Campus Salvador Dissertações - Salvador
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ifba.edu.br/jspui/handle/123456789/1176
metadata.dc.type: Dissertação
Título: Conversafina: chatbot voltado para educação financeira com a utilização da inteligência artificial para o atendimento personalizado
metadata.dc.creator: Santos, Marcelo Vitor Ribeiro
metadata.dc.contributor.advisor1: Santana, Cleber Jorge Lira de
metadata.dc.contributor.referee1: Peixoto , João Paulo Just
metadata.dc.contributor.referee2: Silva Neto, Arlindino Nogueira
metadata.dc.description.resumo: Este estudo tem como objetivo desenvolver e avaliar o ConversaFina, uma solução conversacional baseado em inteligência artificial (IA) generativa destinada ao apoio à educação financeira de microempreendedores. O estudo parte do reconhecimento de que dificuldades relacionadas à compreensão de conceitos financeiros, ao planejamento econômico e à tomada de decisão podem comprometer a sustentabilidade dos pequenos negócios, evidenciando a necessidade de estratégias educacionais mais acessíveis, contextualizadas e adaptadas às características dos usuários. Para enfrentar esse desafio, foi desenvolvido o ConversaFina, sistema que integra modelos de linguagem de grande porte (LLMs), mecanismos de personalização e princípios de experiência do usuário para oferecer orientações financeiras em linguagem natural. A pesquisa adotou abordagem qualiquantitativa e foi conduzida por meio de revisão bibliográfica, estudo exploratório com usuários e desenvolvimento de artefato tecnológico fundamentado na abordagem Design Thinking. O processo envolveu etapas de empatia, definição, ideação, prototipação e validação, permitindo identificar necessidades dos usuários, definir requisitos da solução e realizar refinamentos progressivos da aplicação. A personalização das interações foi implementada a partir da utilização de informações contextuais, perfil financeiro e histórico conversacional dos usuários. Os resultados obtidos durante a validação exploratória indicaram percepção predominantemente positiva em relação à solução desenvolvida, destacando-se aspectos relacionados à facilidade de utilização, clareza das orientações fornecidas, acessibilidade da interface e potencial de aplicação da ferramenta como apoio à aprendizagem financeira. Também foram identificadas limitações associadas à contextualização das respostas produzidas pelos modelos generativos e à necessidade de aperfeiçoamento contínuo dos mecanismos de personalização. Como contribuição, a pesquisa amplia a compreensão acerca das possibilidades de utilização da AI conversacional em processos de educação financeira, oferecendo evidências sobre potencialidades e limitações da aplicação de sistemas conversacionais inteligentes nesse contexto. Além disso, apresenta o ConversaFina como uma solução tecnológica capaz de apoiar o acesso a orientações financeiras mais personalizadas e contextualizadas para microempreendedores.
Resumo: This study aims to develop and evaluate ConversaFina, a conversational solution based on generative artificial intelligence designed to support the financial education of microentrepreneurs. The study starts from the recognition that difficulties related to understanding financial concepts, economic planning, and decision-making can compromise the sustainability of small businesses, highlighting the need for more accessible, contextualized educational strategies adapted to the characteristics of users. To address this challenge, ConversaFina was developed, a system that integrates large-scale language models (LLMs), personalization mechanisms, and user experience principles to offer financial guidance in natural language. The research adopted a mixed-methods approach and was conducted through a literature review, an exploratory study with users, and the development of a technological artifact based on the Design Thinking approach. The process involved stages of empathy, definition, ideation, prototyping, and validation, allowing the identification of user needs, the definition of solution requirements, and progressive refinements of the application. The personalization of interactions was implemented using contextual information, financial profile, and conversational history of users. The results obtained during exploratory validation indicated a predominantly positive perception of the developed solution, highlighting aspects related to ease of use, clarity of the guidance provided, accessibility of the interface, and the tool's potential for supporting financial literacy. Limitations were also identified related to the contextualization of responses produced by generative models and the need for continuous improvement of personalization mechanisms. As a contribution, this research broadens the understanding of the possibilities for using conversational artificial intelligence in financial education processes, offering evidence on the potential and limitations of applying intelligent conversational systems in this context. Furthermore, it presents ConversaFina as a technological solution capable of supporting access to more personalized and contextualized financial guidance for micro-entrepreneurs.
Palavras-chave: Educação financeira
Inteligência artificial conversacional
Microempreendedores
Personalização
Tomada de decisão financeira
Financial education
Conversational artificial intelligence
Micro-entrepreneurs
Personalization
Financial decision-making
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Editor: Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia
metadata.dc.publisher.initials: IFBA
metadata.dc.publisher.department: Programa de Pós-Graduação em Engenharia De Sistemas e Produtos (PPGESP)
metadata.dc.publisher.program: Mestrado Profissional em Engenharia de Sistemas e Produtos (PPGESP)
Citação: SANTOS, Marcelo Vitor Ribeiro. Conversafina: chatbot voltado para educação financeira com a utilização da inteligência artificial para o atendimento personalizado. 2026. 171 f. Dissertação (Mestrado) – Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e Produtos (PPGESP) – Instituto Federal da Bahia, Salvador, 2026.
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Attribution 3.0 United States
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/us/
URI: https://repositorio.ifba.edu.br/jspui/handle/123456789/1176
Data do documento: 27-Mar-2026
Aparece nas coleções:Dissertações - Salvador

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
Dissert_Marcelo Vitor Ribeiro Santos_PPGESP.pdf5.4 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons Creative Commons

Ferramentas do administrador