Trabalho de Conclusão de Curso | Graduação
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Trabalho de Conclusão de Curso Fintechs e a revolução dos meios de pagamentos e tokenização de ativos: impactos e oportunidades no setor financeiro(2025) Nassif, Rafael de OliveiraEsta dissertação analisa criticamente os impactos das fintechs, dos sistemas de pagamento digitais e da tokenização de ativos sobre o setor financeiro, com ênfase nas oportunidades de inclusão, eficiência e competitividade, bem como nos desafios regulatórios e riscos sistêmicos associados. A pesquisa baseia-se em uma revisão qualitativa de estudos acadêmicos, relatórios institucionais e documentos oficiais, combinada com dados secundários do Banco Central do Brasil e de organismos internacionais. Os resultados evidenciam que sistemas de pagamentos instantâneos (como o Pix) e o Open Finance ampliam a acessibilidade e reduzem custos, enquanto a tokenização de ativos contribui para expandir a liquidez e democratizar o acesso a investimentos. Stablecoins e moedas digitais de bancos centrais (CBDCs) apresentam ganhos potenciais em eficiência para pagamentos transfronteiriços, mas também introduzem riscos de corridas, desintermediação e falhas de governança, demandando respostas regulatórias proporcionais. As evidências sugerem ainda que a integração entre fintechs, bancos tradicionais e bigtechs gera, ao mesmo tempo, pressões competitivas e novas preocupações de governança, destacando a importância da coordenação regulatória e da definição de regras claras sobre compartilhamento de dados, proteção ao consumidor e estabilidade sistêmica. Conclui-se que o futuro da inovação financeira dependerá do equilíbrio entre as oportunidades tecnológicas e a regulação prudencial, de forma a assegurar que a transformação digital promova inclusão sem comprometer a confiança e a resiliência do sistema financeiro.- Financial Data Synthesis and Analysis in Open Finance(2023) Souza, Ana Carolina Leal Garcia de; Rodrigues, Bruno Freitas do Nascimento; Cho, Nicolas Byung Kwan; Rocha, Thiago Hampl de PierriO projeto em questão tem como objetivo desenvolver uma análise comportamental de clientes bancários em um ambiente de Open Finance simulado. Desta forma, o projeto busca compreender sobre a possibilidade de extrair métricas em relação aos clientes, como score de crédito, considerando os dados compartilhados entre instituições financeiras. Levando em conta a indisponibilidade de dados bancários reais, vê-se a necessidade de aplicação de técnicas de geração de dados para uma etapa inicial do projeto, seguida da definição das métricas relevantes e posterior análise envolvendo tanto uma abordagem estatística clássica quanto a utilização de aprendizado de máquina, a exemplo de um modelo de processamento de linguagem natural para dados textuais contidos em extratos bancários. Ao final, espera-se a criação de um dashboard com os insights julgados como relevantes, integrado em um pipeline em Docker, como um produto final.