Aplicação de sistemas de recomendação em finanças

Abstract

O presente trabalho busca associar algoritmos de recomendação, tão presentes na atual era do e-commmerce, a bases de produtos financeiros das plataformas digitais em um projeto de ciência de dados. Neste estudo, portanto, será realizada uma revisão bibliográfica dos sistemas já existentes e presentes no cotidiano dos consumidores virtuais para produtos normais, como livros e filmes, e das aplicações existentes de tais sistemas para recomendar produtos financeiros. A ideia central é a incorporação dos parâmetros de finanças que tornam um determinado produto em finanças recomendável ao perfil do investidor, dado seu padrão de consumo na base de transações. Para isso, serão aplicados sistemas de recomendação de aprendizado de máquina a bases transacionais de produtos financeiros. Os resultados obtidos permitem uma avaliação preliminar desta aplicação, abrindo portas para estudos futuros relacionados ao tema.

This work attempts to associate recommendation system algorithms, often present at the ecommerce era, to digital bank’s financial products datasets in a data science project. Therefore, this study will make a survey on existing recommendation systems, normally seen and present on customers lives to normal products, as books and movies for instance, and the existing applications at financial products. The main idea is to incorporate the financial parameters, which make a specific financial product interesting to investor’s profile, known your consume pattern. With this purpose, machine learning recommendation system algorithms will be applied to financial exchange datasets. The results allow to preliminarily evaluate this kind of application, paving the way for further studies related to the subject.