Além disso, é possível usar machine learning para criar uma cultura empresarial que melhore o desempenho das startups fintech. Como? Com programas de capacitação online, sistemas de gestão de resultados ou ferramentas de colaboração e gamificação,para mencionar apenas alguns.
Ao aproveitar o poder da aprendizagem automática, as empresas fintech podem também melhorar sua eficiência, reduzir custos e oferecer melhores experiências aos clientes.
A tecnologia melhora as habilidades, a motivação e o compromisso dos profissionais das finanças.
Óscar Barba
Cofundador e CTO da Coinscrap Finance
Estas são as principais áreas onde o Machine Learning pode adicionar valor
Automatização de tarefas
Machine learning converte tarefas manuais e repetitivas em mecânicas, permitindo que os funcionários do setor bancário se concentrem em atividades com maior valor para sua empresa. Aqui se incluem o processamento de documentação, a detecção de fraudes ou a gestão de riscos. Há uma infinidade de processos no dia a dia que podem beneficiar do uso de algoritmos.
Melhoria da experiência do cliente
Com a análise de dados, esta tecnologia nos ajuda a compreender melhor as preferências e necessidades dos usuários, o que permite alcançar uma hiperpersonalização dos serviços bancários. Graças à aprendizagem automática, os bancos podem recomendar produtos financeiros adaptados a cada usuário, fornecer aconselhamento financeiro conforme necessário e melhorar a jornada do cliente.
Gestão de riscos
O setor pode aproveitar esses desenvolvimentos para identificar e gerir os riscos de forma mais eficaz. Ao analisar grandes quantidades de informações, a aprendizagem automática deteta padrões e envia alertas que permitem evitar possíveis lacunas de segurança. Assim, os bancos tomam decisões mais informadas em matéria de gestão de riscos e conformidade regulamentar.
Deteção de fraude
A aprendizagem automática pode ser utilizada para identificar padrões e anomalias nas transações financeiras, o que ajuda a detetar e prevenir fraudes. Os algoritmos de aprendizagem automática podem analisar grandes volumes de dados em tempo real e gerar alertas quando são detetadas transações suspeitas, permitindo aos bancos tomar medidas rápidas para mitigar os riscos.
Otimização de operações
O machine learning pode ajudar a otimizar as operações bancárias ao analisar enormes volumes de dados e encontrar padrões ocultos. Por exemplo, os algoritmos podem analisar a informação contida nas transações para identificar áreas de ineficiência e sugerir melhorias nos processos operacionais, o que pode resultar numa redução de custos.
E... além disso, o Sistema Europeu de Supervisão Financeira destaca a sua importância.
No estudo "Will video kill the radio star? Digitalization and the future of banking", do Sistema Europeu de Supervisão Financeira (2022), indica-se que a revolução das tecnologias da informação, incluindo o aumento da Computação em Nuvem, facilitou a criação, o processamento e o uso de macrodados (big data) e estatísticas aplicadas para medir e gerir o risco financeiro.
"A inteligência artificial e a aprendizagem automática permitem uma melhoria dos modelos de deteção e monitorização em comparação com as técnicas existentes.
Sistema Europeu de Supervisão Financeira (2022)
...como os modelos de classificação de crédito tradicionais, na sua maioria estáticos. O documento indica que, no caso dos empréstimos,essa tecnologia pode ajudar a interpretar as informações, ampliando assim a oferta de crédito disponível e o tipo de clientes aos quais se pode oferecer.
Menciona também outros estudos que têm demonstrado como os macrodados são mais úteis para prever padrões do que outras abordagens mais tradicionais, como os dados do registo de crédito, dos quais dependem muitos bancos. Essas tecnologias podem medir e gerir riscos operacionais e atividades como a supervisão de incidentes cibernéticos, o combate ao branqueamento de capitais, etc.
Os macrodados podem ser usados para outros serviços, como seguros e consultoria de investimentos (InsurTech and Roboadvisor). Eles são extremamente úteis para medir o risco subjacente dos seguros, permitindo que se emitam mais contratos a um custo menor. Dessa forma, os usuários se beneficiam de uma gama mais ampla de produtos e serviços.
As seguradoras também podem usá-los para outros fins. No caso da consultoria, a aprendizagem automática aproveita os dados fornecidos pelos investidores para criar e gerir uma carteira de investimentos personalizada para cada cliente. Pode até reduzir o efeito dos preconceitos comportamentais dos consultores financeiros tradicionais (Foerster et al. 2017).
O Machine Learning ajuda o setor financeiro a enfrentar as grandes tecnológicas
Comparativamente aos bancos e fintechs, as empresas tecnológicas têm vantagens como, por exemplo: ter todo o conhecimento técnico, sistemas atualizados e otimizados, importantes clientes e grande capacidade financeira. Além desses benefícios, também têm acesso a uma ampla variedade de dados e podem entrar no campo de jogo sem a herança ou os problemas organizacionais dos bancos tradicionais.
No entanto, também é verdade que não dispõem da experiência acumulada de entidades e startups. Suas vantagens podem ser drasticamente reduzidas se os bancos e seguradoras se modernizarem e incorporarem ferramentas de análise de dados, aprendizagem automática e inteligência artificial. Isso representa uma clara melhoria dos serviços existentes e a capacidade de atrair mais usuários., machine learning e ferramentas de inteligência artificial. Trata-se de uma clara melhoria dos serviços existentes e da capacidade de atrair mais utilizadores.
As possibilidades que os algoritmos nos oferecem são inúmeras e se traduzem em benefícios para todos os setores da economia. Na Coinscrap Finance aplicamo-los à análise de dados transacionais para enriquecer a informação e devolver o poder ao usuário final. Quando temos uma visão geral enriquecida de nossa situação financeira, podemos realmente tomar as melhores decisões e viver mais tranquilos.
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 agora mesmo. É Engenheiro e Mestre em Engenharia Informática pela Universidade de Vigo e Mestre em Comércio Eletrónico pela Universidade de Salamanca. Além disso, possui um certificado de Scrum Manager e Gestão de Projectos do CNTG, um certificado de Arquitetura SOA e Serviços Web da Universidade de Salamanca, entre outros.
