UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

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1 UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO CREDANALYSIS FERRAMENTA DE DESCOBERTA DE CONHECIMENTO EM BASE DE DADOS APLICADA À ANÁLISE DE CRÉDITO DA HAVAN LOJAS DE DEPARTAMENTOS Área de Inteligência Artificial por Tiago Alexandre Vailati Elisangela Maschio de Miranda, M.Sc. Orientadora Benjamin Grando Moreira, Bel. Co-orientador Itajaí (SC), novembro de 2008

2 UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO CREDANALYSIS FERRAMENTA DE DESCOBERTA DE CONHECIMENTO EM BASE DE DADOS APLICADA À ANÁLISE DE CRÉDITO DA HAVAN LOJAS DE DEPARTAMENTOS Área de Inteligência Artificial por Tiago Alexandre Vailati Relatório apresentado à Banca Examinadora do Trabalho de Conclusão do Curso de Ciência da Computação para análise e aprovação. Orientadora: Elisangela Maschio de Miranda, M.Sc. Itajaí (SC), novembro de 2008

3 DEDICATÓRIA Aos meus pais, em nome de um amor recíproco. ii

4 AGRADECIMENTOS Meus sinceros agradecimentos àqueles que acreditaram na idéia e não mediram esforços para contribuir com sua elaboração. Incluem-se aqui, professores, colegas de trabalho, amigos e familiares. Em especial, aos meus orientadores e profissionais da Havan, parceiros fundamentais nesta jornada, pela excelência com a qual desempenharam seus papéis nestes mais de 12 meses de trabalho. E, por fim, a Deus, por direcionar os ventos sempre ao meu favor. iii

5 SUMÁRIO LISTA DE ABREVIATURAS... vi LISTA DE FIGURAS... vii LISTA DE TABELAS... viii RESUMO... ix ABSTRACT... x 1. INTRODUÇÃO Problematização Formulação do problema Solução proposta Objetivos do trabalho Objetivo geral Objetivos específicos Metodologia Estrutura do trabalho FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Inteligência Artificial Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados Conceitos gerais Caracterização do processo de DCBD Etapas do processo de DCBD Identificação do problema Pré-processamento Mineração de Dados Pós-processamento Tarefas de Mineração de Dados Descoberta de Associações Descoberta de associações generalizadas Descoberta de seqüências Descoberta de seqüências generalizadas Classificação Regressão Sumarização Clusterização Previsão de séries temporais Detecção de desvios Clusterização Classificação Clusterização Sumarização Ferramentas de auxílio à Mineração de Dados Microsoft SQL Server WEKA Concessão de crédito Os Cs do crédito iv

6 Os riscos de crédito e sua gestão Classificação de risco (Risk Rating) Pontuação de crédito (Credit Scoring) Ferramentas similares Autorizador de Crédito Serasa Equifax Click Crivo Análise comparativa DESENVOLVIMENTO Projeto O processo de concessão de crédito na Havan Especificação de requisitos Requisitos funcionais (RF) Requisitos não-funcionais (RNF) Regras de negócio (RN) Modelagem da ferramenta Casos de uso Diagramas de seqüência Diagrama entidade-relacionamento Elaboração da base de dados para Mineração de Dados Desenvolvimento dos algoritmos de análise de crédito Desenvolvimento do webservice para integração Desenvolvimento do painel administrativo Integração CredAnalysis e Itlsys Testes e validação Implantação e avaliação dos resultados CONCLUSÕES Dificuldades encontradas Trabalhos futuros REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS v

7 LISTA DE ABREVIATURAS BI CASE DLL DW ERP GNU HTML HTTP IA IDE KDD OLAP PDV RF RNF RN SPC SQL UML WEKA XML Business Inteligence Computer-Aided Software Engineering Dynamic-Link Library Data Wareshouse Enterprise Resoure Planning General Public License Hypertext Markup Language Hypertext Transfer Protocol Inteligência Artificial Integrated Development Environment Knowledge Discovery in Databases On-line Analytical Processing Ponto de venda Requisito funcional Requisito não-funcional Regra de negócio Serviço de Proteção ao Crédito Structured Query Language Unified Modeling Language Waikato Environment for Knowledge Analysis Extensible Markup Language vi

