O mercado financeiro é altamente marcado pela exigência de decisões rápidas e precisas. Sua volatilidade e a concorrência de empresas e corporações fazem com que qualquer demanda se torne urgente. Essa é uma das explicações para o forte crescimento do uso da Machine Learning (ou aprendizado de máquina) ferramenta tecnológica que passou a ser o diferencial no aproveitamento de oportunidades ou na perda delas, em diversos modelos de negócio, sendo de forma marcante, o setor de finanças.
O modo mais fácil de entender o que é Machine Learning é saber que se trata de uma tecnologia que permite que as máquinas ‘aprendam’ a tomar decisões por meio da análise de dados. Através da Inteligência Artificial, os sistemas de computadores passam a aprender ou melhorar experiências já registradas sem que precisem receber, de maneira prévia, as informações que processam.
Esse processamento faz com que o operador financeiro ou o empresário tenha ao seu alcance análises preditivas, de forma muito mais ágil e eficiente, uma vez que esses modelos são capazes de analisar uma imensa quantidade de informações.
Mas, não são apenas oportunidades de investimento que são apontadas pelas análises da ferramenta. Por meio dessa engenharia tecnológica é possível otimizar processos lentos e burocráticos, ofertar uma melhor experiência a clientes e consumidores, identificar possíveis fraudes e ainda garantir a regulamentação legal. Essas, entre várias outras vantagens de seu uso.
Para isso, é preciso conhecer um pouco mais sobre esse recurso tecnológico que está totalmente disponível para empresários, gestores e investidores.
Quais os tipos de machine learning de acordo com aprendizado
Se pensarmos que o sistema processa dados e informações sem a inserção ou o fornecimento prévio por parte de operadores, podemos entender que são as informações processadas que geram as indicações finais, sempre de forma mais aprimorada e eficiente. Daí a ideia de aprendizado da máquina, significado do termo traduzido para o Português.
Neste caso, existem divisões dos tipos de aprendizados usados pela Machine Learning para efetuar esses processamentos, que são:
- Aprendizado supervisionado – ocorre com pouco envolvimento do usuário e quando o modelo aprende a partir de resultados já obtidos. Suas análise consideram uma entrada e saída definidas pelo usuário. São exemplos deste modelo a identificação de e-mails como span ou o reconhecimento facial.
- Aprendizado não supervisionado – sem a interferência humana, os computadores utilizam dados não definidos para encontrar padrões, semelhanças e diferenças nas informações que analisa. Como exemplo de seu uso está o e-commerce , que utiliza a inteligência de máquina para identificar padrões em grupos de compras ou produtos. O marketing utiliza esses resultados para definir ações diretas a consumidores, e mesmo para orientação personalizada de produtos para grupos já identificados de consumidores.
- Aprendizado semi-supervisionado – é como se fosse a junção dos dois primeiros tipos. Ocorre quando uma parte dos dados é rotulada e outra parte não. Os dados rotulados fundamentam as análises e os não rotulados acrescentam informações ao processo. Um exemplo são os algoritmos que analisam os dados rotulados, identificam padrões e relacionamentos entre as preferências dos usuários e, em seguida, aplicam esses padrões aos dados não rotulados. Seu uso no mercado financeiro permite a detecção de fraudes em transações.
- Aprendizado reforçado – é o que mais se diferencia dos demais. Nele, o sistema, visto como agente é treinado para tomar decisões e não apenas para analisar dados que geram as informações que serviriam para que o gestor ou empresário tomasse as decisões. Neste caso, o sistema passa a ganhar recompensas pelas melhores decisões que tomar. Ele é muito utilizado na robótica e no desenvolvimento de jogos.
Como o aprendizado de máquina pode ser aplicado nos negócios
O aprendizado de máquina tem aplicação ampla em diversos modelos de negócios e setores da economia como um todo. No mercado financeiro são diversas suas aplicações e possibilidades de uso. Como automação de processos; previsão de tendências de mercado; detecção de fraudes; redução de custos; melhora na experiência do cliente; análise de risco de crédito; gerenciamento de portifólio; previsões no mercado de ações, análise de tendências e análises de dados avançadas e preditivas, entre outros diversos.
Analisaremos quatro delas para que seja possível ter uma dimensão do quanto pode ser relevante para os negócios contar com um aliado tecnológico tão poderoso.
