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 Gestor Scrum 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.
Doutor em Tecnologias da Informação pela Universidade de Vigo, possui um Mestrado em Engenharia Informática, Mestrado em Comércio Eletrónico pela Universidade de Salamanca, Certificado Scrum Manager e Gestão de Projetos pelo CNTG, Certificado em Arquitetura SOA e Serviços Web pela Universidade de Salamanca. Recentemente obteve a certificação ITIL Fundamentals, um reconhecimento às boas práticas na gestão de serviços de TI.
