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Banco Eficiente com IA: Se esforce menos, venda mais!

0:00 Introdução 1:20 Escolha do modelo 3:24 Tipos de variáveis 4:50 Apresentação do código 6:28 Base de dados no Kaggle 7:50 Explicação do código 10:05 Alocação da memória 12:25 Matriz de correlação de Pearson 13:40 Treino vs Teste 17:27 Matriz de confusão 18:35 Precision e Recall 21:29 Curva ROC 22:20 Ensemble Models 23:05 Conclusão ➡️Link do Código: bit.ly/4tgOZfI 🚀IA no Setor Bancário: Classificação de Clientes e Ofertas de CDBs Neste vídeo, exploramos como a Inteligência Artificial pode ser aplicada no dia a dia do setor bancário, com foco especial na classificação de clientes em potencial e na análise de modelos de aprendizado supervisionado para ofertas de produtos financeiros. O que você vai aprender: 🏦 IA no Setor Bancário: Entenda como os bancos utilizam modelos para avaliação de risco de crédito e identificação de leads. 📊 Análise de Dados Real: Demonstração prática usando uma base de dados de perfis de clientes. 🎯 Variável Alvo (Target): Aprenda a identificar o objetivo do seu modelo e como isso dita a escolha da técnica. 🧠 Supervisionado vs. Não Supervisionado: Quando usar dados históricos ou buscar padrões ocultos. 📈 Métricas de Performance: Correlação de Pearson, Recall, Precision, Threshold e Curva ROC. 🔢 Variáveis Quantitativas e Qualitativas: A importância de entender o tipo de dado com o qual cada modelo trabalha. 🛠️ Ferramentas de Análise: Matriz de correlação de Pearson, Recall, Precision, Threshold e Curva ROC. 🤖 Modelos Utilizados: Árvore de Decisão, Random Forest, KNN, Gradient Boosting, SVM Linear, Rede Neural, Regressão Logística, Naive Bayes e Ensemble Models. 🏆 Modelo campeão: Gradient Boosting. ----------------------------------------- || ----------------------------------------- 💡 CONCLUSÕES: 🗓️ Análise Mensal Zona de Sucesso: Os meses de Março, Setembro e Outubro são os meses com melhor desempenho. Ou seja, tem o melhor percentual de Aceitos. Zona Crítica: Os piores meses são os de Maio, Junho, Julho e Agosto. E mesmo assim são os meses em que existem maior número de ligações. Há um esforço operacional mal alocado nestes períodos. Oportunidade: Apesar de Dezembro ser um mês com poucas ligações para clientes, o mês tem uma alta taxa de conversão. 📞 Eficiência de Contatos Limite de Saturação: A quantidade ideal é de até 4 ligações. Rendimento Decrescente: A partir da 5ª ligação, a taxa de aprovação despenca para abaixo de 40%, tornando o custo do contato maior que o benefício esperado. 👥 Perfil Demográfico e Faixa Etária Públicos-Alvo: Alta taxa de aprovação para clientes com menos de 23 anos e na faixa entre 60 e 83 anos. Ajuste de Esforço: Clientes entre 23 e 60 anos possuem taxa de aprovação baixíssima, mas concentram a maior parte das ligações. Ação Recomendada: Reduzir o volume de contatos para a faixa de 23-60 anos e evitar ligações longas para clientes acima de 84 anos, otimizando o tempo da equipe. 💼 Ocupação e Perfil Financeiro Segmentos Vencedores: Estudantes, Aposentados e Desempregados são os grupos com as maiores taxas de conversão. Impactos Negativos: A existência de empréstimo pessoal ou imobiliário e o excesso de ligações prejudicam a taxa de aprovação. Impactos Positivos: O saldo bancário e a duração da chamada (especialmente para o público-alvo) são fortes indicadores de sucesso. 🤖 Performance do Modelo Preditivo Modelo Campeão: O Gradient Boosting Classifier superou todos os outros, inclusive os modelos de Ensemble. Equilíbrio: O modelo apresenta Precisão e Recall próximos a 80%, demonstrando ser um classificador muito equilibrado. Poder de Decisão: Com uma métrica de 88% de chance de acerto na identificação de clientes potenciais, o modelo é uma ferramenta robusta para direcionar as próximas campanhas do banco. ----------------------------------------- || ----------------------------------------- ➡️Redes Sociais: 📸 Instagram: https://www.instagram.com/joao_chiorato/ 💼 LinkedIn: www.linkedin.com/in/joaovitorchiorato 🐦 X (Twitter): https://x.com/JoaoChiorato