Este repositório contém o paper desenvolvido sobre a aplicação de técnicas de Machine Learning supervisionado e Modelos de Linguagem (LLMs) no controle financeiro pessoal utilizando mensagens no WhatsApp.
O objetivo deste estudo é explorar como mensagens informais do cotidiano, como "paguei 2500 de aluguel ontem" ou "recebi 450 da venda", podem ser automaticamente classificadas e estruturadas em registros financeiros. A proposta envolve o uso de algoritmos de classificação supervisionada combinados com técnicas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) para identificar:
- Valor da transação
- Tipo (crédito ou débito)
- Categoria (aluguel, alimentação, etc.)
- Forma de pagamento (pix, dinheiro, cartão...)
- Data e recorrência
Ao invés de depender de planilhas ou apps complexos, o projeto visa facilitar o controle financeiro a partir da ferramenta que milhões de brasileiros já usam diariamente: o WhatsApp.
- Aprendizado de Máquina supervisionado (Supervised Learning)
- Classificação de texto
- Extração de entidades financeiras (NER)
- Modelos de Linguagem (LLMs)
- NLP aplicado a dados financeiros
- Aplicações acessíveis de IA no cotidiano