Alice Balanço Q&A: sistema de perguntas e respostas para instituições de serviços financeiros

• Processo: 23/09956-1
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2026
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Acordo de Cooperação: SEBRAE-SP
• Pesquisador responsável: Valdirene Fontanette
• Beneficiário: Valdirene Fontanette
• Empresa: Itera Inovação e Desenvolvimento Tecnológico Ltda. - ME
• CNAE: Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador não-customizáveis ; Suporte técnico, manutenção e outros serviços em tecnologia da informação ; Tratamento de dados, provedores de serviços de aplicação e serviços de hospedagem na internet
• Município: São Carlos
• Pesquisadores principais: Renato Lewenthal Carrião
• Pesquisadores associados: Solange Oliveira Rezende
• Vinculado ao auxílio: 20/05895-0 - Sistema de perguntas e respostas para o domínio econômico-financeiro, AP.PIPE
• Auxílio(s) vinculado(s): 24/04244-6 - Alice Balanço Q&A: sistema de perguntas e respostas para instituições de serviços financeiros, AP.PIPE
• Assunto(s): Aprendizagem profunda Inteligência artificial Aprendizado computacional Processamento de linguagem natural Mineração de texto Análise de risco Balanço contábil Instituições financeiras
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Abordagem Extrativa | Análise De Risco | Deep Learning | Mineração de Textos | Perguntas e respostas | Processamento de Linguagem Natural | Inteligência Artificial/Machine Learning/Deep Leaning

Resumo

A Itera tem o objetivo de desenvolver tecnologias relacionadas à Inteligência Artificial (IA), em especial àquelas relacionadas a utilização de técnicas de Mineração de Textos, Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Machine Learning (ML), para resolver problemas reais do mercado. Os serviços prestados pela Itera possuem, como principal diferencial, a velocidade em termos de tempo de desenvolvimento, instanciação e operacionalização de soluções de IA. Neste sentido, o principal produto do portfólio da Itera hoje é a Alice Balanço, um serviço que, por meio da extração automática de balanços contáveis, permite uma configuração personalizada para cada cliente ajudando-o a automatizar parte do backoffice de operações manuais de análise de riscos de crédito feita por instituições de serviços financeiros que concedem créditos a empresas. Para as instituições financeiras calcularem o score das empresas que demandam por suas ofertas de crédito, elas se utilizam não somente de dados oriundos dos balanços contábeis, mas também de informações externas, como as diretamente extraídas do conteúdo de contratos sociais das empresas. Nesse contexto, acredita-se que um Sistema de Perguntas e Respostas pode atender a essa necessidade de extração de informações de forma rápida e objetiva, fornecendo, automaticamente, respostas às perguntas dos analistas de risco de crédito sobre contratos sociais das empresas. Assim, o objetivo deste projeto é promover a inovação da Alice Balanço com um sistema de perguntas e respostas para área financeira, a Alice Balanço Q&A, oferecendo: um ambiente de extração e gerenciamento de informações de balanços contábeis e contratos sociais de empresas que solicitam crédito, possibilitando que a análise da empresa seja feita de forma mais rápida e com maior eficiência. Esse ambiente, como produto, permitirá novas formas de exploração das informações, possibilitando um melhor entendimento e melhorando a qualidade do crédito que é dado. Diante da comprovação da viabilidade do uso da Abordagem Extrativa para um Sistema de Perguntas e Respostas pesquisadas no projeto PIPE-Fase I, tem-se agora em mente que novos investimentos deverão ser feitos para aperfeiçoar o protótipo que foi construído, pesquisando e comparando a Abordagem Extrativa com outras possíveis abordagens para resolver o problema do domínio de perguntas e respostas, investigando novas e melhores técnicas de visualização dos dados gerados, capacitando o protótipo para o processamento de grandes volumes de dados em ambiente Big Data com arquitetura de software escalável em nuvem. (AU)