https://github.com/erycastro/safelimit
Credit limit increases via deposits + PD (logistic + calibration) · Streamlit demo
https://github.com/erycastro/safelimit
acessibility credit-risk dashboard data-science fintech python sklearn streamlit
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Credit limit increases via deposits + PD (logistic + calibration) · Streamlit demo
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/erycastro/safelimit
- Owner: erycastro
- Created: 2025-09-24T22:12:31.000Z (9 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-09-27T14:33:33.000Z (9 months ago)
- Last Synced: 2025-09-27T15:27:37.375Z (9 months ago)
- Topics: acessibility, credit-risk, dashboard, data-science, fintech, python, sklearn, streamlit
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 377 KB
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- Readme: README.md
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README
# SafeLimit: aumento de limite responsável via depósitos
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Demo online: [Abrir o app no Streamlit](https://safelimit.streamlit.app/)
O SafeLimit recomenda aumento de limite de cartão para clientes que poupam de forma recorrente, controlando risco com um modelo de PD (probabilidade de default) e regras de política com travas (“caps”). É um projeto didático com dados **sintéticos**.
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### Como rodar localmente
```bash
# 1) instalar dependências (no seu ambiente ativado)
pip install -r requirements.txt
# 2) (opcional) treinar e salvar o modelo calibrado via notebook
# -> notebooks/02_modelo_pd.ipynb (salva em models/safelimit_pd_calibrated_sigmoid.joblib)
# 3) iniciar o app (raiz do projeto)
streamlit run app/app.py
```
## Como funciona (em 2 passos)
1) **Modelo (PD)** → estima a chance (%) de inadimplência em 12 meses a partir de:
- comportamento de depósitos (consistência e ticket),
- uso do cartão (utilização, atrasos),
- renda e contexto simples.
2) **Política (regras)** → decide **se aumenta** e **quanto aumenta** o limite usando:
- **elegibilidade mínima:** consistência ≥ **4 de 6** meses e ticket ≥ **5% da renda**,
- **buckets de risco (A/B/C/D)** conforme a PD,
- **caps** por renda (≤50% renda) e por multiplicador (≤2× limite atual),
- **fator de risco** por bucket (A=1.0; B=0.6; C=0.3; D=0.0).
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## “Contrato” do projeto (v1.0)
### Objetivo
Recomendar **aumento de limite** condicionado a **depósitos recorrentes**, **sem elevar demais o risco**.
### Métricas de sucesso
- **Modelo:** AUC **≥ 0,70** e **calibração** ok (PD prevista ≈ PD observada por faixas).
- **Negócio:** conceder aumento apenas se **PD < 6%** **e** **consistência ≥ 4/6 meses**, respeitando caps.
### Buckets de risco (faixas de PD)
- **A:** PD < 3%
- **B:** 3–6%
- **C:** 6–10%
- **D:** ≥10% → **sem aumento**
### Elegibilidade mínima
- `consistencia_6m ≥ 0,66` (≥ 4 de 6 meses com depósito)
- `ticket_medio_deposito ≥ 5% da renda_mensal`
### Política de aumento
base = α × ticket_medio_deposito (padrão α = 5)
cap_renda = 50% da renda_mensal
cap_mult = 2 × limite_atual
fator_risco = {A:1.0, B:0.6, C:0.3, D:0.0}
aumento_bruto = min(base, cap_renda)
aumento_final = aumento_bruto × fator_risco
aumento_final limitado para não ultrapassar (cap_mult − limite_atual)
novo_limite_sugerido = limite_atual + aumento_final (se elegível)
**Exemplo rápido (aplicando a política acima):**
Renda = R$ 3.000 | Limite atual = R$ 1.200 | Ticket = R$ 300 | Consistência = 6/6 | PD = 2,8% (Bucket A)
→ base = 5×300 = 1.500 | cap_renda = 1.500 | cap_mult = 2×1.200 = 2.400 | fator A = 1.0
→ aumento_bruto = min(1.500, 1.500) = 1.500
→ aumento_final = 1.500 × 1.0 = 1.500, mas **cap_mult** limita o novo limite a **R$ 2.400** (aumento máx. = 1.200).
