 10%, este \u00faltimo representa um risco operacional maior, devido \u00e0 garantia menor. Logo, se a pol\u00edtica de 30% for fechada, a de 10% tamb\u00e9m deve permanecer fechada.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Limites de risco operacional na otimiza\u00e7\u00e3o: os desafios<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Qualquer ferramenta poderosa traz sua cota de obst\u00e1culos, e a otimiza\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 diferente. Navegar por irregularidades em grupos de risco, lidar com vastos conjuntos de dados e criar solu\u00e7\u00f5es alinhadas com as metas organizacionais s\u00e3o desafios enormes. Mas como dizem os profissionais em campo, essas mudan\u00e7as tamb\u00e9m abrem caminho para a inova\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Resultados e an\u00e1lises: os frutos da otimiza\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Os benef\u00edcios de adotar a otimiza\u00e7\u00e3o s\u00e3o muitos. Seja por causa da agilidade proporcionada pelos m\u00e9todos de otimiza\u00e7\u00e3o computacional ou das m\u00e9tricas de desempenho aprimoradas ap\u00f3s a introdu\u00e7\u00e3o de limites, esses modelos validam a efic\u00e1cia da programa\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica em cen\u00e1rios do mundo real.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A cria\u00e7\u00e3o de diferentes cen\u00e1rios e an\u00e1lises ao longo de uma curva de pareto pode ser uma ferramenta poderosa para descobrir qual cen\u00e1rio combina mais com as estrat\u00e9gias da empresa, desbloqueando insights competitivos que s\u00f3 s\u00e3o poss\u00edveis devido \u00e0 aplica\u00e7\u00e3o de m\u00e9todos de otimiza\u00e7\u00e3o na tomada de decis\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ramifica\u00e7\u00e3o: aplica\u00e7\u00f5es al\u00e9m do setor de cr\u00e9dito<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O alcance da otimiza\u00e7\u00e3o vai muito al\u00e9m do territ\u00f3rio do cr\u00e9dito. V\u00e1rios setores, da manufatura \u00e0 log\u00edstica, da assist\u00eancia m\u00e9dica ao entretenimento, podem utilizar o poder da otimiza\u00e7\u00e3o. Seja simplificando os processos de produ\u00e7\u00e3o, melhorando a efici\u00eancia da cadeia de suprimentos ou prevendo o comportamento dos consumidores, as aplica\u00e7\u00f5es s\u00e3o vastas e variadas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Recursos e mais informa\u00e7\u00f5es: aprofundamento<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O horizonte de conhecimento nesse dom\u00ednio \u00e9 vasto. Aqueles que quiserem explorar mais podem ler uma gama de livros diversos, como &#8220;<em>Mathematical Programming for Process Optimization<\/em>&#8220;, de Jorge Gut, assistir aos grandes podcasts do setor, como <em>hipsters.tech<\/em>, ou experimentar o aprendizado pr\u00e1tico com jogos, como o <em>Burrito Optimization Game<\/em> oferecido por Gurobi.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O futuro acena<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Em sua ess\u00eancia, a programa\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica e os modelos de otimiza\u00e7\u00e3o simbolizam o futuro da tomada de decis\u00e3o orientada por dados. Conforme geramos dados em velocidade estonteante, as ferramentas, metodologias e plataformas que garantem sua interpreta\u00e7\u00e3o significativa passar\u00e3o a ter cada vez mais import\u00e2ncia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nossa profunda gratid\u00e3o a cada um dos participantes e palestrantes no DS &amp; ML Meetup do Nubank, edi\u00e7\u00e3o n.\u00ba 82. Para aqueles que perderam ou desejam uma compreens\u00e3o mais profunda, convidamos voc\u00eas para um mergulho no nosso rico reposit\u00f3rio de trechos de c\u00f3digo no GitHub. Participe, critique e compartilhe seus insights, pois o aprendizado colaborativo \u00e9 o caminho para o futuro.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hoje, os dados n\u00e3o s\u00e3o apenas n\u00fameros. 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