Financial Data Synthesis and Analysis in Open Finance
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Orientador
Barth, Fabrício Jailson
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Data
2023
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Resumo
O 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.
This project aims to develop a behavioral analysis of bank customers in a simulated Open Finance environment. The project seeks to understand the possibility of extracting relevant information regarding the customers, such as credit score, given the data shared among financial institutions. Considering the unavailability of real banking data there is a need to apply data generation techniques for an initial stage of the project, followed by the definition of the relevant metrics and a subsequent analysis involving both classical statistical approach and the use of machine learning, such as a natural language processing model for text data contained in bank statements. For a final product, the development of a dashboard containing relevant insights, integrated within a Docker pipeline, is expected.
This project aims to develop a behavioral analysis of bank customers in a simulated Open Finance environment. The project seeks to understand the possibility of extracting relevant information regarding the customers, such as credit score, given the data shared among financial institutions. Considering the unavailability of real banking data there is a need to apply data generation techniques for an initial stage of the project, followed by the definition of the relevant metrics and a subsequent analysis involving both classical statistical approach and the use of machine learning, such as a natural language processing model for text data contained in bank statements. For a final product, the development of a dashboard containing relevant insights, integrated within a Docker pipeline, is expected.
Palavras-chave
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Idioma
pt
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Notas
Projeto realizado para a empresa Dell Technologies - Mentor na empresa: Pedro Henrique Pereira
Membros da banca
Barth, Fabrício Jailson
Tavares, Tiago Fernandes
Silva, Raul Ikeda Gomes da
Área do Conhecimento CNPQ
CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS