O presente trabalho apresenta um estudo feito para a elaboração de um modelo de análise de crédito para micro, pequenas e médias empresas (MPME) utilizando Inteligência Artificial. Apresenta, também, uma contribuição de um novo método de raciocínio baseado em casos, denominado FISKNN, que utiliza medida de similaridade presente nos métodos KNN e KNN-Fuzzy, e um sistema de inferência Fuzzy para decidir se a classe de um determinado caso é a classe do elemento mais próximo ou a classe da maioria dos K elementos selecionados para análise. Compara-se o método FISKNN com os métodos tradicionais KNN e KNN-Fuzzy utilizando os dados do Machine Learning Repository da Universidade da Califórnia, e apresentam-se três estudos de casos com bases de dados selecionadas das informações provenientes de solicitações de financiamento através do Cartão BNDES. / This work presents an investigation of a model of credit analysis for micro, small and medium size enterprises based on artificial intelligence techniques. The novelty is a cases-based reasoning, denoted by FISKNN, which uses a measure of similarity present in the KNN and KNN-Fuzzy methods, and a Fuzzy Inference System to decide between the class of the nearest case and the class of the majority of K elements selected for the analysis. One compares the FISKNN methods with the more traditional ones, KNN and KNNFuzzy, using data from the Machine Learning Repository of the University of California, and one presents three study cases with data bases selected from the set of financing applications to the BNDES Card.

O presente trabalho apresenta um estudo feito para a elaboração de um modelo de análise de crédito para micro, pequenas e médias empresas (MPME) utilizando Inteligência Artificial. Apresenta, também, uma contribuição de um novo método de raciocínio baseado em casos, denominado FISKNN, que utiliza medida de similaridade presente nos métodos KNN e KNN-Fuzzy, e um sistema de inferência Fuzzy para decidir se a classe de um determinado caso é a classe do elemento mais próximo ou a classe da maioria dos K elementos selecionados para análise. Compara-se o método FISKNN com os métodos tradicionais KNN e KNN-Fuzzy utilizando os dados do Machine Learning Repository da Universidade da Califórnia, e apresentam-se três estudos de casos com bases de dados selecionadas das informações provenientes de solicitações de financiamento através do Cartão BNDES. / This work presents an investigation of a model of credit analysis for micro, small and medium size enterprises based on artificial intelligence techniques. The novelty is a cases-based reasoning, denoted by FISKNN, which uses a measure of similarity present in the KNN and KNN-Fuzzy methods, and a Fuzzy Inference System to decide between the class of the nearest case and the class of the majority of K elements selected for the analysis. One compares the FISKNN methods with the more traditional ones, KNN and KNNFuzzy, using data from the Machine Learning Repository of the University of California, and one presents three study cases with data bases selected from the set of financing applications to the BNDES Card.