Graças à sua contribuição financeira, continuaremos a melhorar o nosso sistema de Gestão Financeira Pessoal (PFM), tirando partido de tecnologias de análise de dados de ponta.
Óscar Barba
Cofundador e CTO da Coinscrap Finance
Visão geral do projeto de "Inteligência Financeira Hiperpersonalizada "
A gestão financeira personalizada tornou-se uma necessidade para os usuários nos últimos anos. A forma como gerimos o nosso dinheiro tornou-se - praticamente - 100% digital, razão pela qual é essencial que os bancos, os neobancos e as fintechs optimizem as ferramentas presentes nas suas plataformas digitais.
Na Coinscrap Finance, estamos empenhados em levar a gestão financeira para o próximo nível, oferecendo experiências mais completas e adaptadas às necessidades do cliente final.
Principais desenvolvimentos em que concentraremos os nossos esforços
No projeto de Inteligência Financeira Hiperpersonalizada, centramo-nos na segmentação dos usuários em tempo real, na capacidade de fazer previsões financeiras e na apresentação de recomendações hiperpersonalizadas, entre outros desenvolvimentos fundamentais.
Estas funcionalidades permitirão às instituições compreender melhor as necessidades individuais dos usuários, fornecendo-lhes recomendações e sugerindo acções adaptadas à sua situação financeira específica.
Colaboração e participação: uma equipa de trabalho excecional
O projeto conta com uma equipa de especialistas de primeira categoria: por um lado, trabalhamos com o grupo de investigação AtlanTiC da Universidade de Vigo e, por outro, contamos com a participação de 9 profissionais multidisciplinares nas nossas fileiras.
Esta colaboração garante uma visão global e especializada no desenvolvimento e implementação de novas funcionalidades. A nossa parceria estratégica garante a excelência no desenvolvimento de novas tecnologias. Desta forma, esperamos reforçar ainda mais a nossa posição como líder tecnológico no sector das fintech.
Com a implementação bem sucedida deste projeto, tornar-nos-emos também uma referência no domínio da gestão financeira personalizada, melhorando a tomada de decisões e a situação financeira dos usuários bancários.
A aposta na hiperpersonalização, na previsão financeira e na geração de clusters de usuários proporcionará uma experiência de cliente única e valiosa, impulsionando também o crescimento e a expansão.
Inovação em ação: 5 grandes áreas de investigação
Segmentação de clientes bancários
Esta área permite agrupar os usuários em diferentes categorias com base no seu comportamento financeiro. A segmentação facilita a comunicação, o envio de recomendações personalizadas, e a compreensão das necessidades de cada grupo de usuários. O conhecimento aprofundado obtido através do enriquecimento de dados será vital para prestar o melhor serviço do mercado.
Identificação das tendências financeiras
Outro aspeto importante é a identificação de tendências nos hábitos económicos dos usuários. Ao enriquecer as transacções bancárias, as empresas podem antecipar as necessidades dos clientes e melhorar os seus produtos e serviços ad hoc. A descoberta de padrões e a identificação de oportunidades de venda são duas das principais vantagens desta secção.
Prevenção da fraude e reforço da segurança
O projeto também se centrará neste ponto, utilizando a análise de dados transaccionais para detetar actividades suspeitas ou fraudulentas e tomar medidas preventivas. Isto proporciona um nível adicional de proteção aos usuários e aos seus activos financeiros. As entidades que dão prioridade à segurança mantêm taxas de fidelização mais elevadas e são mais susceptíveis de serem recomendadas a terceiros.
Recomendações melhoradas de produtos financeiros
Como já referimos, uma melhor compreensão do comportamento dos usuários traduz-se em técnicas de vendas mais bem sucedidas com um menor investimento de recursos. É possível oferecer produtos e serviços precisos e relevantes que melhoram a experiência do cliente e aumentam o seu envolvimento.
Análise preditiva com técnicas de aprendizagem automática
Por último, o projeto utilizará a aprendizagem automática e a inteligência artificial para prever o comportamento futuro dos usuários, permitindo às empresas antecipar as suas necessidades e oferecer-lhes soluções no momento certo. Isto elimina a fricção gerada pelas mensagens em massa enviadas pelas instituições financeiras.
Objectivos e metodologia: os detalhes do projeto de Inteligência Financeira Hiperpersonalizada
O principal objetivo do projeto é desenvolver e implementar novas funcionalidades no sistema PFM da Coinscrap Finance, concentrando-se na investigação preliminar, na análise técnico-científica e no desenvolvimento e integração de módulos especializados.
A metodologia combinará técnicas de aprendizagem automática supervisionadas e não supervisionadas para abordar os diferentes objectivos do projeto.
Exigirá também a aplicação e o desenvolvimento de tecnologias como técnicas de agregação, análise estatística, recomendadores de produtos, estudos de séries cronológicas, modelos de aprendizagem automática em fluxo contínuo e técnicas de explicabilidade.
Isto permitirá o processamento de dados, a deteção de padrões, a geração de recomendações personalizadase a interpretação dos resultados obtidos.
Vantagens da investigação para o sector financeiro
Trata-se de uma iniciativa que oferece vantagens significativas tanto para os clientes como para as instituições financeiras. Os usuários passarão a ter um maior controlo sobre a sua situação financeira, com uma visão completa de todos os seus movimentos bancários, relatórios detalhados, experiências personalizadas, para além da transparência e segurança das suas transacções.
Por outro lado, as entidades poderão melhorar os seus serviços, prevenir a fraude e tomar decisões estratégicas com base na análise dos padrões de comportamento dos seus clientes. A principal proposta de valor do projeto é permitir às instituições proporcionar uma experiência hiper-personalizada aos usuários.
Graças à Coinscrap Finance, os bancos, os neobancos e as fintechs poderão gerar mais interação e envolvimento com todos e cada um deles. Porque desta vez é pessoal.
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.
