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Título: ESTUDO E APLICAÇÃO DE DIFERENTES MODELOS PREDITIVOS EM UM SISTEMA DE ANÁLISE DE RISCO PARA CONCESSÃO DE CRÉDITO
Aluno: GABRIEL FERREIRA ECCEL
Orientador: LUIZ RICARDO BEGOSSO
Banca: ALMIR ROGÉRIO CAMOLESI
Ano: 2025 Tipo: Monografia / TCC
Palavras-chave: Machine learning; inteligência artificial; análise de dados; concessão de crédito; automação de processos.
Resumo: Devido ao aumento da presença dos bancos digitais e diminuição da utilização do dinheiro físico, intensificando cada vez mais a solicitação de análises de crédito, surge a necessidade de automatizar esse processo. Algumas tecnologias como inteligência artificial e machine learning oferecem uma ótima solução ao eminente problema, aumentando a eficiência e a precisão na análise de riscos. No entanto, questões como transparência nos critérios de análise, de forma a torná-la justa e custos ainda são desafios para a implementação em larga escala. A aplicação dessas tecnologias tem transformado a forma como as instituições avaliam riscos e concedem crédito, tornando a análise mais rápida e personalizada para cada cliente. Atualmente existem uma grande variedade de modelos preditivos que são utilizados para finalidades diferentes, a escolha do algoritmo é influenciada por diversos fatores, como a finalidade, confiabilidade, facilidade de implementação além de tempo e custo computacional para a execução. Esse trabalho tem o objetivo de desenvolver uma aplicação para análise e concessão de crédito com o uso de diferentes modelos preditivos para posteriormente comparar os resultados, confiabilidade de cada modelo e decidir qual dos modelos é o mais ideal para esse tipo de aplicação.
