Desenvolvimento de um modelo híbrido de inteligência artificial como ferramenta de prevenção ao risco de insolvência empresarial

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Poli, Everton Marchioro
• Orientador(a): Chiwiacowsky, Leonardo Dagnino
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng; por
• Palavras-chave em Português: Inteligência artificial; Avaliação de riscos; Processo decisório; Engenharia de produção
• Palavras-chave em Inglês: Artificial intelligence; Risk assessment; Decision making; Production engineering
• Link de acesso: https://repositorio.ucs.br/11338/14366

Tendo em vista o crescente interesse acadêmico no tema "Previsão de Falência", bem como compreendendo a relevância socioeconômica deste, o presente estudo tem como objetivo desenvolver um modelo híbrido de Inteligência Artificial (IA) como ferramenta de prevenção ao risco de insolvência empresarial. Cabe ressaltar que o modelo proposto é composto por duas técnicas distintas as quais atuam de forma complementar, especificamente uma Rede Neural Artificial (RNA) e um Sistema Especialista (SE). A RNA tem como premissa básica avaliar o risco de insolvência do ativo empresarial, enquanto o SE objetiva analisar possíveis anomalias de ordem financeira e, consequentemente, recomendar intervenções gerenciais a fim de preservar a integridade econômica do modelo de negócio. A proposta é fruto de uma ampla revisão bibliográfica, a qual evidenciou a necessidade de uma nova abordagem metodológica, dado que o tema encontra-se saturado por discussões que não superam o viés da "eficiência preditiva". É importante destacar que a base utilizada para o treinamento e teste dos modelos matemáticos corresponde a dados extraídos de empresas brasileiras que integram o índice Ibovespa, contudo, o desenvolvimento do SE contou com a contribuição de três profissionais da área financeira. Por fim, os resultados obtidos com a aplicação dos modelos inteligentes evidenciam a viabilidade do uso de técnicas híbridas para a construção de sistemas complexos, os quais não apenas identificam precocemente o risco financeiro, mas também recomendam ações corretivas. Em síntese, o sistema preditivo construído alcançou uma precisão de 95% na identificação de insolvência com antecedência de dois anos, permitindo o diagnóstico e a realização de inferências em tempo hábil pelo SE. Portanto, acredita-se que o modelo irá ampliar a perspectiva de aplicação prática no contexto empresarial, bem como fomentará o surgimento de uma nova geração de estudos relacionados à predição de falência. [resumo fornecido pelo autor]