Machine Learning: vantagens para bancos e instituições financeiras

Machine Learning: vantagens para bancos e instituições financeiras

Por Flávio Gaspar, diretor de produtos da Topaz, empresa que lidera a área de Banking do Grupo Stefanini

As abordagens de Inteligência Artificial (IA) estão moldando o “banco do futuro” e provocando mudanças substanciais nas operações de empresas financeiras. A cada dia, tais perspectivas tornam-se ainda mais importantes para viabilizar a transformação de negócios — e isso envolve ganhos operacionais, aumento de produtividade, mais receita e criação de novos produtos digitais, além de promover uma experiência melhor aos consumidores.

De acordo com a Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2023, a IA continua na vitrine como umas das tecnologias prioritárias das áreas de TI dos bancos, sendo aplicada principalmente na segurança cibernética, na automação e na eficácia dos assistentes virtuais. E por ser um setor que lida diariamente com uma enorme quantidade de dados, o Machine Learning em finanças se mostra cada vez mais necessário.

E o fato é que o Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina, abordagem de Inteligência Artificial que permite a um sistema aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana, tem se mostrado extremamente útil na detecção de fraudes e anomalias. Seu uso no setor financeiro é importante, pois com ele é possível fazer análises preditivas para se ter um melhor entendimento do comportamento do consumidor.

Inicialmente, o Machine Learning começou a ser utilizado na área de finanças, justamente devido a essa necessidade de se ter previsões mais concretas sobre as próximas movimentações do mercado. Assim, o setor conseguiria antecipar algumas ações e maximizar o seu retorno financeiro.

Agora, você deve estar se perguntando: mas, quais as demais aplicações para o mercado financeiro? A primeira delas é para automação de processos. Consiste em uma técnica para eliminar as tarefas repetitivas do dia a dia e reduzir as burocracias. No caso do mercado financeiro, a automação de processos é uma das aplicações mais comuns do Machine Learning, sendo utilizada para:

  • Ampliar o portfólio de serviços disponíveis
  • Melhorar a experiência do cliente
  • Otimizar os recursos direcionando-os para os locais corretos
  • Reduzir os custos

Outra aplicação é a negociação algorítmica, estratégia utilizada pelo setor financeiro para monitorar as movimentações do mercado em tempo real. Dessa forma, é possível tomar decisões de modo mais assertivo e inteligente. Nesse caso, os profissionais do mercado financeiro conseguem identificar padrões, fazer previsões de tendências de altas ou de baixas no mercado das ações e muito mais.

Outro uso do Machine Learning é para as pontuações de crédito, prática recorrente e consolidada no mercado financeiro. Basicamente, as pontuações de crédito dependem de uma série de questões que são analisadas, como o risco de descumprimento do contrato ou de inadimplência. Aqui, o Machine Learning analisa centenas de dados dos perfis dos clientes e faz previsões dos riscos que as instituições correm.

E, por fim, na segurança do sistema financeiro. Com o crescente número de transações financeiras e crimes cibernéticos, as instituições financeiras apostam no Machine Learning como uma estratégia de segurança para detectar fraudes, identificar riscos e isolar ameaças cibernéticas aos sistemas da instituição.

Como o mercado financeiro dispõe de um grande volume de dados, o Machine Learning tem potencial para aprimorar muitos aspectos do ecossistema financeiro. Com o número crescente de transações, usuários e integrações de terceiros, as ameaças à segurança do sistema financeiro também aumentam. Neste contexto, o Machine Learning deve ser usado pelas instituições financeiras também na estratégia de segurança, gerenciamento de risco e compliance. Isso porque os algoritmos de aprendizado de máquina são treinados para detectar fraudes.

E você, já pensou no uso dessa tecnologia em prol do seu negócio e dos seus clientes?

Share This Post

Post Comment