Analisar fatores financeiros, histórico de crédito, informações pessoais e outros dados relevantes para oferecer orientações personalizadas.
Implementar medidas de segurança e privacidade para proteger as informações confidenciais dos usuários.
Oferecer uma interface de usuário amigável e intuitiva para facilitar a interação entre os usuários e o sistema de aconselhamento de crédito.
Coleta de dados: Será necessário obter um conjunto de dados relevantes que englobe informações financeiras, políticas de crédito e outros dados pertinentes ao processo de aconselhamento de crédito. Esses dados serão usados para treinar o modelo de IA e melhorar sua precisão e eficiência.
Treinamento do modelo: Utilizando a API da OpenAI GPT-4, o modelo será treinado em dados de aconselhamento de crédito para aprender padrões e relações entre as informações fornecidas pelos usuários e as decisões de crédito recomendadas. Será utilizado um conjunto de técnicas de NLP, como processamento de texto, análise semântica e classificação.
Desenvolvimento do sistema: Com base no modelo treinado, será desenvolvida uma interface de usuário interativa para que os usuários possam inserir suas informações e receber aconselhamento de crédito personalizado. A interface permitirá que os usuários façam perguntas específicas e recebam respostas relevantes e explicativas.