Análise de crédito utilizando inteligência artificial: validação com dados do cartão BNDES

• Ano de defesa: 2008
• Autor(a) principal: Fonseca, Oswaldo Luiz Humbert
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro; Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico; BR; UERJ; Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
• Palavras-chave em Português: Credit administration - artificial intelligence; Credit administration - fuzzy logic; Case-based reasoning; Management information systems; Data mining; BNDES; Credit analysis; FISKNN method; Administração de crédito Inteligência artificial; Administração de crédito Lógica difusa; Raciocínio baseado em casos; Sistemas de informação gerencial; Mineração de dados (Computação); Análise de crédito; Método FISKNN; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/13656

O presente trabalho apresenta um estudo feito para a elaboração de um modelo de análise de crédito para micro, pequenas e médias empresas (MPME) utilizando Inteligência Artificial. Apresenta, também, uma contribuição de um novo método de raciocínio baseado em casos, denominado FISKNN, que utiliza medida de similaridade presente nos métodos KNN e KNN-Fuzzy, e um sistema de inferência Fuzzy para decidir se a classe de um determinado caso é a classe do elemento mais próximo ou a classe da maioria dos K elementos selecionados para análise. Compara-se o método FISKNN com os métodos tradicionais KNN e KNN-Fuzzy utilizando os dados do Machine Learning Repository da Universidade da Califórnia, e apresentam-se três estudos de casos com bases de dados selecionadas das informações provenientes de solicitações de financiamento através do Cartão BNDES.