PORT  | ENG | ESP

O programa TI MAIOR classifica tecnologias e inclui MOBILIDADE, COMPUTAÇÂO ÚBIQUA e SOLUÇÔES EMBARCADAS como pontos que devem ser desenvolvidos e priorizados pela indústria nacional. Foram exatamente essas premissas que nortearam o desenvolvimento de uma nova família de dispositivos móveis de baixo custo, voltada à captura e processamento de transações financeiras, com foco no público de baixa renda. Fazemos parte de um seleto grupo de empresas que possui condição de protagonizar o desenvolvimento dessas tecnologias, pois somos a pioneiros no uso do conceito de processamento distribuído (Grid Computing) associado a uma rede de satélite e gerenciado por serviços de telecomunicação no padrão IPV6, que alguns pesquisadores classificam o tipo de solução como “Internet das Coisas”. Esse recurso permitirá aos dispositivos móveis deslocarem-se por diferentes segmentos da rede sem perder conectividade e mantendo a identidade, por meio de um endereço permanente e universal (denominado “home address”). Explorar novos recursos de QoS oferecidos pelo IPv6 e novas ferramentas de monitoramento e segurança da rede, são aspectos adicionais que qualificam esse projeto.

Além de novas tecnologias computacionais, a MREMITTANCE estabeleceu em 2014 uma parceria com o Núcleo de Instrumentos e Medidas (Universidade Federal da Bahia) e com o Departamento de Engenharia da Universidade de Cambridge para a criação do Modelo Dinâmico de Avaliação de Risco de Crédito (MDARC), o qual busca conciliar o uso de variáveis econômicas e psicométricas com o emprego de técnicas estatísticas modernas e de machine learning para a minimização do risco de concessão de crédito e a consequente maximização do lucro institucional. O desenvolvimento de modelos psicométricos em conjunção com modelos econométricos, não obstante a sua modernidade, tem sido bem sucedido em países como o Peru e Estados Unidos e tem sido reconhecido pelo G-20 como uma das soluções de âmbito internacional mais inovadoras para a área de micro e pequenos negócios. Ainda, o uso de soluções computacionais de aprendizado de máquina (machine learning) são as mais modernas e eficientes estratégias utilizadas para a incrementar a capacidade preditiva de comportamentos complexos.