Machine Learning em Finanças: benefícios e usos no setor financeiro

As abordagens de inteligência artificial (IA) estão moldando o setor bancário do futuro e trazendo mudanças substanciais nas operações de negócios. A cada dia, esses insights se tornam ainda mais importantes para permitir a transformação dos negócios, e isso significa ganhos operacionais, aumento de produtividade, mais receita e criação de novos produtos digitais, além de proporcionar uma melhor experiência para os consumidores.

De acordo com a pesquisa FEBRABAN Tecnologia Bancária 2022, a inteligência artificial é a segunda tecnologia mais aplicada no setor financeiro, atrás apenas dos investimentos em cibersegurança. E por ser uma indústria que lida diariamente com uma enorme quantidade de dados, o aprendizado de máquina em finanças é cada vez mais necessário.

O aprendizado de máquina, uma abordagem de IA que permite que um sistema aprenda com os dados, identifique padrões e tome decisões com o mínimo de intervenção humana, provou ser extremamente útil na detecção de fraudes e anomalias.  O uso de aprendizado de máquina no setor financeiro é importante porque permite que a análise preditiva seja realizada para ter uma melhor compreensão do comportamento do consumidor.

Como o aprendizado de máquina começou a ser usado em finanças?

Inicialmente, o aprendizado de máquina na indústria começou devido à necessidade de ter previsões mais concretas sobre os próximos movimentos do mercado. Portanto, eles poderiam antecipar algumas ações e maximizar seu desempenho e lucratividade.

Usos de Machine Learning em Finanças

• Automação de processos: uma técnica para eliminar tarefas repetitivas do dia a dia e reduzir burocracias. No caso do setor financeiro, a automação de processos é uma das aplicações mais comuns do aprendizado de máquina. A automação é usada para:
• Expansão do portfólio de serviços disponíveis.

• Melhora da experiência do cliente.
• Otimização dos recursos direcionando para os locais certos.
• Redução de custos.

• Negociação algorítmica: Esta é uma estratégia usada para monitorar os movimentos do mercado em tempo real. Dessa forma, é possível tomar decisões mais assertivas e inteligentes; Os profissionais do setor podem identificar padrões, fazer previsões de tendências ascendentes ou descendentes no mercado de ações e muito mais. 

• Pontuação de crédito: essa já é uma prática recorrente e consolidada. Basicamente, as pontuações de crédito dependem de uma série de questões que são analisadas, como o risco de quebra de contrato. O aprendizado de máquina analisa centenas de pontos de dados de perfil de clientes e faz previsões dos riscos que as instituições enfrentam. 

• Segurança do sistema financeiro: Com o crescente número de transações financeiras e crimes cibernéticos, as instituições financeiras estão apostando no aprendizado de máquina como estratégia de segurança para detectar fraudes, identificar riscos e isolar ameaças cibernéticas aos sistemas da instituição.

Como o setor financeiro possui um grande volume de dados, o machine mearning tem o potencial de melhorar muitos aspectos do ecossistema.  Com o número crescente de transações, usuários e integrações de terceiros, as ameaças à segurança também estão aumentando.

Nesse contexto, as instituições de soluções financeiras também devem usar a geração de receita na estratégia de segurança, gerenciamento de riscos e conformidade. Isso ocorre porque os algoritmos de aprendizado de máquina são treinados para detectar fraudes.

As instituições podem usar essa tecnologia para rastrear os parâmetros da transação da conta em tempo real, para que possam identificar comportamentos fraudulentos com alta precisão, alertando o cliente e até impedindo a transação quando a probabilidade de fraude chegar a 95%.

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