O Machine Learning está transformando a maneira como as empresas conduzem seus negócios, principalmente, as do setor financeiro. Essa tecnologia tem a capacidade de automatizar análises de grandes volumes de dados, reduzindo o tempo necessário para obter insights valiosos, e fornecer resultados mais precisos e ágeis. Isso porque utiliza algoritmos que permitem que as máquinas aprendam com experiências passadas, ou seja, ela é capaz de reconhecer padrões complexos em conjuntos massivos de dados sem a necessidade de programação específica.
No cenário que temos hoje, com um volume crescente de dados no ambiente de negócios e a exigência cada vez maior por experiências personalizadas – que deve crescer cerca de 17,5% ao ano, até 2028, segundo a Grand View Research -, o Machine Learning se torna essencial. No setor financeiro essa tecnologia pode ser aplicada de várias maneiras:
- Segmentação de Clientes: Empresas podem avaliar perfis de clientes e oferecer produtos financeiros sob medida, desde empréstimos até investimentos. Isso evita também o uso de verbas desnecessárias com campanhas generalistas que não atingem o público esperado.
- Verificações de Segurança: O Machine Learning pode detectar comportamentos suspeitos e proteger os clientes contra fraudes. Uma vez que a máquina aprenda o comportamento dos consumidores, ela também pode desenvolver mecanismos para verificar a sua segurança automaticamente ao analisar os hábitos e comportamentos e definir um padrão a ser seguido. O que estiver fora deste padrão poderá acionar o sistema de proteção.
- Visão Computacional: Basicamente, consiste na capacidade do sistema de extrair, analisar e dar significado para elementos visuais, incluindo imagens e caracteres. Essa tecnologia é usada em reconhecimento facial e biometria, melhorando a segurança e a eficiência dos processos, desempenhando um papel fundamental na prevenção de fraudes. Ela pode auxiliar na construção de modelos preditivos, mostrando riscos e ações de criminosos em potencial, com antecedência, permitindo a criação de uma margem de tempo maior para tomar as melhores decisões de segurança.
Além desses pontos principais, o Machine Learning também colabora – e muito – com a experiência do cliente, já que permite personalização, automação de processos e atendimento de alta qualidade. As soluções de machine learning e sua capacidade de manipular e analisar um grande volume de dados de maneira eficaz permite que os dados obtidos na jornada de compra sejam aplicados no aperfeiçoamento de processos visando melhorar a qualidade do serviço e produtos. Entre eles:
- Roteamento de pagamentos: pode agilizar os pagamentos que ocorrem dentro das plataformas ao definir o melhor caminho de pagamento automatizado. Assim, as transações são feitas de maneira mais ágil mantendo o nível de segurança elevado.
- Processamento de linguagem natural: Amplamente utilizada em assistentes virtuais, traduz de forma instantânea linguagens diferentes. A tecnologia pode auxiliar na tradução de idiomas e, até mesmo, agilizar atendimentos ao traduzir jargões ou identificar padrões de perguntas.
- Pós-venda: É neste momento que se coloca em prática a fidelização ao adotar estratégias de customer success de forma automática. Isso porque as ferramentas irão analisar o relacionamento do cliente com a empresa e, com base nisso, iniciar ações que possam aumentar o nível de satisfação.
"Em um mercado competitivo, obter insights a partir dos dados e aprimorar a experiência do cliente são cruciais. O Machine Learning oferece as ferramentas para automatizar processos, melhorar a segurança e atender às demandas do mercado atual. As empresas devem estar prontas para adotar essa tecnologia e explorar todo o seu potencial", afirma Vinícius Oliveira e Silva, Head de P&D da Simply, que usa a tecnologia na construção de modelos preditivos para ajudar organizações a tomarem decisões , antecipar tendências e identificar oportunidades ou riscos.
