O aprendizado de máquina (ML) está transformando o setor financeiro, à medida que um número crescente de empresas começa a adotar a tecnologia de aprendizado de máquina para automatizar processos, aumentar sua produtividade e melhorar a tomada de decisões. Machine Learning é um subconjunto da ciência de dados que fornece a capacidade de aprender e melhorar a partir da experiência sem ser programado.

Bancos, fintechs, corretoras de seguros e outras empresas que oferecem serviços financeiros estão usando algoritmos de aprendizado de máquina para prever riscos financeiros, automatizar tarefas repetitivas e receber orientação de investimento em tempo real.

Por natureza, as instituições financeiras lidam com grandes quantidades de dados complexos – definindo o cenário perfeito para aprendizado de máquina, que requer grandes conjuntos de dados para as máquinas aprenderem.

Machine Learning em finanças agora é considerado um aspecto fundamental de vários serviços e aplicativos financeiros, incluindo gerenciamento de ativos, avaliação de níveis de risco, cálculo de pontuações de crédito e até aprovação de empréstimos.

Como uma aplicação de inteligência artificial, Machine Learning se concentra no desenvolvimento de sistemas que podem acessar pools de dados, e o sistema ajusta automaticamente seus parâmetros para melhorar as experiências. Os sistemas de computador executam operações em segundo plano e produzem resultados automaticamente de acordo com a forma como são treinados.

Por que Machine Learning em Finanças?

Em um setor que gera muitos dados valiosos, o aprendizado de máquina tem um enorme potencial.

Os benefícios do uso do aprendizado de máquina em finanças incluem:

• Custos reduzidos ao automatizar processos de rotina
• Aumento da receita por meio de tomadas de decisão mais rápidas e melhores
• Experiências aprimoradas do cliente priorizando automaticamente questões importantes.
• Segurança aumentada por meio de detecção mais rápida de fraudes e atividades suspeitas.
• Custos operacionais reduzidos graças à automação de processos.
• Aumento das receitas graças a uma melhor produtividade e experiências de usuário aprimoradas.

Apesar dos desafios, muitas empresas financeiras já aproveitam essa tecnologia.

O aprendizado de máquina em finanças é a utilização de uma variedade de técnicas para lidar de forma inteligente com grandes e complexos volumes de informações. O ML é excelente para lidar com grandes e complexos volumes de dados, algo que o setor financeiro possui em excesso.

Devido ao alto volume de dados financeiros históricos gerados no setor, o ML encontrou muitas aplicações úteis em finanças. A tecnologia passou a desempenhar um papel fundamental em muitas fases do ecossistema financeiro, desde a aprovação de empréstimos e execução de pontuações de crédito, até o gerenciamento de ativos e avaliação de risco.

Aplicações de Machine Learning em Finanças

1. Automação de Processos

Em finanças e seguros, os funcionários gastam mais da metade do tempo coletando e processando dados. Ao implementar ferramentas de aprendizado de máquina, as empresas podem automatizar grande parte dos processos rotineiros e demorados, aumentar a produtividade, economizar custos e liberar funcionários para que possam se concentrar em tarefas de maior valor agregado.

2. Análise de Documentos

As ferramentas de análise de texto usam aprendizado de máquina para entender dados não estruturados. Essas ferramentas estão ajudando as empresas do setor financeiro a obter valor de seus dados de maneira rápida e econômica, reduzindo o erro humano. Os aplicativos vão desde a classificação automática de dados em e-mails, contratos e relatórios, até a extração de informações relevantes de documentos legais, extratos e contas.

3. Gerenciamento de Portfólio de Investimentos

Os consultores robóticos são uma das aplicações mais populares de aprendizado de máquina em finanças. Um robo-advisor é um sistema inteligente que usa algoritmos e estatísticas de aprendizado de máquina. Os consultores robóticos são frequentemente usados ​​para fornecer consultoria de investimentos e serviços de gerenciamento de portfólio aos clientes. Ao processar grandes quantidades de dados em um curto espaço de tempo, os consultores robóticos podem ajudar os clientes a ficar à frente e tomar decisões de investimento inteligentes e bem informadas.

4. Negociação Algorítmica

A negociação algorítmica ajuda as empresas a tomar decisões comerciais rápidas e altamente precisas. Os algoritmos de aprendizado de máquina são treinados para identificar oportunidades de negociação, reconhecendo padrões e comportamentos em dados históricos. Isso dá às empresas uma vantagem competitiva, pois permite monitorar e analisar simultaneamente enormes quantidades de dados em tempo real – algo que excede as capacidades humanas.

