Uma Análise Comparativa de um Algoritmo de Aprendizado Supervisionado para Solicitações de Empréstimo em uma Plataforma Peer-to-Peer

  • Diego S. Rodrigues Instituto Federal Espírito Santo
  • Antonio R. A. Brasil Instituto Federal Espírito Santo
  • Mateus B. Costa Instituto Federal Espírito Santo
  • Karin S. Komati Instituto Federal Espírito Santo
  • Luiz A. Pinto Instituto Federal Espírito Santo

Resumo



O empréstimo on-line peer-to-peer (P2P) é uma modalidade emergente de empréstimos que aproxima os credores e mutuários, ao mesmo tempo que permite uma redução significativa da burocracia no processo de empréstimo. Apesar de atraente, o aumento na demanda por essa modalidade de empréstimo depende de uma liquidação rigorosa da atribuição de risco aos potenciais mutuários. Considerando esta questão, este artigo discute uma análise experimental de métodos de classificação para predição padrão de empréstimos on-line P2P. Os experimentos realizados foram baseados na aplicação dos algoritmos de classificação implementados sobre a massa de dados formada pelos perfis dos tomadores e registros do histórico de empréstimos da plataforma P2P Lending Club. Como principal contribuição, o estudo revelou que é possível obter resultados satisfatórios de predição com um conjunto de atributos menores do que aqueles que foram utilizados em estudos previamente apresentados na literatura. Além disso, pode-se verificar que, como os algoritmos baseados em árvores de decisão se mostraram altamente eficazes, o uso desses métodos é uma abordagem viável para apoiar o desenvolvimento de ferramentas de negociação de empréstimos.
Palavras-chave: Clube de Empréstimo, Aprendizado de Máquina, Não pagamento, P2P on-line
Publicado
30/11/2018
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RODRIGUES, Diego S.; BRASIL, Antonio R. A.; COSTA, Mateus B.; KOMATI, Karin S.; PINTO, Luiz A.. Uma Análise Comparativa de um Algoritmo de Aprendizado Supervisionado para Solicitações de Empréstimo em uma Plataforma Peer-to-Peer . In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (SBSI), 14. , 2018, Caxias do Sul. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2018 . p. 325-332.