Uso de ia para analise de credito bancario

ABORDAGEM COMPARATIVA ENTRE MODELOS PARA A ANÁLISE DE RISCO DECONCESSÃO DE CRÉDITO BANCÁRIO
Andréa Pinheiro Lourido1, Dayanne Priscila de Melo Coelho1
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Universidade Federal do Oeste do Pará (UFOPA) – Santarém – PA – Brasil [e-mail], [e-mail]

Abstract. This paper will address the issues explained in the discipline of Artificial Intelligence, concerning three articles which aim to present models for the analysis of bank credit. The problem of analysis of bank credit risk is the ability to identify, from the collection of customer information, profiles of good and bad payers. This item Artificial Intelligence (AI) seeks to provide tools that can help streamline and better way to help this analysis of credit risk. These include: Neural Networks, Data Mining, Decision Tree, genetic algorithms and others. One can not specify that for this, three items were chosen using such techniques, seeking to specify which one reaches the goal of providing the best way to perform such an analysis of credit. But for both, you need to know that such tools were available to meet this need. Resumo. Este artigo faz uma abordagem dos assuntos explanados durante a disciplina de Inteligência Artificial, a respeito de três artigos que visam apresentar modelos para a análise de crédito bancário. O problema de análise de risco de crédito bancário consiste em poder identificar, a partir de acervo de informações de clientes, perfis de bons e maus pagadores. Neste quesito a Inteligência Artificial (IA) procura oferecer ferramentas que agilizem ou possam ajudar na melhor forma de ajudar nessa análise de risco de crédito. Dentre elas estão: Redes Neurais, Data Mining, Árvore de Decisão, algoritmos genéticos entre outros. Não se pode deixar de especificar que para isso, foram escolhidos três artigos que utilizam tais técnicas, procurando especificar qual delas atinge o objetivo de oferecer a melhor forma de se realizar tal análise de credito. Mas para