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A gestão dos pagamentos em atraso é o processo através do qual as contas de empréstimo que tenham falhado nos seus reembolsos contratuais são geridas. Embora tenham sido aplicadas abordagens de inteligência computacional, tais como redes neurais artificiais, ao campo relacionado com a aprovação de empréstimos/score de crédito, há poucas provas da sua aplicação à gestão de pagamentos em atraso. Esta tese investiga a viabilidade da utilização de redes neurais artificiais para prever o risco de contas de empréstimos pessoais em atraso. Os dados utilizados são dados reais de empréstimos pessoais em tempo real, provenientes de uma instituição financeira australiana de média dimensão. Os resultados são muito encorajadores, particularmente os obtidos quando foi utilizado um conjunto em vez de redes individuais. Os resultados também sugerem que há margem para mais investigação substancial nesta área.
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