Machine Learning: vantagens para bancos e instituições financeiras

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 2022, a Inteligência Artificial é a segunda tecnologia mais aplicada no setor financeiro, atrás apenas dos investimentos em segurança cibernética. E por ser um setor que lida diariamente com uma enorme quantidade de dados, o Machine Learning na área de 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. O uso do aprendizado de máquina no setor financeiro é importante porque com ele é possível fazer análises preditivas para se ter um melhor entendimento do comportamento do consumidor.

Como o Machine Learning começou a ser utilizado na área de finanças?

Inicialmente, o Machine Learning no mercado financeiro começou a ser utilizado devido à necessidade da área de ter previsões mais concretas sobre as próximas movimentações do mercado. Assim, eles conseguiriam antecipar algumas ações e maximizar o seu retorno financeiro.

Aplicações no Mercado Financeiro

• 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. A automação é utilizada para:
• Ampliar o portfólio de serviços disponíveis;
• Melhorar a experiência do cliente;
• Otimizar os recursos direcionando-o para os locais corretos;
• Reduzir os custos.

• Negociação algorítmica: é uma estratégia utilizada pelo mercado financeiro para monitorar as movimentações do mercado em tempo real. Dessa forma, é possível tomar decisões de modo mais assertivo e inteligente; os profissionais do mercado financeiro conseguem identificar padrões, fazer previsões de tendências de altas ou de baixas no mercado das ações e muito mais.

• Pontuações de crédito: já é uma 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 risco de inadimplência. Aqui, o Machine Learning analisa centenas de dados dos perfis dos clientes e faz previsões dos riscos que as instituições correm.

• 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. As instituições podem usar essa tecnologia para acompanhar os parâmetros de transação das contas em tempo real. Desse modo, conseguem identificar comportamentos fraudulentos com alta precisão, avisando o cliente e até impedindo a transação quando a probabilidade de fraude chega a 95% (fonte: Cantarino Brasileiro).

Aqui na Topaz, provemos tecnologia que gera segurança do processo de Onboarding até a efetivação da transação com o que há de mais inovador em Machine Learning e IA, além de nossas soluções oferecerem fácil integração e alta disponibilidade.