Previsão do risco de empréstimo

A avalia o do risco de empr stimos desempenha um papel fundamental no sector financeiro e os modelos preditivos s o essenciais para tomar decis es de empr stimo informadas. Este projeto de investiga o investiga o dom nio da avalia o do risco de cr dito, um aspeto cr tico da ind stria financeira, propondo uma abordagem inovadora que utiliza o algoritmo Feed Forward Neural Network (FNN). O foco principal comparar a efic cia do algoritmo FNN com as M quinas de Vectores de Suporte (SVM) amplamente adoptadas para a previs o do risco de empr stimo. O objetivo avaliar a efic cia do algoritmo FNN na previs o de incumprimentos de empr stimos, visando uma compreens o abrangente do seu desempenho em compara o com o SVM. Os resultados obtidos s o promissores, indicando a precis o superior do modelo FNN em compara o com o SVM. Este facto real a o potencial do algoritmo FNN para revolucionar a avalia o do risco de cr dito. As nossas conclus es sublinham a import ncia de tirar partido da IA e do ML, especificamente das redes neuronais, para aumentar a precis o e a fiabilidade dos sistemas de previs o do risco de cr dito. O desempenho impressionante do modelo FNN posiciona-o como um divisor de guas neste campo, oferecendo maior precis o e fiabilidade nos sistemas de previs o do risco de cr dito.