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Tendências e expectativas do machine learning na área financeira

Empresas que buscam tecnologia para o sistema bancário encontram no machine learning uma solução interessante para suas estratégias. Para que essa tecnologia seja adotada com sucesso, um projeto embasado nela deve dar atenção a uma infraestrutura eficiente, coleta de informações adequada e uso dos algoritmos certos.

A premissa inclui ainda a inteligência artificial, a partir da noção de que sistemas aprendem com dados. Nesse sentido, o setor financeiro é especialmente beneficiado para utilizar o aprendizado de máquinas, pois tem um alto volume de documentações.

Neste artigo, você vai descobrir o conceito de machine learning e entender como uma tecnologia para o sistema bancário pode se beneficiar dele nas tomadas de decisão! Acompanhe a seguir:

O que é machine learning?

O machine learning é uma subárea da ciência de dados que utiliza modelos estatísticos para formular insights e realizar previsões. A tecnologia permite que as máquinas aprendam sozinhas a partir da experiência, sem necessariamente serem programadas.

No entanto, é necessário que um cientista de dados determine o conjunto de informações que serão usadas no treinamento e alimente a máquina. A partir daí, a própria ferramenta estipulará os parâmetros para o aprendizado e a melhoria dos resultados.

O interessante é que, quantos mais dados forem usados, mais precisa será a inteligência artificial desenvolvida pelo machine learning. Por isso, é muito frequente que as empresas optem por retreinar os sistemas periodicamente, mantendo-os sempre atualizados e eficazes.

No setor de serviços financeiros, os dados provêm de várias fontes, desde transações bancárias a boletos de contas. Com o avanço da tecnologia para o setor bancário, o machine learning será um alicerce indispensável para que os sistemas possam realizar sozinhos diversas tarefas.

Quais são os desafios na implementação do machine learning?

Atualmente há 4 problemas que impedem as instituições financeiras de aproveitar os benefícios da tecnologia: expectativa fora da realidade, alto custo de pesquisa e desenvolvimento, falta de engenheiros de dados e de agilidade na atualização da infraestrutura de dados.

Além disso, nem todas as empresas têm conhecimento da importância de aplicar a inovação. Nesse sentido, é importante que os colaboradores possam disseminá-lo e encorajar seus líderes a aplicar a transformação digital. A educação é a chave para a inclusão digital, incentivando os negócios a evoluírem e melhorarem suas estruturas.

Por que considerar machine learning em finanças?

Mesmo diante das adversidades, muitos gestores e diretores da área financeira já buscam aplicar o machine learning em suas empresas. Os benefícios da tecnologia já podem ser sentidos na prática e favorecem muito os processos.

A redução nos custos operacionais é um dos principais fatores. A automação dos processos permite dinamizar os investimentos de forma mais inteligente, deixando a inteligência artificial responsável pelas tarefas mais simples.

Também podemos listar o aumento das vendas. Ao permitir que as máquinas aprendam, elas podem expandir a experiência do usuário aumentando a produtividade e a interação. Os bancos que investirem na inteligência artificial irão conquistar clientes das empresas tradicionais, com modelos mais dinâmicos.

Um chatbot, por exemplo, pode operar 24 horas no atendimento on-line, de forma praticamente instantânea. Assim, os consumidores ficam livres das tradicionais filas de espera nas linhas telefônicas.

As melhoras no compliance e na segurança também atraem os executivos financeiros, que possuem fundos substanciais para investir nessa tecnologia para o sistema financeiro. Mesmo a grande quantidade histórica de dados favorece essa aplicação. Isso justifica por que o setor financeiro se empenha tanto em apoiar pesquisas e desenvolvimento em machine learning e inteligência artificial.

Segurança de dados

O modo como os dados bancários e financeiros são protegidos também serão muito impactados pelos novos modelos de tecnologia para o sistema financeiro. Enquanto ainda usamos senhas, usuários e perguntas de segurança, teremos novas modalidades daqui a cinco anos.

No ambiente tecnológico, os sistemas de biometria já são usados há algum tempo, mas a proteção já está mais avançada. A inteligência artificial e o machine learning já possibilitam usar o reconhecimento facial e de voz como formas de segurança digital. Essas serão formas muito comuns no futuro para tratar dos dados financeiros.

Os algoritmos de IA são especializados em detectar tentativas não permitidas de acesso, bem como fraudes. Assim, os bancos devem monitorar diversas transações financeiras utilizando esses mecanismos, com sistema de alta precisão. Diante de qualquer suspeita, o acesso é bloqueado automaticamente e, imediatamente,  os usuários são protegidos..

Nos sistemas on-line, a prática também funciona muito bem. Eles podem ser treinados para detectar pagamentos não autorizados e isolar ameaças cibernéticas, mudando os parâmetros de segurança com frequência. Quanto mais rápido o sistema puder se atualizar para evitar ações indevidas, melhor será a sua proteção.

Inovação e integração

Em determinados casos, um projeto de machine learning na área financeira precisa iniciar do zero. Isso leva a uma quantidade alta de custo, riscos e consumo de tempo. Confiar em soluções de terceiros pode gerar resultados imprecisos e confusos.

Mesmo assim, há grande probabilidade de que as pesquisas e desenvolvimentos precisem se basear em acervos originados em domínios específicos. Para que os projetos sejam bem sucedidos, há características específicas a serem respeitadas, como:

  • objetivos claros, com KPIs específicos;
  • arquitetura robusta da solução;
  • ecossistema de big data apropriado para coletar, integrar, guardar e processar as informações dos vários silos das empresas financeiras;
  • preparação final dos dados personalizada para negócios específicos;
  • aplicação dos algoritmos apropriados, entre outras.

Lições gerais

De forma geral, o machine learning como tecnologia para o sistema bancário tende a ser usado principalmente para automação de processos e segurança. Enquanto é necessário ter uma visão clara dos objetivos para utilizá-lo, é preciso também ter em mente que as soluções com ML não são universais para todos os casos.

Além disso, a base de dados utilizada em um projeto precisa ser ampla e limpa, sendo recomendado também retreinar os algoritmos periodicamente, sempre que necessário. Para isso, não é necessário parar o processo de aprendizado.

Porém, o investimento em pesquisa e desenvolvimento da tecnologia tem preços elevados. Por isso é possível se aproveitar de acervos de dados de gigantes de tecnologia, como o Google e a Amazon.

Como a Cedro Technologies está se preparando para as transformações e tendências

Para se posicionar no mercado, é fundamental acompanhar as tendências e incorporá-las no modelo de negócio. E é isso que a Cedro Technologies tem feito, desenvolvendo soluções com foco em inteligência artificial e machine learning.

O PEOPLE, por exemplo, é uma plataforma de atendimento omnichannel e inteligência artificial desenvolvida pela Cedro, que utiliza chatbots como carro-chefe da solução. Além deles, a plataforma possibilita realizar a gestão de atendimento, com funcionalidades para SAC e Service Desk, focadas no atendimento humano. 

Por funcionar como um SaaS (Software as a Service), a plataforma dispensa a necessidade de baixar aplicações e realizar atualizações constantes. Assim, o acesso é feito online, através do navegador, sem que haja a necessidade de um conhecimento técnico prévio. 

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Letícia Barcelos

Letícia Barcelos

Formada em Sistemas de Informação e Product Owner do PEOPLE na Cedro Technologies, entusiasta de novas tecnologias.