8 LISTA DE FIGURAS Figura 1. Etapas do processo de análise com auxílio da ferramenta proposta Figura 2. Hierarquia entre dado, informação e conhecimento Figura 3. Etapas do processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados Figura 4. Relacionamento entre as áreas de conhecimento e a mineração de dados Figura 5. Representação de um contexto de análise de crédito em um plano cartesiano Figura 6. O processo de classificação de registros Figura 7. Interface do SQL Server 2005 Business Inteligence Development Studio Figura 8. Resultado da aplicação do algoritmo de regras de associação sobre um conjunto de dados no WEKA Figura 9. Recomendação da operação após análise do Autorizador de Crédito Serasa Figura 10. Fragmento do resultado da análise do Autorizador de Crédito Serasa Figura 11. Apresentação da pontuação após análise do Autorizador de Crédito Serasa Figura 12. Relatório do Equifax Click, com uma análise demonstrativa de uma pessoa física Figura 13. Relatório do Equifax Click, com uma análise demonstrativa de uma pessoa jurídica. 45 Figura 14. Diagrama de seqüência de uma solicitação ao Crivo com saída em HTML Figura 15. Fluxo atual de uma solicitação de crédito a partir do cadastramento/atualização do cliente Figura 16. Fluxo de uma solicitação de crédito a partir do cadastramento/atualização do cliente contando com a ferramenta CredAnalysis Figura 17. Modelo de casos de uso da ferramenta proposta Figura 18. Diagrama de seqüência do caso de uso Parametriza ambiente Figura 19. Diagrama de seqüência do caso de uso Solicita análise Figura 20. Diagrama de seqüência do caso de uso Gerencia usuários Figura 21. Diagrama de seqüência do caso de uso "Consulta scorecards anteriores" Figura 22. Diagrama entidade-relacionamento da ferramenta proposta Figura 23. XML de uma solicitação de análise de crédito à ferramenta CredAnalysis Figura 24. XML de retorno de uma solicitação à ferramenta CredAnalysis Figura 25. Interface de acesso ao painel administrativo do CredAnalysis Figura 26. Interface de parametrização dos indicadores do scorecard vigente Figura 27. Interface de parametrização das faixas para sugestão de limite de crédito Figura 28. Tabela de distribuição de pontos do scorecard parametrizado na ferramenta Figura 29. Interface para solicitação de análise de crédito do painel administrativo Figura 30. Relatório com o resultado da análise de crédito processada Figura 31. Interface de análise de crédito do Itlsys integrado ao CredAnalysis Figura 32. Histórico de consultas realizadas ao CredAnalysis vii

9 LISTA DE TABELAS Tabela 1. Créditos concedidos pela Havan no período de dezembro/07 a novembro/ Tabela 2. Estrutura de dados de clientes Tabela 3. Conjunto de dados de clientes Tabela 4. Relação de vendas de um supermercado em um período Tabela 5. Classes de um sistema de classificação de risco de crédito (risk rating) Tabela 6. Tabela de score Tabela 7. Tabela de distribuição de score Tabela 8. Análise comparativa entre as ferramentas similares avaliadas Tabela 9. Médias de solicitações de crédito realizadas mensalmente pelas lojas da Havan Tabela 10. Variáveis qualitativas do modelo entidade-relacional da ferramenta proposta Tabela 11. Relação entre os atributos do modelo entidade-relacionamento e os "Cs do crédito" 65 Tabela 12. Análises de crédito de entidades físicas e jurídicas na Havan em Tabela 13. Testes realizados com a ferramenta CredAnalysis Tabela 14. Perfis de clientes utilizados para os testes da ferramenta viii

