A utilização de raciocínio baseado em casos para a análise de crédito e cobrança

Data Warehouse (DW) é um processo que aglutina dados de fontes heterogêneas, incluindo dados históricos e dados externos para atender à necessidade de consultas estruturadas e ad-hoc, relatórios analíticos e de suporte de decisão. Já um Case-Based Reasoning (CBR) é uma técnica de Inteligência Artificial (AI – Artificial Intelligence) para a representação de conhecimento e inferência, que propõe a solução de novos problemas adaptando soluções que foram usadas para resolver problemas anteriores. A descrição de um problema existente, ou um caso é utilizado para sugerir um meio de resolver um novo problema, avisar o usuário de possíveis falhas que ocorreram anteriormente e interpretar a situação atual. Esta dissertação tem por objetivo apresentar um estudo do uso de um DW combinado com um CBR para a verificação de “risco” de inadimplência no setor de telecomunicações. Setor este que devido as grandes mudanças que ocorreram no mercado, que passam desde a privatização do setor e a entrada de novas operadoras fixas e celulares, criando um ambiente de concorrência, anteriormente inexistente, possibilitando assim ao cliente trocar de operadora ou até mesmo deixar a telefonia fixa e ficar somente com a celular, e vai até ao fato da estabilização econômica e as novas práticas de mercado, que determinou a baixa das multas, tornando assim compensador aos clientes deixar as faturas vencidas a perder juros de aplicações ou pagar juros bancários para quitar a sua dívida, visto que a empresa telefônica só pode aplicar as sanções com o prazo de 30 dias. Este trabalho mostra o desenvolvimento de um CBR para aplicação na área de Crédito e Cobrança, onde são detalhados os vários passos, a utilização do mesmo junto ao um DW, o que proporciona a comparação com desenvolvimento de outros sistemas similares e as diferenças (vantagens e desvantagens) que isso traz ao mesmo.

Using an animated pedagogical agent to interact affectively with the student

This work proposes an animated pedagogical agent that has the role of providing emotional support to the student: motivating and encouraging him, making him believe in his self-ability, and promoting a positive mood in him, which fosters learning. This careful support of the agent, its affective tactics, is expressed through emotional behaviour and encouragement messages of the lifelike character. Due to human social tendency of anthropomorphising software, we believe that a software agent can accomplish this affective role. In order to choose the adequate affective tactics, the agent should also know the student’s emotions. The proposed agent recognises the student’s emotions: joy/distress, satisfaction/disappointment, anger/gratitude, and shame, from the student’s observable behaviour, i. e. his actions in the interface of the educational system. The inference of emotions is psychologically grounded on the cognitive theory of emotions. More specifically, we use the OCC model which is based on the cognitive approach of emotion and can be computationally implemented. Due to the dynamic nature of the student’s affective information, we adopted a BDI approach to implement the affective user model and the affective diagnosis. Besides, in our work we profit from the reasoning capacity of the BDI approach in order for the agent to deduce the student’s appraisal, which allows it to infer the student’s emotions. As a case study, the proposed agent is implemented as the Mediating Agent of MACES: an educational collaborative environment modelled as a multi-agent system and pedagogically based on the sociocultural theory of Vygotsky.

A relevância da inteligência competitiva como recurso para a análise de informações da indústria moveleira da região de Bento Gonçalves-RS

O aumento da concorrência exige que as empresas sejam competitivas e conheçam profundamente o ambiente do qual fazem parte. Através da busca e da análise das informações concorrenciais, as empresas poderão identificar ameaças e oportunidades do mercado, possibilitando o reconhecimento de tendências e de pistas fundamentais sobre a concorrência, o que pode conduzir a obtenção de vantagens competitivas. A área que tem se preocupado principalmente com a recuperação e o tratamento de informações do ambiente concorrencial, é denominada internacionalmente de Inteligência Competitiva (IC). Este trabalho apresenta os resultados de um estudo exploratório, sobre a busca e a análise de informações do ambiente concorrencial nas empresas da indústria moveleira da região de Bento Gonçalves do Rio Grande do Sul, visando colocar em evidência a importância dessa área para um melhor posicionamento das indústrias desse setor no mercado nacional e internacional. Os resultados alcançados com a pesquisa, apresentam diversas características sobre a indústria moveleira, tais como: centralização da informação, subutilização da Tecnologia da Informação, monitoramento restrito e informal da concorrência, entre outras. Em síntese, revelam que a grande maioria das empresas não possuem um setor específico para o monitoramento do ambiente, onde poucas empresas utilizam a Inteligência Competitiva como recurso para a análise de informações. A subdivisão da amostra em três extratos distintos permitiu identificar as características de cada extrato da amostra quanto ao conhecimento do ambiente concorrencial.