→ **novo_limite_sugerido = R$ 2.400**.
### Saídas por cliente
- `novo_limite_sugerido` (R$)
- `PD` (0–100%)
- `bucket` (A/B/C/D)
- `elegível` (sim/não)
- `justificativa` (resumo das regras/variáveis/caps que influenciaram)
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## Dados e dicionário (sintéticos)
**Arquivo esperado:** `data/base_sintetica.csv`
**Colunas mínimas:**
- `cliente_id` (int)
- `renda_mensal` (float, R$)
- `limite_atual` (float, R$)
- `utilizacao` (0–1)
- `consistencia_6m` (0–1) — fração (ex.: 4/6 = 0,66)
- `ticket_medio_deposito` (float, R$)
- `atraso30d` (0/1)
- `default_12m` (0/1) — rótulo para treinar/avaliar PD
**Sanidade sugerida:** `default_12m` entre 4% e 10%; variedade em `limite_atual/renda_mensal`, `utilizacao` e `consistencia_6m`.
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## Resultados
- **Modelo (baseline):** AUC **0,747** no conjunto de teste.
- **Calibração:** comparação por quantis (**q = 8**) com **erro médio ≈ 2,3 p.p.** (PD prevista ≈ observada).
- **Cortes finais da política:** PD < **6%**, consistência ≥ **4/6**, ticket ≥ **5%** da renda; caps **50% da renda** e **2×** o limite; fatores A/B/C = **1.0 / 0.6 / 0.3**; **D = 0%** elegível.
- **Impacto (sintético):**
- **41,5%** elegíveis
- **Aumento médio** (entre elegíveis): **R$ 609,31**
- **Buckets** no portfólio: **A 15,6% / B 33,7% / C 24,4% / D 26,3%**
- **Elegibilidade por bucket:** **A 96% / B 62% / C 22,9% / D 0%**
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## App & Dashboard
- **App (simulação 1 cliente / CSV):** `streamlit run app/app.py`
- Entrada: renda, limite atual, ticket, utilização, consistência (0–6), atraso 30d.
- Saída: **PD, bucket, elegível, novo limite**, **justificativa** e download do CSV.
- **Dashboard (monitoramento/“what-if”):** aparece como **Pages → Dashboard** no app.
- **KPIs**: % elegíveis, aumento médio; **guardrail** de risco (ΔEL ≤ **10%**).
- **Gráficos acessíveis**: distribuição por bucket e elegibilidade por bucket com rótulos numéricos.
- **Parâmetros ajustáveis**: α, corte do bucket D (PD), caps por renda e multiplicador.
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## Estrutura do repositório
.
├─ .streamlit/
│ └─ config.toml
├─ app/
│ ├─ app.py
│ └─ pages/
│ └─ 01_dashboard.py
├─ data/
│ └─ base_sintetica.csv
├─ models/
│ └─ safelimit_pd_calibrated_sigmoid.joblib
├─ notebooks/
│ ├─ 01_eda.ipynb
│ └─ 02_modelo_pd.ipynb
├─ reports/
│ ├─ metrics.md
│ └─ policy_tradeoffs.md
├─ env/
└─ README.md
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## Glossário (linguagem simples)
- **PD (Probabilidade de Default):** chance do cliente **não pagar** (ex.: PD=5% → ~5 em 100).
- **AUC:** mede o quão bem o modelo **separa bons de ruins** (≥0,70 já é ok no baseline).
- **Calibração:** verifica se a **PD prevista** bate com a **PD observada** nos grupos.
- **Consistência 6m:** fração de meses (nos últimos 6) em que houve depósito (ex.: 4/6=0,66).
- **Ticket médio:** valor médio depositado por mês (últimos 6).
- **Buckets A/B/C/D:** faixas de risco pela PD para facilitar regras.
- **Caps:** travas que limitam aumento (por renda e por multiplicador do limite atual).
- **Elegível:** passou nas regras mínimas e não está no bucket D.