10 RESUMO VAILATI, Tiago Alexandre. Ferramenta de inteligência artificial aplicada à análise de crédito da Havan Lojas de Departamentos. Itajaí, f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) Centro de Ciências Tecnológicas da Terra e do Mar, Universidade do Vale do Itajaí, Itajaí, Estando inseridas num ambiente de forte tendência competitiva, as empresas de comércio necessitam de processos bem fundamentados e que sejam desempenhados com excelência. As práticas de concessão de crédito são utilizadas visando o acréscimo das vendas pela melhor aderência dos preços dos produtos ao orçamento dos clientes. Entretanto, as empresas carecem de políticas de crédito sólidas e coerentes, pois a má aplicação da liberação de crédito para compras a prazo pode gerar enormes prejuízos financeiros. Em se tratando de empresas com um grande volume de vendas a prazo, como é o caso da Havan Lojas de Departamentos, os riscos envolvidos nas operações de crédito são mais evidentes. Com isso, surge a necessidade de ferramentas que auxiliem o analista de crédito na tomada de decisão de concessão de crédito, tornando-se possível a utilização de consolidadas técnicas estatísticas e computacionais para isto. O objetivo deste trabalho foi a elaboração de uma ferramenta para Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (DCBD) que auxilie a tomada de decisão de concessão de crédito na Havan Lojas de Departamentos. Com a aplicação de algoritmos de DCBD foi possível dimensionar os riscos pertinentes às análises de crédito da Havan, através da análise comportamental de seus clientes ativos, bem como pela aplicação de técnicas de credit scoring. Palavras-chave: Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Credit scoring. Risco de crédito. ix

11 ABSTRACT Being inserted in an environment of strong competitive trend, the commerce companies need well based processes and that they are played with excellence. The practical ones of concession of credit are used aiming the addition of sales for the best tack of the prices of the products at the budget of the customers. However, the companies need of solid and coherent credit policies, therefore the bad application of the release of credit for sales, can generate enormous financial damages. For companies with a great volume of sales on credit, as it is the case of the Havan Department Stores, the involved risks in the operations of credit become more obvious. With this, the necessity of tools that assist the analyst of credit in the taking of decision of credit concession appears, becoming possible the use of consolidated statistical and computational techniques for this. The objective of this work was the elaboration of a tool for Knowledge Discovery in Databases (KDD), that assists the taking of decision of concession of credit at the Havan Department Stores. With the application of the KDD algorithms was possible to scale the pertinent risks to the analyses of credit of the Havan, through the behavioral analysis of its active customers, as well as for the application of techniques of credit scoring. Keywords: Knowledge Discovery in Databases. Credit scoring. Risk of credit. x

12 1. INTRODUÇÃO O comércio varejista brasileiro está inserido num cenário de forte competitividade, onde é necessária a excelência nas atividades desempenhadas para manter-se como um jogador ativo. Cada vez mais se procura oferecer ao consumidor facilidades para a aquisição de produtos e serviços, desde variedade, preços mais baixos, e até condições de parcelamento compatíveis com o orçamento do cliente. Entretanto, as estratégias aplicadas podem oferecer riscos para o empreendedor, fazendo-se necessária a utilização de ferramentas que os auxiliem nas tomadas de decisão. Visando uma atuação mais estratégica, a captação de novos clientes e mercados, e uma posição de destaque em seus ramos de negócios, as empresas têm buscado cada vez mais alinhar a tecnologia da informação com seus objetivos. Contudo, a tecnologia da informação não deve ser apontada isoladamente como elemento fundamental para obtenção dos resultados esperados. Outros fatores como: recursos humanos, marketing e a própria estrutura organizacional, também merecem devida atenção. A Havan é uma rede de lojas de departamentos atuante no ramo do comércio varejista, contando hoje com 12 lojas, localizadas nos estados de Santa Catarina e Paraná. Além das lojas, a Havan possui outros canais de venda como: e-commerce, tele-vendas e catálogo eletrônico. Atualmente, trabalha-se num programa de expansão com o objetivo de atingir 45 pontos físicos de venda até o ano de Seu principal atrativo é a diversificação e a qualidade dos produtos e serviços oferecidos. Destacam-se os departamentos de cama, mesa e banho, confecções, utilidades domésticas, brinquedos, eletroeletrônicos, ferramentas, tapetes, móveis e artigos de decoração, além de departamentos sazonais como material escolar, artigos de páscoa e natalinos. O grupo das atividades primárias desempenhadas pela Havan é composto pelas funções de vendas, pós-vendas, marketing, compras e logística; e as atividades de apoio que merecem destaque são: financeiro (contas a pagar, contas a receber, caixa e bancos), recursos humanos, tecnologia da informação e processos, controladoria (contabilidade, livros fiscais e patrimônio), suprimentos e jurídico. A cadeia de valor é um conceito definido por Porter (1989), que permite com que se classifiquem as atividades de uma empresa de acordo com a contribuição das mesmas na agregação de valor e potencialidade para o seu negócio. Sendo assim, a empresa obtém

