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Implantação de técnicas de aprendizado de máquina em cooperativas para a análise de crédito e risco

dc.contributor.advisorCarmo, Lucas Poubel Timm do
dc.contributor.authorDomingos, Wander Vilhalva
dc.date.accessioned2021-03-19T11:51:49Z
dc.date.available2021-03-19T11:51:49Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.citationDOMINGOS, Wander Vilhalva. Implantação de técnicas de aprendizado de máquina em cooperativas para a análise de crédito e risco. 2021. 66 f. Monografia (Bacharelado em Sistemas de Informação) - Instituto Federal do Espírito Santo, Cachoeiro de Itapemirim, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifes.edu.br/handle/123456789/763
dc.description.abstractAo longo dos anos, os dados cresceram de forma exponencial no contexto organizacional. Esses dados possuem um valor inestimável para as empresas, mas apresentam-se, muitas vezes, com diversas origens e formatos que acabam dificultando sua coleta e transformação em informações gerenciáveis. Novas ferramentas surgiram para automatizar os processos, tendo como finalidade oferecer maior segurança para gestores realizarem as tomadas de decisão e solucionarem as demandas do dia a dia. O custo elevado e o prejuízo financeiro no comércio em geral, onde as cooperativas também fazem parte, se dá em muitos casos por atrasos na tomada de decisão. Nesse sentido, este estudo tem como objetivo apresentar uma proposta de implantação de técnicas de aprendizado de máquina a fim de contribuir com a análise de crédito e o gerenciamento de risco, prevendo possíveis inadimplências dos clientes das cooperativas, com a finalidade de gerar uma pontuação e classificá-los por níveis de risco. Isso auxiliará o setor comercial das cooperativas a tomar as melhores decisões. Com uma análise de crédito sistemática, na qual os clientes serão classificados automaticamente, busca-se também reduzir os custos operacionais das cooperativas.pt_BR
dc.description.abstractOver the years, data have grown exponentially in the organizational context. This data has an invaluable value for companies, but often presents with diverse origins and formats that end up hindering their collection and transformation into manageable information. New tools emerged to automate processes, with the purpose of offering greater security for managers to make decision-making and solve the demands of everyday life. cooperatives are also part of the case, in many cases due to delays in decision-making. In this sense, this study aims to present a proposal for the implementation of machine learning techniques in order to contribute to credit analysis and risk management, providing for possible defaults of cooperative customers, with the purpose of generating a score and classifying them by risk levels. This will help the commercial sector of cooperatives make the best decisions. With a systematic credit analysis, in which customers will be classified automatically, we also seek to reduce the operational costs of cooperatives.pt_BR
dc.format.extent66 f.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.rightsacesso_abertopt_BR
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.subjectCooperativaspt_BR
dc.subjectAnálise de créditopt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.titleImplantação de técnicas de aprendizado de máquina em cooperativas para a análise de crédito e riscopt_BR
dc.typetccpt_BR
dc.publisher.localCachoeiro de Itapemirimpt_BR
ifes.campusCampus_Cachoeiro_de_Itapemirimpt_BR
dc.contributor.institutionInstituto Federal do Espírito Santo (IFES)pt_BR
dc.description.affiliationIfesCampus_Cachoeiro_de_Itapemirimpt_BR
ifes.advisor.latteshttp://lattes.cnpq.br/0811802207240146pt_BR
ifes.course.undergraduateSistemas de Informação
dc.contributor.memberBernardo, Ricardo Maroquio
dc.contributor.memberMoura, Eros Estevão de
ifes.member.latteshttp://lattes.cnpq.br/5524237815497538pt_BR
ifes.member.latteshttp://lattes.cnpq.br/6140570979422695pt_BR
ifes.member.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2544-085Xpt_BR
ifes.member.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-1988-489Xpt_BR
ifes.advisor.orcidhttp://orcid.org/0000-0001-6618-0946pt_BR


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