Aplicando o método CRISP-DM para segmentação de clientes em FIDC's
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Data
2023-12
Tipo de documento
Artigo Científico
Título da Revista
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Área do conhecimento
Modalidade de acesso
Acesso aberto
Editora
Autores
PINHEIRO, Guilherme Tenorio
Orientador
PETRI, Marcelo
Coorientador
Resumo
O artigo presente tem como objetivo apresentar uma solução de segmentação de clientes para Fundos Monetários de Investimentos em Direitos Creditórios (FIDC). Essa modalidade de fundo de investimento é comum no Brasil e vem enfrentando grandes dificuldades devido aos problemas de inadimplência elevados. Utilizando o método de mineração CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) será explanado as seis etapas desse modelo dentro de um FIDC, com objetivo primário de entender o negócio e em seguida propor um modelo de aprendizado de máquina, para dividir os clientes pelo grau de risco, permitindo visualizar a carteira pelo conceito risco e retorno. Esse assunto é de grande relevância para os FIDC's e entusiastas da ciência de dados, pois através dos resultados apresentados neste estudo, será possível conhecer o método CRISP-DM, proporcionar informações relevantes para tomada de decisão em um fundo, e oportunizar melhorias no setor que fomenta o Brasil.
Palavras-chave
FIDC, CRISP-DM, inadimplência