13 vantagens competitivas executando estas atividades estrategicamente importantes de maneira eficaz. Para Porter (1989), toda empresa é uma reunião de atividades que são executadas para projetar, produzir, comercializar, entregar e sustentar seu produto. Todas estas atividades podem ser representadas, fazendo-se uso de uma cadeia de valores. A cadeia de valores de uma empresa e o modo como ela executa suas atividades individuais são um reflexo de sua história, de sua estratégia, de seu método de implementação de sua estratégia, e da economia básica das próprias atividades. A classificação das atividades é feita em duas categorias: atividades primárias e atividades de apoio. As atividades primárias estão relacionadas ao fluxo dos produtos, desde a origem dos recursos (compra) até chegarem ao cliente e os processos inerentes a pós-venda. Já as atividades de apoio são aquelas que dão suporte à execução das atividades primárias. Muitas destas atividades secundárias são tão críticas quanto as atividade principais, embora algumas existam apenas para fornecer apoio às principais. Na Havan, pode ser citado como exemplo o departamento de crédito, responsável pelo cadastramento de clientes e pela análise e liberação de crédito para compras a prazo, onde foi iniciado no segundo semestre de 2007 um projeto de reformulação da estrutura e organização. Na primeira etapa foram implementadas mudanças em alguns processos, resultando na criação de uma central única de análise, localizada na loja de Brusque. A concessão de crédito é uma tarefa complexa e de grande importância para o negócio da Havan. Dessa forma, requer processos bem definidos, pessoal capacitado e ferramentas que auxiliem na tomada de decisão. Segundo análise do Indicador Serasa (2008b), a inadimplência dos consumidores aumentou 6,9% no primeiro mês do ano em comparação ao mesmo período de A maior representatividade está nas dívidas com bancos e nas dívidas com cartões de crédito e financeiras, com uma participação de 42,6% e 31% no indicador, respectivamente. Os resultados obtidos pelo levantamento do Serasa apontam reflexos do endividamento acumulado pelo consumidor durante o ano de As facilidades de crédito com o relaxamento em sua concessão, no ano anterior, podem ter contribuído para os atuais problemas de inadimplência, ressalta. As análises realizadas pelo Indicador Serasa refletem o 2

14 comportamento da inadimplência em âmbito nacional, por considerar eventos ocorridos em todo o país. Para o ano de 2008 está prevista a implementação da segunda etapa do projeto na área de crédito e cobrança. Será contemplada a integração do ERP (Enterprise Resource Planning) da empresa com ferramentas de credit scoring e consultas a órgãos de proteção ao crédito de terceiros que atualmente já fazem parte da rotina dos analistas de crédito, porém de maneira não automatizada. Pode-se dizer que o ERP é um sistema integrado, que possibilita um fluxo de informações único, contínuo e consistente por toda a empresa, sob uma única base de dados. É um instrumento para a melhoria de processos de negócios, como a produção, compras ou distribuição, com informações on-line e em tempo real. Em suma, o sistema permite visualizar por completo as transações efetuadas pela empresa, desenhando um amplo cenário de seus negócios (CHOPRA; MEINDL, 2003). A Tabela 1 apresenta o volume de análises de crédito que resultaram na concessão na Havan, no período de dezembro de 2007 a novembro de Vale ressaltar que no mês de novembro de 2007 iniciaram-se as atividades da central de crédito da empresa, centralizando os processos de análise de crédito. Tabela 1. Créditos concedidos pela Havan no período de dezembro/07 a novembro/08. Mês e ano Concessões manuais Concessões automáticas Dez/ Jan/ Fev/ Mar/ Abr/ Mai/ Jun/ Jul/ Ago/ Set/ Out/ Nov/ Tendo em vista o elevado número de solicitações de limite de crédito atendido diariamente pelos analistas de crédito da Havan, identificou-se a necessidade de ferramentas que agreguem segurança e agilidade à análise de risco de crédito. O número de solicitações pode aumentar consideravelmente em dias de grande movimento e em épocas festivas e promocionais. Desta forma, foi implantado um aplicativo para realizar a liberação automática de crédito a partir de parâmetros fornecidos por ferramentas comerciais de terceiros. Embora tal aplicativo apresente bons resultados, elevaram-se as despesas com a utilização das ferramentas acessórias. 3

