Scoring de crédito é um método de avaliação do risco de crédito dos pedidos de empréstimo. Tornou-se uma ferramenta popular de bancos e emissores de cartões de crédito que emprestam dinheiro diretamente aos consumidores, onde grandes volumes de transações tornam a alta velocidade e os altos padrões de qualidade um requisito importante. Neste trabalho, apresentamos e comparamos duas estratégias utilizadas para desenvolver modelos de scoring de crédito, a regressão logística e as redes neurais.

Credit scoring is a method of evaluating the credit risk of loan applications. It became a popular tool of banks and credit card issuers that lend money directly to consumers, where huge volumes of transactions made high speed and high quality standards an important requirement. In this work, we present and compare two strategies used to develop credit scoring models, the logistic regression and the neural networks.