Os algoritmos de machine learning são capazes de processar uma grande quantidade de dados para detectar padrões e comportamentos, fazer previsões e gerar recomendações. As vantagens são muitas e, falando especificamente do setor financeiro, podemos citar a automação de processos rotineiros, burocráticos e demorados.
O objetivo é um só: proporcionar ao cliente uma experiência cada vez melhor. Mas, o que é machine learning? Neste texto, além de abordarmos o conceito, apresentaremos formas de como aplicá-lo ao seu negócio. Então, aproveite!
O que é machine learning?
Machine learning (ML) é um ramo da ciência da computação e da inteligência artificial que utiliza máquinas que analisam dados, detectam padrões e, graças a isso, são capazes de aprender pela experiência.
Basicamente, ao adquirir conhecimento por meio de dados, os modelos de machine learning imitam o processo cognitivo e utilizam os dados para o processamento e análise de informações.
Na prática, ele é utilizado para uma série de funções. No mercado financeiro, como veremos, algumas aplicações incluem:
- Automação de processos
- Integração do cliente e churn de clientes
- Pontuação de crédito
- Negociação algorítmica
- Detecção e prevenção de fraudes
Quais os modelos de machine learning?
Se você ainda tem dificuldades em entender o que é machine learning, basta olharmos para a sua tradução: aprendizado da máquina. Mas, como ele funciona? Indo para uma parte mais prática, a máquina pode aprender por 4 maneiras, ou seja, existem 4 subcategorias de aprendizados, que são:
Aprendizado supervisionado
O aprendizado supervisionado ocorre, como o nome sugere, a partir de supervisão. Mas, no caso do machine learning, essa supervisão acontece quando o modelo aprende a partir de resultados já definidos.
Explicando melhor, sempre que há entrada de dados no modelo, os pesos são ajustados até o ponto em que esse modelo seja ajustado corretamente. O objetivo com isso é produzir a ação (ou saída) desejada.
Um exemplo bem simples de entender são os e-mails classificados como spam. Para isso, a máquina é continuamente treinada e os algoritmos conseguem, a partir do cruzamento de características, definir o que é e não spam.
Vale destacar que, no processamento de dados dos modelos supervisionados de machine learning, é necessário o envolvimento do usuário.
Aprendizado não-supervisionado
Opondo-se ao aprendizado supervisionado, o não-supervisionado não utiliza resultados pré-definidos como referência para aprender e também não demanda a intervenção humana.
Nesse caso, os algoritmos descobrem padrões ocultos e semelhanças e diferenças nas informações. Por essa razão, o machine learning não-supervisionado é bastante utilizado para a segmentação de clientes, ações de vendas cruzadas e reconhecimento de imagem.
Aprendizado semi-supervisionado
É uma junção dos dois conceitos. Ele utiliza dados rotulados e não rotulados, sendo que:
- Os dados rotulados fundamentam previsões e
- Os dados não rotulados oferecem informações adicionais.
Trazendo o machine learning para o mercado financeiro, é possível utilizar essa subcategoria de aprendizado na detecção de fraudes nas transações. Para isso, imagine que você possua um conjunto de dados, não muito amplo, sobre transações rotuladas como fraudulentas e não fraudulentas. Ao mesmo tempo, existem outras transações que não receberam rótulos.
Com o aprendizado semi-supervisionado, é possível começar apenas com as transações rotuladas, para que o modelo aprenda padrões e características. Feito isso, você poderia aplicar o modelo já treinado nas transações não rotuladas para que ele faça previsões sobre probabilidades de fraudes.
Em seguida, essas transações podem ser analisadas por especialistas humanos para que eles façam o rótulo de fraude e não fraude. A partir da rotulagem manual, e com a rotulagem feita pela máquina, é possível treinar novamente o modelo de aprendizado de máquina.
