Sistema de Recomendação de Produtos Financeiros Planfy

1. Visão Geral e Objetivos

O principal objetivo do sistema de recomendação de produtos financeiros da Planfy é sugerir produtos financeiros personalizados aos clientes, levando em conta seus perfis e históricos financeiros. A Planfy busca compreender as necessidades e preferências financeiras de seus clientes e recomendar produtos adequados a novos clientes com perfis semelhantes.

2. Metodologia

Nesta metodologia, adotaremos técnicas de classificação baseadas em árvores ou aprendizado por reforço para criar um sistema de recomendação adaptável e eficiente, capaz de identificar produtos financeiros personalizados aos clientes, considerando suas características e interações na plataforma.

Classificação baseada em árvores: Modelos como Árvores de Decisão, Random Forest e Gradient Boosting Machines (GBM) podem ser úteis para lidar com problemas de classificação multi-classes.
Aprendizado por reforço: Esta abordagem emprega agentes de aprendizado para explorar e aprender as melhores ações a serem tomadas em um ambiente, considerando observações e recompensas. Neste projeto, o agente aprenderia a recomendar produtos financeiros com base nas interações dos clientes e nas recompensas associadas (por exemplo, satisfação do cliente, sucesso na realização de objetivos financeiros, etc.).

3. Dados e recursos

O tipo de dado recomendado pelo sistema é denominado Financial Products, que inclui informações sobre produtos financeiros disponíveis para os clientes, como nome do produto, tipo de produto, rentabilidade, risco, entre outras informações relevantes. Atualmente, há uma variedade de produtos disponíveis na amostra.

Os conjuntos de dados disponíveis como também sugestão de novos dados para o projeto se encontram na documentação específica para os dados disponível na Planfy.

4. Pré-processamento e limpeza de dados

Explicar as etapas necessárias para preparar os dados para análise e modelagem
Descrever como os dados foram limpos, normalizados, transformados ou enriquecidos

5. Engenharia de recursos e seleção de recursos

Descrever os recursos criados a partir dos dados brutos e como eles são relevantes para o sistema de recomendação Detalhar os métodos de seleção de recursos utilizados para identificar os recursos mais importantes

6. Análise dos Dados

Nesta etapa, realizaremos uma análise exploratória dos dados para entender melhor os padrões e características dos clientes e seus produtos financeiros preferidos. Isso nos ajudará a identificar as melhores abordagens e algoritmos de recomendação a serem utilizados.

7. Modelagem e validação

Descrever os modelos de aprendizado de máquina e as abordagens de avaliação utilizadas
Apresentar os resultados da validação e comparações entre diferentes modelos e abordagens

8. Implementação e integração

Descrever como o sistema de recomendação foi implementado e integrado à plataforma de planejamento financeiro
Discutir os desafios e soluções encontradas durante a implementação

9. Conclusão e trabalho futuro

Em resumo, o desenvolvimento de um sistema de recomendação eficaz para o Planfy envolve várias etapas, desde a análise de dados e seleção de algoritmos até a avaliação, validação e implementação do modelo. Ao seguir este plano, é possível criar um sistema de recomendação que ajude os usuários a escolher produtos financeiros adequados às suas necessidades e objetivos. - Identificar áreas de melhoria e sugestões para trabalho futuro