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

Описание: 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.

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💡 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.


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