Sistemas especialistas probabilísticos e redes neurais na análise do crédito bancário Outros Idiomas

ID:
18126
Resumo:
Reconhecer e prever quais clientes serão "bons ou maus pagadores" de crédito é tarefa importante e difícil para as instituições bancárias e os serviços de proteção ao crédito. Com registros históricos de 2.855 clientes de um banco alemão, foram abordadas neste artigo, comparativamente, as técnicas de Sistemas Especialistas Probabilísticos e Redes Neurais, ambas da área de Inteligência Artificial, utilizando o SPIRIT e o MatLab-Neural Networks Toolbox. Essas técnicas permitem o reconhecimento de padrões e, também, a sua utilização em diagnósticos posteriores. Feito o reconhecimento de determinado cliente e obtida a sua conseqüente probabilidade de retorno do crédito, estudou-se, ainda, com base nas taxas de juros adotadas, no valor do crédito a ser concedido, no prazo para pagamento e nas demais taxas bancárias, a relação risco/retorno para o banco, apontando os casos em que o crédito deve ser concedido.
Citação ABNT:
STEINER, M. T. A.; CARNIERI, C.; KOPITTKE, B.; STEINER NETO, P. Sistemas especialistas probabilísticos e redes neurais na análise do crédito bancário. RAUSP Management Journal, v. 34, n. 3, p. 56-67, 1999.
Citação APA:
Steiner, M. T. A., Carnieri, C., Kopittke, B., & Steiner Neto, P. (1999). Sistemas especialistas probabilísticos e redes neurais na análise do crédito bancário. RAUSP Management Journal, 34(3), 56-67.
Link Permanente:
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Tipo de documento:
Artigo
Idioma:
Português