Detecção de fraudes
O aprendizado de máquina utiliza algoritmos que podem ser treinados para examinar os dados que compõem os históricos dos clientes das empresas e corporações. Essa análise dos históricos aponta como é o comportamento dos clientes, e se possuem comportamentos fraudulentos ou ações que possam indicar ações suspeitas que podem levar a fraudes. No caso de e-commerces esse processo pode ser muito útil, para que as empresas evitem fraudes em transações e pagamentos.
Otimização de processos internos
Como as máquinas são treinadas e aprendem a executar tarefas, algumas dessas tarefas podem ser aquelas burocráticas, que se realizadas por operadores humanos levariam muito mais tempo para serem cumpridas. Assim os processos são otimizados ao mesmo tempo em que se reduz de foma considerável a ocorrências de erros e falhas, enquanto os funcionários da empresa podem se dedicar a tarefas de maior valor estratégico. Processos como reconciliação de contas, geração de relatórios financeiros e gestão de despesas podem ser significativamente melhorados com a automação fornecida pelo aprendizado de máquina.
Análise de risco de crédito
A inadimplência pode representar um grande problema para as empresas, e mesmo aquelas de grande porte podem sofrer seus impactos e resultados. Por isso mesmo, muitas já utilizam o Machine Learning para identificar possíveis riscos entre seus clientes, evitando que os problemas neste setor ocorram. Mas, também tem utilizado o recurso para personalizar condições de pagamentos e opções de juros que estejam mais adequados ao perfil de seus clientes, reduzindo as possibilidades de que a falta de pagamento seja uma constante ou prejudique o bom funcionamento da empresa.
Segurança do sistema financeiro
A relação de crescimento entre as transações financeiras e as fraudes e crimes cibernéticos é proporcionalmente grande. Assim, quanto mais se investe em aprimorar a experiência do cliente, com a implantação de ferramentas e recursos tecnológicos, maior os riscos que as empresas correr de serem vítimas de cibercrimes. Neste ponto, o aprendizado de máquina é uma estratégia que pode reduzir potencialmente esses riscos. Isso porquê a ferramenta pode detectar fraudes, identificar riscos e isolar ameaças aos sistemas financeiros das empresas por conta da precisão de suas análises.
Desafios na implantação
Embora sejam muitas as vantagens de se utilizar o sistema de aprendizado de máquina, é preciso considerar os riscos e desafios para sua implantação, como ocorre no uso inicial de qualquer nova tecnologia. Conhecer esses obstáculos pode ajudar as empresas a fazerem as melhores escolhas na hora de decidir por sua implantação. Alguns dos problemas que podem ocorrer são:
Qualidade de dados: dados de baixa qualidade podem levar a resultados imprecisos que podem influenciar de forma negativa a tomada de decisões por parte dos gestores do negócio. Uma forma de mitigar esse problema é investir em dados de alta qualidade que vão servir para resultados mais efetivos na identificação de padrões para tomada de melhores decisões.
Sobreajuste: o problema ocorre quando no aprendizado a máquina ou o sistema se adapta de forma demasiada aos dados do treinamento, passando a incluir nos processos, informações irrelevantes ou ruídos que vão impedir que ele gere previsões ou apontamentos genuínos, mantendo apenas previsões do próprio treinamento.
Falta de transparência: A potencialidade tecnológica dos modelos de aprendizado de máquina faz com que seja difícil entender plenamente como fazem suas previsões e como podem ser tão eficientes. Por isso, no momento de optar pela implantação de um sistema é preciso muita testagem para garantir que seja plenamente transparente desde sua implementação.
Conclusão
Se por um lado existes inúmeras ferramentas que podem contribuir com o sucesso dos negócios, é certo que desafios como a má gestão e desequilíbrios financeiros podem colocar em risco projetos consolidados e levar, até mesmo, ao encerramento do negócio.
Assim, saber utilizar esses recursos tecnológicos é cada vez mais urgente e necessário para fugir dos índices negativos de quebras no setor empresarial brasileiro.
Machine Learning é uma dessas tecnologias que está em constante evolução e que pode trazer muitos benefícios para o empresário. Claro, que desde de que sejam superados os desafios para sua utilização.
Informação de qualidade é cada vez mais primordial para usufruir de tudo o que a revolução tecnológica oferece, especialmente, no setor financeiro. É preciso estar preparado para lidar com essa tecnologia.
Uma das formas é contar com quem já domina essa informação, como a Controlla Finanças, empresa de BPO que tem a tecnologia voltada para o mercado financeiro em seu DNA. Por isso mesmo, apresenta crescimento vertiginoso nos últimos anos, como reflexo do reconhecimento de seu desempenho em um mercado em constante e permanente evolução e transformação.
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