O uso de algoritmos também ajuda a reduzir o erro humano. Os seres humanos são frequentemente movidos por emoções quando se trata de fazer investimentos. Os algoritmos de aprendizado de máquina, pelo contrário, são livres de qualquer viés, tornando-os um poderoso aliado nas finanças.

Durante a pandemia de coronavírus, os bancos de investimento relataram um aumento na adoção de algoritmos para negociação: à medida que a crise se espalhava, as máquinas conseguiam se ajustar com sucesso ao ambiente mutável e volátil.

5. Assistentes Digitais

O uso de bots de aprendizado de máquina está ganhando força no setor bancário, ajudando as empresas a criar melhores experiências no atendimento ao cliente, economizando dinheiro em call centers.

Os chatbots, por exemplo, são equipados com algoritmos de aprendizado de máquina e treinados para lidar com consultas comuns e não críticas de clientes 24 horas por dia, dimensionando o suporte e melhorando a satisfação do cliente.

Os assistentes virtuais também estão sendo usados ​​para automatizar tarefas como coletar informações de contato do cliente ou pesquisar dados históricos de transações.

6. Gestão de Riscos

Há uma enorme quantidade de risco envolvido no setor financeiro: risco de mercado, risco de crédito, risco operacional, risco regulatório e assim por diante.

Nos últimos anos, as empresas financeiras vêm adotando cada vez mais IA e aprendizado de máquina para melhorar o gerenciamento de riscos, ajudando-as a detectar e quantificar riscos e tomar as decisões certas.

Os algoritmos de aprendizado de máquina podem monitorar e analisar constantemente grandes conjuntos de dados, a fim de identificar tendências e padrões e fornecer informações críticas em tempo real.

7. Detecção de Fraude e Prevenção à Lavagem de Dinheiro

O aprendizado de máquina agora é um participante importante na batalha constante contra transações fraudulentas e lavagem de dinheiro. Essa tecnologia pode detectar anomalias em grandes conjuntos de dados históricos e monitorar operações em tempo real em busca de comportamento suspeito, alertando os serviços financeiros sobre ameaças de segurança e atividades ilegais em tempo real.

8. Avaliação de Risco de Crédito

O risco de inadimplência de crédito é a chance de empresas/pessoas físicas não conseguirem efetuar os pagamentos necessários de suas obrigações de dívida, o que pode levar a uma possibilidade de perda para um credor. Analistas de crédito anteriores avaliavam o risco analisando as credenciais e capacidades do mutuário, mas isso era propenso a erros. Com o advento do aprendizado de máquina, os algoritmos de ML podem realizar a avaliação de risco de crédito com melhor precisão e muito mais rápido do que qualquer humano.

9. Previsão de Satisfação do Cliente

A satisfação do cliente é uma medida de como os produtos e serviços oferecidos por empresas e organizações atendem às expectativas dos clientes. Essa métrica auxilia as empresas na gestão e monitoramento de seus negócios de forma eficaz e é considerada uma importante métrica de sucesso. Clientes insatisfeitos não ficam por muito tempo, nem expressam sua insatisfação antes de descontinuar os serviços. As organizações, portanto, precisam de medidas confiáveis ​​e representativas para conhecer a satisfação do cliente. Este projeto visa identificar clientes insatisfeitos e tomar medidas proativas para melhorar sua felicidade antes que seja tarde demais.

10. Projeto de Detecção de Fraude de Cartão de Crédito

É crucial que as empresas de cartão de crédito reconheçam transações fraudulentas de cartão de crédito para que seu cartão não seja cobrado por itens que um cliente não comprou. À medida que os cartões de crédito se tornaram o meio de pagamento mais comum (tanto compra online quanto regular), a taxa de fraude tende a acelerar. A detecção de transações fraudulentas usando métodos tradicionais baseados em regras é demorada e geralmente imprecisa, pois o processamento da quantidade de dados é muito grande.

Esses desafios podem ser superados criando modelos de aprendizado de máquina rápidos e diretos para detectar anomalias e classificar as transações corretamente.

10. Previsão do mercado de ações

As previsões de osculações do mercado de ações são frequentemente subestimadas no setor de negociação e até consideradas pseudocientíficas. Alguns traders da velha escola ainda pensam assim também e estudam toneladas de gráficos de ações com castiçais japoneses todos os dias.

No entanto, as empresas hoje podem fazer estimativas e previsões informadas com base nas informações que têm no presente e no passado sobre qualquer ação. Um palpite estimado de movimentos e padrões passados ​​no preço das ações é chamado de análise técnica de ações e é usado para prever a direção do preço de uma ação. Ao mesmo tempo, a técnica mais proeminente envolve o uso de redes neurais artificiais e algoritmos.