15 Pretendendo diminuir os custos envolvidos nas consultas às ferramentas comerciais atualmente utilizadas pela central de crédito da empresa, propõem-se o desenvolvimento de uma ferramenta para análise de risco das concessões de crédito, utilizando uma base de conhecimento própria e técnicas de gestão de risco. Com isso, a Havan estará tornando mais eficiente seu processo de liberação de crédito, pois além de estar sendo assistida por ferramentas bem conceituadas oferecidas pelo mercado, permitindo obter detalhes a respeito do comportamento do cliente perante o mercado financeiro e comercial de todo o país, estará fazendo uso de dados próprios, que se bem trabalhados podem apresentar informações valiosas e com alto valor estratégico. A ferramenta será desenvolvida de acordo com a metodologia convencional praticada pelo mercado, incrementada pela utilização de inteligência artificial sob as informações históricas do comportamento do cliente e comparações com outros clientes que possuam perfil semelhante ao analisado. Segundo Luger (2004), podemos definir a Inteligência Artificial (IA) como o ramo da ciência da computação com enfoque na automação do comportamento inteligente, utilizando-se de estruturas de dados, algoritmos, linguagens e técnicas de programação para a aplicação e representação do conhecimento. A técnica a ser utilizada é denominada Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (KDD - Knowledge Discovery in Databases), sendo a mais indicada para análise e tratamento do amplo volume de dados disponível. Tal técnica abrange conhecimentos adquiridos durante o Curso de Ciência da Computação, nas disciplinas de Inteligência Artificial, Banco de dados, Engenharia de software e Algoritmos e programação. Conforme Goldschmidt e Passos (2005), a Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados é um processo composto pelas etapas de pré-processamento, mineração de dados e pósprocessamento. No pré-processamento os dados são captados, organizados e tratados, preparando-os para aplicação dos algoritmos de mineração de dados, na fase seguinte, onde é realizada a busca efetiva por conhecimentos úteis. O conhecimento adquirido durante a mineração dos dados tem sua utilidade analisada durante a última etapa, de pós-processamento. 4

16 O termo KDD foi formalizado em 1989 em referência ao amplo conceito de procurar conhecimento a partir de bases de dados. Umas das definições mais populares foi proposta em 1996 por um grupo de pesquisadores (Fayyad et al. 1996a): KDD é um processo, de várias etapas, não trivial, interativo e iterativo, para identificação de padrões compreensíveis, válidos, novos e potencialmente úteis a partir de grandes conjuntos de dados. (GOLDSCHMIDT; PASSOS, 2005). A ferramenta proposta funcionará integrada ao Itlsys, sistema de ERP utilizado pela empresa, comercializado pela Intelidata Informática e customizado pela equipe interna de tecnologia da informação, adequando-o aos processos executados pela empresa Problematização Formulação do problema Procurando um melhor desempenho em suas tarefas de concessão de crédito, a Havan Lojas de Departamentos iniciou no segundo semestre de 2007 uma reformulação de sua estrutura de cadastramento de clientes e liberação de crédito. Além de uma completa reformulação nos processos foi implantada uma central única para realização das atividades de análise e concessão de crédito, onde trabalham os analistas de crédito responsáveis pelo atendimento de grande parte das solicitações de crédito. A concessão de limite de crédito pode ser realizada sem a necessidade de interação com os analistas, através de regras aplicadas sob informações obtidas através de serviços de terceiros, utilizados pela Havan, como o Credit Scoring do Serasa e a consulta de ocorrências do Serviço de Proteção ao Crédito (SPC). Entretanto, é atendida uma elevada quantidade de solicitações de limite de crédito, podendo aumentar consideravelmente em dias de grande movimento e em épocas festivas e promocionais. Isto faz crescer as despesas com as consultas às ferramentas de auxílio à análise, tendo em vista sua necessidade a cada atendimento de solicitação de crédito, tanto ao analista de crédito como ao algoritmo automático. Com isso, identifica-se a carência de uma ferramenta própria que forneça informações auxiliares à tomada de decisão de liberação de crédito, agilizando o atendimento das solicitações de crédito e promovendo uma diminuição dos gastos com as ferramentas comerciais atualmente utilizadas pela central de crédito da empresa. 5

