Para alcançar isso, iremos implementar três novos desenvolvimentos que nos permitirão aumentar o valor acrescentado do nosso módulo.
Óscar Barba
Cofundador e CTO da Coinscrap Finance
Estas são as chaves para entender melhor o usuário bancário:
1. Gerar segmentos de usuários em tempo real.
O conceito ou descrição do movimento bancário é extremamente útil para as entidades. Graças a todas as informações que contém, é possível obter uma compreensão profunda das necessidades e preferências de cada usuário, o que por sua vez facilita a entrega de recomendações e ações personalizadas.
Do ponto de vista dos nossos clientes, isso permitirá uma análise aprofundada das suas tipologias de consumidores, além de possibilitar uma maior compreensão das necessidades e preferências de cada pessoa.
2. Melhorar a capacidade do sistema de fazer previsões bancárias.
A partir da análise de dados históricos, será desenvolvido um modelo que permitirá identificar padrões e tendências financeiras, bem como fazer previsões precisas sobre eventos futuros.
Isso oferece aos usuários uma visão antecipada da sua situação financeira, permitindo-lhes tomar decisões informadas e planear melhor as suas finanças. Os benefícios desta funcionalidade incluem uma maior capacidade de controlo e planeamento por parte dos usuários.
Tudo isso se traduz em facilitar o seu bem-estar financeiro.
3. Oferecer uma experiência financeira hiperpersonalizada.
Através da análise de dados históricos, o sistema de previsão chega a uma série de conclusões. O sistema acompanha o usuário no acompanhamento das suas finanças pessoais, fornecendo recomendações, insights relevantes e alertas sobre potenciais produtos financeiros que possam interessar.
Isso implica uma maior interação e compromisso com a marca, para não mencionar uma maior conversão em vendas nos produtos e serviços financeiros disponíveis.
Alguns objetivos-chave ao melhorar um PFM ou gestor de despesas
A realização de uma pesquisa prévia e abrangente sobre o estado da arte em segmentação de usuários é fundamental ao desenvolver nosso projeto. Empregamos algoritmos de aprendizado de máquina, técnicas de recomendação personalizada baseadas em inteligência artificial e deep learning.
Isso nos permite compreender as últimas tendências e avanços no campo e estabelecer uma base sólida para trabalhar.
A análise científico-técnica dos modelos algorítmicos não supervisionados baseados na tecnologia mencionada é o próximo passo para uma segmentação de usuários destacada. Diferentes abordagens e técnicas são avaliadas e comparadas, identificando a mais adequada para este projeto. Em seguida, projetamos e desenvolvemos o módulo de segmentação em tempo real, o que nos permite projetar e desenvolver o módulo de recomendações hiperpersonalizadas.
O mesmo ocorre com o módulo de previsão. Usamos técnicas de análise de séries temporais e aprendizado de máquina para prever a inclinação dos usuários para comprar produtos. Em seguida, procedemos à integração de todos os módulos desenvolvidos em uma solução coesa e funcional.
Esta é a última fase do projeto, na qual realizamos testes exaustivos, além de documentar todo o processo técnico.
Veja o nosso projeto "Inteligência Financeira Hiperpersonalizada"
Aprofundamos nas características técnicas do nosso projeto
"Hyper personalized Finance Intelligence" representa um avanço significativo no design de estas ferramentas. Começando com um poderoso classificador de movimentos bancários, podemos criar um novo sistema com capacidade para detetar padrões de comportamento dos usuários e extrair conhecimento dos seus hábitos de compra e preferências de produtos.
Especificamente, buscamos abordar os seguintes aspectos de forma transversal:
Clustering de usuários por movimentos semelhantes.
Serão identificados grupos de pessoas com preferências financeiras e comerciais semelhantes.
Identificação de eventos relevantes.
O sistema identifica eventos que constituem outliers no comportamento dos usuários (rendimentos ou despesas inesperadas) e eventos específicos de interesse (compras imobiliárias, rendimentos elevados não habituais como heranças, situações pessoais).
Recomendador de produtos.
Serão detetados tipos de produtos (categorias e produtos) adquiridos através das transações bancárias e, através da análise de semelhanças de movimentos, serão recomendados novos produtos a outros usuários.
Previsão da aquisição de produtos futuros.
Analisando padrões de movimentos, será prevista a inclinação para a compra de produtos. A principal diferença com o recomendador de produtos é que esta abordagem é baseada na análise de padrões em históricos anteriores à compra.
Cada um dos objetivos listados anteriormente será abordado combinando supervisionadas e não supervisionadas técnicas de Machine Learning. Os algoritmos supervisionados requerem conjuntos de dados rotulados (De Arriba-Perez, 2020). A partir deles, serão extraídos padrões de comportamento utilizando as relações matemáticas existentes entre as variáveis introduzidas no sistema e a categoria alvo.
Por outro lado, os sistemas não supervisionados serão usados para detectar agrupamentos de entradas cujas variáveis estão relacionadas entre si e, portanto, são semelhantes (Naeem, 2023) no domínio alvo. Esses mesmos sistemas são capazes de detectar elementos distantes do restante das amostras (usuários isolados ou outliers).
A falta de tecnologia avançada e personalização no setor financeiro tradicional limita sua capacidade de oferecer experiências financeiras modernas e adaptadas às necessidades das novas gerações. Na Coinscrap Finance, temos certeza de que este projeto inovador poderá suprir essa lacuna e fazer com que as entidades se destaquem e alcancem níveis de engajamento e compreensão de seus clientes nunca vistos antes.
Sobre o autor
Óscar Barba é cofundador e CTO da Coinscrap Finance. Ele é um especialista Scrum Manager com mais de 6 anos de experiência na coleta e análise semântica de dados no setor financeiro, classificação de transações bancárias, deep learning aplicado em sistemas de análise de sentimento do mercado de ações e medição da pegada de carbono associada aos dados transacionais.
Com vasta experiência no setor bancário e de seguros, Óscar está finalizando seu Doutorado em Tecnologia da Informação Atualmente está concluindo seu doutorado em Tecnologias da Informação no campo da Inteligência Artificial. É Engenheiro e Mestre em Engenharia da Computação pela Universidade de Vigo, Mestre em Comércio Eletrônico pela Universidade de Salamanca, Certificado Scrum Manager e Gerenciamento de Projetos pelo CNTG, Certificado em Arquitetura SOA e Serviços Web pela Universidade de Salamanca. Recentemente obteve a certificação ITIL Fundamentals, um reconhecimento das boas práticas na gestão de serviços de TI.
