A inteligência artificial tem transformado o dia a dia dos serviços financeiros, e o resultado disso foi uma aproximação entre o machine learning e finanças. E com isso, as empresas desse ramo conseguem resolver situações desde o gerenciamento de riscos até a previsão de investimentos.
“Machine learning é uma automatização de processos e decisões com base em dados passados para identificar padrões que podem acontecer”, explica o professor da Saint Paul Escola de Negócios, Daniel Bergmann.
São vários os exemplos da aplicação dessa automação na área financeira. Quer saber quais? Continue com a gente e boa leitura!
Machine Learning em finanças: 5 exemplos do seu uso
1 – Gerenciamento de riscos
Imagine que uma instituição financeira queira prever qual dos seus clientes possui o perfil com tendência a não cumprir com suas obrigações de pagamentos. Com o machine learning ela pode usar variáveis como idade, renda, número de dependentes e restrição ao crédito para caracterizar o perfil do mau pagador. Assim, ao chegar um novo cliente, é possível atribuir uma nota a ele e ter uma probabilidade da possível inadimplência.
Por meio da análise de uma enorme quantidade de dados em tempo real, o machine learning proporciona eficiência em processos que um gerente, por exemplo, não conseguiria. Ao mesmo tempo, ao fazer grandes análises, faz com que os gestores tenham mais tempo para se concentrar em tarefas mais produtivas, como a manutenção de clientes.
Outro exemplo de aplicação é na cobrança extrajudicial:
“Tem call centers que são caríssimos e precisam de muitos colaboradores para ligar várias vezes para os clientes devedores. Com o machine learning, é possível criar um programa para identificar padrões desses devedores e identificar quais podem ser recuperados”, sugere o professor Bergmann.
Com isso, aumenta a objetividade e reduz o tempo entre um primeiro contato e o acerto final do débito.
2 – Prevenção de fraude
Todos os anos os anos as empresas brasileiras sofrem um prejuízo de US$10 bilhões apenas com fraudes virtuais e boa parte desses problemas ocorre quando as contas são hackeadas. O machine learning aplicado em finanças permite que aplicativos frustrem as violações de segurança por parte dos criminosos.
Ao fazer um comparativo de informações, como compras fora do estado ou grandes retiradas, os algoritmos são capazes de avaliar a probabilidade de alguma transação ser fraudulenta. Dependendo da natureza da transação, o sistema pode automaticamente negar a tentativa de saque ou compra, por exemplo.
3 – Previsão de investimentos
Pense em robôs que identificam, a partir de variáveis, quais as ações vão subir nas próximas semanas ou meses. Seria sensacional, não é mesmo? Quem é fã da série Billions, da Netflix, já deve ter lembrado. O seriado mostra a aplicação do machine learning nas finanças, para a compra de ações. E ele é capaz de fazer isso também!
A partir dos algoritmos, a máquina aprende minuto a minuto, assumindo o papel do analista. Assim, ela pode muito bem identificar os ativos de forma dinâmica. Essa função pode facilitar o trabalho para pequenos e grandes investidores.
4 – Potencializar o marketing
A inteligência artificial pode contribuir e muito para o marketing das empresas de finanças. Ele é capaz, por exemplo, de identificar o comportamento dos clientes que desistem de manter o relacionamento com a instituição.
Com isso, é possível criar campanhas específicas para resgatar esse consumidor. Outro ponto é a previsão da eficácia de campanhas anteriores e estratégias para um determinado público.
5 – Serviço ao cliente
Uma das principais reclamações dos consumidores está relacionada ao mau atendimento das empresas. Com os sistemas de suporte automatizados é possível mudar essa situação. Isso porque eles podem direcionar o cliente para o departamento correto e impedir que alguém fique esperando muito tempo para ser atendido.
A capacidade incrível da inteligência artificial no acesso de dados pode chegar a se assemelhar a um humano. É só pensarmos nos assistentes digitais que já temos à disposição, como a Siri, da Apple, o Allo, do Google e o Paul, da plataforma de ensino disruptivo LIT, que aprende com o aluno o seu jeito único de absorver conteúdos e se adapta para aprimorar a experiência de aprendizagem.
Aliás, recentemente, até o banco Bradesco lançou sua assistente virtual, a Bia, sinal de que a transformação digital já está bem difundida e quem não se adaptar ficará para trás.
Invista em conhecimento
Viu como o machine learning e finanças podem andar lado a lado? Por isso, mais do que saber o que o mercado oferece, é preciso estar atento às oportunidades. Ter no currículo a aprendizagem de estatística com computação pode ser muito bom para o currículo, além de estar preparado para esse novo futuro.
“Cursos nesse tema são muito bem-vindos na formação profissional, tanto para quem trabalha na área de finanças, marketing e estratégia”, confirma o professor Daniel Bergmann.
Gostou de saber como o machine learning pode ser aplicado nas finanças? Se você gosta de artigos sobre inteligência artificial e transformação digital, não deixe de acessar nosso blog!