17 Solução proposta Pretendendo diminuir os custos envolvidos nas consultas às ferramentas comerciais atualmente praticadas pelos atendentes de crédito, propõem-se o desenvolvimento de uma ferramenta que fará a análise de risco das concessões de crédito. Será utilizada a metodologia convencional praticada pelo mercado, incrementada pela utilização de inteligência artificial sob as informações históricas do comportamento do cliente e comparações com outros clientes que possuam perfil semelhante ao analisado. Durante o atendimento de uma solicitação de concessão de crédito, o analista de crédito invocará a ferramenta, integrada ao Itlsys, sistema de ERP adotado pela Havan, enviando os dados daquela concessão. A ferramenta receberá informações do cliente, bem como os dados referentes à solicitação de concessão de crédito sendo tratada pelo analista, consultando em seguida a base de conhecimento, visando à obtenção de casos já ocorridos no histórico dos clientes da empresa e efetuando a análise dos dados do cliente para definir seu credit scoring, conforme pode ser observado na Figura 1. O credit scoring utiliza-se de técnicas estatísticas para estabelecer o comportamento dos clientes nas operações financeiras, gerando assim uma pontuação que representa o risco da liberação de crédito, podendo ser aplicado para pessoas físicas ou jurídicas (TECTO CRÉDITO, 2008). Figura 1. Etapas do processo de análise com auxílio da ferramenta proposta. Ao receber os dados relacionados à concessão de crédito em análise, a ferramenta aplicará os algoritmos sob as informações contidas na base de conhecimento, e juntamente com a determinação da pontuação do cliente por meio de técnicas de credit scoring, estabelecerá o risco envolvido na operação. 6

18 Em seguida, os resultados obtidos serão retornados para o analista de crédito que definirá se o cliente terá seu crédito liberado ou recusado. Neste momento, se ainda restarem dúvidas na tomada de decisão, fica a critério do analista a utilização das outras ferramentas de suporte adotadas pela Havan Objetivos do trabalho Objetivo geral Desenvolver uma ferramenta para Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados que auxilie a tomada de decisão no processo de concessão de crédito aos clientes da Havan Lojas de Departamentos Objetivos específicos Estudar e descrever os conceitos de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados; Estudar a gestão de risco de crédito; Analisar ferramentas similares; Pesquisar e analisar ferramentas que auxiliem na etapa de mineração de dados; Elaborar a especificação e modelagem da ferramenta proposta; Realizar a implementação da ferramenta de acordo com a modelagem desenvolvida; Efetuar testes visando à validação das funcionalidades e o atendimento aos requisitos especificados; Implantar e analisar os resultados obtidos com a aplicação da ferramenta nas atividades da empresa; e Documentar o trabalho desenvolvido através do relatório final e artigo científico Metodologia A execução deste trabalho foi realizada em cinco etapas principais. São elas: (i) fundamentação teórica; e (ii) especificação da ferramenta, (iii) desenvolvimento, (iv) validação; e (v) documentação. 7