Aprendizado reforçado
No aprendizado por reforço um agente é treinado para tomar decisões e, de acordo com o resultado, recebe recompensas ou penalidades. O objetivo é o agente maximizar as recompensas, isto é, aprender a tomar melhores decisões.
Um exemplo bem conhecido de aprendizado reforçado vem do AlphaGo. Para você entender, o AlphaGo é um programa de inteligência artificial projetado para jogar o jogo de tabuleiro Go.
Utilizando técnicas de aprendizado por reforço combinadas com redes neurais convolucionais profundas, o programa aprendeu a jogar o Go de forma autônoma.
Ele ficou famoso em 2017, após vencer o campeão mundial de Go, Lee Sedol, em uma série de jogos (se você se interessar, esta matéria conta detalhes da história).
Formas de aplicar o machine learning na sua estratégia de negócio
Agora que você aprendeu o que é machine learning e quais modelos ele utiliza, vamos para uma parte mais prática. Confira algumas aplicações do aprendizado da máquina para o mercado financeiro.
Automação de processos
De todas as aplicações do machine learning no setor financeiro, essa talvez seja a mais comum. Isso porque, graças à tecnologia, as tarefas repetitivas são automatizadas e o atendimento ao consumidor é também mais rápido.
Otimização de recursos, aumento no portfólio de serviços e redução de custos são apenas alguns dos ganhos da automação de processos com machine learning.
Integração do cliente e churn de clientes
Na integração de clientes, uma fintech pode usar o machine learning para analisar documentos de identificação e fazer avaliação de risco de crédito. Também tem aplicabilidade na hora de detectar potenciais riscos associados aos novos clientes.
O aprendizado da máquina é igualmente usado para identificar padrões que levam um cliente a cancelar uma assinatura. Assim, é possível detectar com antecedência um possível cancelamento e agir para evitá-lo.
Pontuação de crédito
Instituições financeiras utilizam o machine learning para analisar dados de centenas de clientes e fazer previsões de riscos. Ele também cria modelos preditivos, treinados com base em históricos de pagamento e níveis de endividamento, por exemplo, para estimar a probabilidade de inadimplência ou inconsistência nos pagamentos.
Negociação algorítmica
A negociação algorítmica consiste no uso de modelos matemáticos complexos, baseados em estatística, para monitorar as movimentações do mercado financeiro em tempo real e ajudar traders a tomarem decisões de transações.
Nesse caso de aplicação, o algoritmo consegue detectar chances de lucros no mercado muito antes de um trader humano.
Detecção e prevenção de fraudes
Detecção de transações incomuns e uso não autorizado de cartões são apenas alguns exemplos de como o machine learning pode ser útil para prevenir fraudes.
Por exemplo, em um comércio eletrônico, ao treinar algoritmos com dados rotulados, é possível criar modelos que reconheçam transações fraudulentas (como compras com cartão de crédito roubado, ataques phishing etc.) e legítimas.
O algoritmo também pode ser treinado para analisar o comportamento de compra do consumidor. Assim, quando uma compra exceder o valor que ele normalmente gasta, ou quando é realizada em um horário não usual para aquele perfil, a instituição financeira entra em contato com o cliente para saber se a operação é ou não uma fraude.
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Conclusão
O machine learning no setor financeiro oferece diversas vantagens. Pensando na etapa do pagamento, a ferramenta ajuda a melhorar a experiência do cliente, proporcionando soluções mais eficazes e personalizadas. Além disso, torna a operação ainda mais segura.
Para negócios virtuais, a tecnologia permite ainda a identificação de padrões e comportamentos dos clientes, previsões precisas e geração de recomendações personalizadas. Tudo isso pode ajudar um e-commerce ou marketplace a aumentar as vendas.
Mas, voltando ao setor financeiro, outro benefício do aprendizado da máquina é a automação de processos rotineiros, burocráticos e demorados. Já que tocamos no assunto, como o seu negócio está quando se trata de automatizar os processos financeiros?
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