Entenda o que é machine learning e sua atuação no setor financeiro

Tecnologia machine learning ou “aprendizado de máquina” busca otimizar processos e reduzir falhas nos processos das empresas.

 

Comparado a outros mercados, o financeiro é um dos mais avançados tecnologicamente e, devido ao altíssimo número de dados e informações transitadas diariamente, foi um dos primeiros que buscou recursos de automação para sua cadeia de processos. Por isso, as equipes das instituições que o compõem são treinadas para lidar e analisar dados de forma hábil com o objetivo de tomar as mais rápidas decisões.

 

Essas informações, quando utilizadas de maneira correta e em conjunto com as disponibilizadas na big data, são amplificadas e aperfeiçoadas, tornando-se enriquecidas e exercendo papel fundamental para as estratégias das empresas. 

 

Tecnologias como a inteligência artificial e o machine learning são imprescindíveis para essa etapa pois são capazes de lidar com um volume gigantesco de informações, otimizando os resultados e os processos internos. Além disso, diminuem o risco de falhas das equipes e auxiliam na oferta de uma experiência completa dos usuários da marca.

 

Hoje iremos falar sobre como o machine learning funciona, quais são suas empregabilidades no setor financeiro e a suas diferenças para a inteligência artificial.

 

Boa leitura!

 

O que é machine learning e sua diferença para a inteligência artificial

 

Confundir os dois termos ou até mesmo compará-los é um erro comum para quem está apenas iniciando nesse universo. É preciso compreender, antes de tudo, que inteligência artificial trata-se de mecanismos tecnológicos que tomam como base o comportamento humano para desenvolver soluções. Dessa forma, os computadores ou os sistemas que a utilizam procuram “pensar” como seres humanos. 

 

Machine learning, por sua vez, é uma das inúmeras ferramentas oferecidas pela inteligência artificial na busca pela resolução de problemas ou execução de tarefas. Trata-se, no caso da capacidade de um sistema de modificar seu próprio comportamento de forma autônoma com base em sua própria experiência e no reconhecimento de padrões dentro dos dados analisados em uma determinada função.

 

Para que serve e quais são os benefícios do machine learning?

 

O machine learning é a solução que possibilita as empresas analisarem grandes volumes de dados complexos. A tecnologia permite às instituições, por exemplo, criar algoritmos capazes de realizar previsões de cenário, evitando possíveis erros humanos. 

 

Além disso, o machine learning promove o aumento da produtividade das empresas já que pode automatizar diversos processos de uma empresa para que sejam mais velozes e eficazes, deixando para as equipes trabalhos de natureza estratégica e que beneficiam o crescimento.

 

Por último, o machine learning é capaz de reduzir drasticamente os custos de produção e implementação já que ele pode substituir equipes e diminuir a necessidade da contratação de empresas terceiras para a realização de serviços específicos.

Leia mais: Embedded Finance: o fim do banco tradicional



Quais são os tipos de machine learning?

 

As diferentes formas de tecnologia de machine learning ocorrem por meio da forma como os dados entram (input) e saem (output) e podem ser diferenciadas também pelo tipo de tarefa ou problema que precisam lidar.

 

No aprendizado supervisionado, as informações ficam agrupadas e a máquina aprende a verificar se existe uma concordância entre os valores esperados e a entrada de informações. É um tipo de machine learning bastante utilizado em tarefas de reconhecimento facial e no desenvolvimento de algoritmos que recomendam produtos aos usuários.

 

Já o aprendizado não supervisionado, os algoritmos analisam os clusters de dados que ainda não foram categorizados e, em vez de o sistema responder a um estímulo para dar um feedback, ele categoriza esse conjunto de dados e define os pontos em comum desse grupo. Essa forma de machine learning é, por possibilitar a reunião de conjuntos de dados com o objetivo de identificar padrões, muito utilizada no mercado financeiro e na meteorologia.

 

Por último, o aprendizado por esforço traz a possibilidade de a máquina fazer previsões com o intuito de maximizar um resultado de forma cumulativa – no caso, esse feedback é entendido como o esperado em detrimento de outros. Ao fim do processo, é medido o fracasso ou o êxito de uma determinada tarefa. 

 

A modalidade é colocada em prática nas áreas de robôs de investimento e carros autônomos devido à sua capacidade de fornecer a possibilidade de processos de tomada de decisão.

 

Machine learning no mercado financeiro

 

Como os computadores são capazes de “enxergar”, interpretar e aprender padrões mesmo em grandes volumes de dados, eles possuem a habilidade de detectar ações que fogem da normalidade. Dessa forma, as instituições podem utilizar esse braço da inteligência artificial no mercado financeiro em conjunto com uma plataforma que fornece big data para identificar e resolver questões de caráter fraudulento ou com potencial para isso.

 

O machine learning no mercado financeiro pode ajudar as empresas no setor de score de crédito também. Sua capacidade de analisar e identificar padrões é uma importante aliada na hora de descobrir os comportamentos dos consumidores e apontar esses scores de maneira mais eficaz e com baixo risco para as empresas.

 

Além disso, todo esse tratamento de big data e de dados dos usuários traz às empresas a vantagem estratégica necessária para que desenvolvam produtos e personalizados para o seu próprio público, aumentando a adesão e a receita com base em perfis predefinidos.

 

Outro ponto importante sobre o machine learning no mercado financeiro tem a ver com a experiência entregue ao usuário. A otimização e a personalização do atendimento ao cliente promovida pela tecnologia possibilita o desenvolvimento de fluxos completos no onboarding de serviços que maximizam o relacionamento desses consumidores com as marcas.

 

A relação entre machine learning e open banking

 

Essa tecnologia que possibilita aos sistemas que aprendam, solucionem problemas e resolvam tarefas é fundamental para o sucesso da iniciativa pois contribui na identificação de padrões de comportamento dos consumidores e sugere recomendações personalizadas para cada um deles.

 

Com o open banking, as instituições financeiras ganharão a possibilidade de fazer o outsourcing de jornadas de experiência do usuário por meio de outras empresas conectadas ao seu sistema. No mais, a iniciativa promovida pelo Banco Central trará a capacidade para o setor financeiro de antecipar tendências, permitir a tomada de ações imediatas, acelerar a entrega de novas soluções, automatizar tarefas e muito mais!


Gostou desse conteúdo sobre tecnologia no sistema financeiro? Então continue acompanhando o blog da Quanto para ficar por dentro do assunto e de novidades do open banking! E caso esteja procurando conectar o seu negócio aos dados bancários deus clientes, conheça a plataforma de open banking da Quanto.