19 Na etapa de fundamentação teórica (i) procurou-se estudar e compreender os conceitos de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, necessários para o desenvolvimento da ferramenta proposta, bem como a gestão de risco de concessão de crédito. Foram realizadas pesquisas em artigos, monografias e livros das áreas de Inteligência Artificial e Concessão de Crédito, em livros específicos voltados ao processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados e Data Mining, além de sites na Internet, cujas referências encontram-se no capítulo destinado às referências bibliográficas. Complementando a etapa de fundamentação teórica, foram pesquisadas ferramentas para auxílio na etapa de mineração de dados e ferramentas que desempenham funções similares à ferramenta a ser desenvolvida neste trabalho. Na etapa de especificação da ferramenta (ii) foi realizada a definição exata da ferramenta a ser desenvolvida, contemplando a especificação dos requisitos, bem como a elaboração do diagrama de casos de uso, diagramas de seqüência e diagrama entidade-relacionamento. A etapa de desenvolvimento (iii) foi dedicada à implementação da ferramenta proposta, juntamente com o ambiente satélite para sua gestão; e à integração da ferramenta com o sistema computacional utilizado pelo Havan. Após o desenvolvimento da ferramenta, foram realizados procedimentos de testes e validações, durante a etapa de validação (iv), objetivando assegurar a integridade do produto desenvolvido e a avaliação de sua aderência aos processos de análise de crédito da empresa. Durante todo o ciclo de desenvolvimento deste trabalho, deu-se a etapa de documentação (v), cujo foco foi a elaboração do documento textual do TCC II Estrutura do trabalho Este documento está estruturado em 4 capítulos: (i) Introdução; (ii) Fundamentação Teórica; (iii) Desenvolvimento; e (iv) Conclusões. Na introdução, Capítulo 1, o projeto foi contextualizado sucintamente, onde foi formulada a questão problema e apresentada a proposta de solução, juntamente com o objetivo geral e os específicos a serem atingidos, além da metodologia utilizada para sua execução. No Capítulo 2 (Fundamentação Teórica) foram apresentados os conceitos relevantes à compreensão do processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados e do processo de 8

20 Concessão de Crédito. Também foram explanadas ferramentas para auxílio na etapa de mineração de dados, além de ferramentas de auxílio à tomada de decisão na concessão de crédito, contendo características similares às da ferramenta proposta neste trabalho. No projeto, Capítulo 3, a ferramenta desenvolvida foi especificada e detalhada, através do levantamento dos requisitos e da elaboração dos diagramas de casos de uso, diagramas de seqüência e diagrama entidade-relacionamento. As atividades referentes ao ciclo de implementação da ferramenta, tais como, desenvolvimento, testes, implantação, além da análise dos resultados, também estão documentados no Capítulo 3. Por fim, no Capítulo 4 (Conclusões), expressaram-se as conclusões obtidas com o desenvolvimento do projeto, além das dificuldades encontradas, bem como levantadas sugestões cabíveis a futuras implementações para o produto desenvolvido. 9

21 2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Neste capítulo são apresentados os conceitos relevantes ao processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados e ao processo de Concessão de Crédito relacionados com os objetivos deste trabalho de conclusão de curso. A primeira seção contempla as definições a respeito de Inteligência Artificial. Em seguida, na seção Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, são descritos os conceitos gerais, a caracterização e as etapas do processo de DCBD. Para complementar, são citadas algumas tarefas de Mineração de dados, juntamente com a apresentação de algumas ferramentas que auxiliam na sua execução. Finalizando o capítulo, a seção Concessão de Crédito traz conceitos relacionados ao processo de Concessão de Crédito e credit scoring, também contendo explanações sobre ferramentas que desempenham funções semelhantes às da ferramenta proposta Inteligência Artificial Russell e Norvig (2004) apresentam definições para Inteligência Artificial em duas dimensões principais: uma relacionada a processos de pensamento e raciocínio, e outra se referindo ao comportamento dos sistemas. Sob o aspecto da compreensão do processo de pensamento e raciocínio, define-se Inteligência Artificial, como [Automatização de] atividades que associamos ao pensamento humano, atividades como a tomada de decisões, a resolução de problemas, o aprendizado... (Bellman, 1978 apud RUSSEL; NORVIG, 2004). Quando se analisa o comportamento de sistemas cujas características assemelham-se com a atuação de seres humanos, pode ser conceituada como: A arte de criar máquinas que executam funções que exigem inteligência quando executadas por pessoas. (Kurzweil, 1990 apud RUSSEL; NORVIG, 2004) Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados Conceitos gerais Para Rezende (2005), a descoberta de conhecimento em bases de dados é um campo de pesquisa que vem crescendo constantemente e de maneira veloz. Tal fato está associado,

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