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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30930| Título: | Modelo de sistema de recomendação para recuperação de crédito com foco na equipe de cobrança |
| Título(s) alternativo(s): | A recommendation system model for credit recovery focused on the collection team |
| Autor(es): | Cobiank, Douglas Teixeira |
| Orientador(es): | Schmitke, Luiz Rafael |
| Palavras-chave: | Créditos Cobrança de contas Dívidas Processamento eletrônico de dados Sistemas especialistas (Computação) Credit Collecting of accounts Debt Electronic data processing Expert systems (Computer science) |
| Data do documento: | 23-Mai-2022 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Ponta Grossa |
| Citação: | COBIANK, Douglas Teixeira. Modelo de sistema de recomendação para recuperação de crédito com foco na equipe de cobrança. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2022. |
| Resumo: | Com o aumento do endividamento ano a ano, o Brasil não vive um bom momento econômico, nem mesmo por motivos políticos, econômicos, de saúde ou outros. Apesar disso, o povo brasileiro sempre busca estar resolvendo seus problemas financeiros. No entanto, quando o pagamento das dívidas não é possível, os serviços de proteção ao crédito passam a fazer parte do processo e as dívidas são protestadas judicialmente. Levando em consideração que o avanço da tecnologia da informação e a inteligência de dados possibilitaram o desenvolvimento de ferramentas que auxiliam as pessoas em seu dia a dia, este trabalho propõe a construção de um modelo de recomendação de ações baseado em classificação multirrótulo para facilitar o processo de cobrança de dívidas. Tal modelo preconiza ações que as operadoras podem realizar no momento da cobrança, e que podem resultar em maior assertividade no contato com os devedores, ampliando a possibilidade de quitação das dívidas. Neste trabalho foram criados dois modelos, com mais rótulos e menos rótulos, para realizar a classificação multirrótulo, sendo o primeiro, com menos rótulos, estatisticamente melhor quando comparado ao segundo. A acurácia no primeiro modelo foi em média de 71%, o que indica que, caso a equipe de cobrança tome as ações recomendadas, existe 71% de probabilidade de que a dívida seja quitada. Dessa forma, o modelo de recomendação baseado em classificação multirrótulo alcançou melhores resultados que a taxa normal de recuperação de dívidas, 47%, o que demonstra que pode ser uma alternativa para equipes de cobrança no momento de recuperação de crédito. |
| Abstract: | With the increase in indebtedness year after year, Brazil is not experiencing a good economic moment, not even for political, economic, health or other reasons. Despite this, the Brazilian people always seek to solve their financial problems. However, when debt payment is not possible, credit protection services become part of the process and debts are protested in court. Taking into account that the advancement of information technology and data intelligence enabled the development of tools that help people in their daily lives, this work proposes the construction of a model of recommendation of actions based on multi-label classification to facilitate the process. of debt collection. This model advocates actions that operators can carry out at the time of collection, which can result in greater assertiveness in contacting debtors, expanding the possibility of paying off debts. In this work, two models were created, with more labels and fewer labels, to perform the multi-label classification, the first, with fewer labels, being statistically better when compared to the second. The accuracy in the first model was on average 71%, which indicates that, if the collection team takes the recommended actions, there is a 71% probability that the debt will be paid off. In this way, the recommendation model based on multi-label classification achieved better results than the normal debt recovery rate, 56%, which demonstrates that it can be an alternative for collection teams at the time of credit recovery. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30930 |
| Aparece nas coleções: | PG - Ciência da Computação |
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