No ano em que a inteligência artificial (IA) teve a sua estreia pública mais espetacular, pode parecer que a aprendizagem automática (ML) foi reduzida a uma moda passageira.

No entanto, é o que está mais longe da verdade. Mesmo que não seja tão popular como antes, o aprendizado de máquina ainda é muito procurado hoje. Isto ocorre para que o aprendizado profundo possa ser usado para treinar IA generativa. FinTech não é exceção.

Com um tamanho de mercado global projetado de cerca de US$ 158 bilhões em 2020 e crescendo a uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 18% para atingir um impressionante $ 528 bilhões até 2030, o aprendizado de máquina é uma das ferramentas mais valiosas disponíveis para as instituições financeiras para otimização de processos. E, no final, à medida que nosso mais recente estudo sobre o estado da IA ​​se aprofunda, economize despesas.

Casos de uso de aprendizado de máquina em FinTech

O aprendizado de máquina está resolvendo alguns dos principais problemas do setor. A fraude, por exemplo, afeta mais do que simplesmente seguros ou criptomoedas. Além disso, uma forte conformidade regulatória transcende os limites do domínio. Independentemente do seu setor ou tipo de negócio, o aprendizado de máquina em finanças oferece diversas maneiras de converter preocupações em ganhos.

1. Negociação algorítmica

Muitas empresas empregam a tática muito bem-sucedida de negociação algorítmica para automatizar suas escolhas financeiras e aumentar o volume de transações. Implica a execução de ordens de negociação seguindo diretrizes de negociação pré-escritas, possibilitadas por algoritmos de aprendizado de máquina. Como seria difícil replicar manualmente a frequência das negociações feitas pela tecnologia de ML, todas as empresas financeiras importantes investem em negociações algorítmicas.

2. Detecção e prevenção de fraudes

As soluções de aprendizado de máquina na FinTech aprendem e se adaptam constantemente aos novos padrões de golpes, melhorando a segurança das operações e dos clientes da sua empresa. Isto contrasta com a natureza estática da clássica detecção de fraude baseada em regras.

Algoritmos de aprendizado de máquina podem identificar atividades suspeitas e padrões de fraude intrincados com grande precisão, examinando vastos conjuntos de dados.

A IBM demonstra como o aprendizado de máquina (ML) pode identificar fraudes em até 100% das transações em tempo real, permitindo que as instituições financeiras minimizem as perdas e tomem medidas imediatas em caso de perigo.

Os sistemas FinTech que usam aprendizado de máquina (ML) podem detectar inúmeras formas de fraude, incluindo roubo de identidade, fraude de cartão de crédito, fraude de pagamento e invasão de contas. Isso permite segurança completa contra uma ampla gama de ameaças.

3. Conformidade regulamentar

As soluções de Tecnologia Regulatória (RegTech) estão entre os casos de uso mais populares de aprendizado de máquina no setor bancário.

Os algoritmos de ML podem identificar correlações entre recomendações, uma vez que podem ler e aprender com grandes documentos regulatórios. Por isso, soluções em nuvem com algoritmos integrados de aprendizagem automática para o setor financeiro podem rastrear e monitorar automaticamente as mudanças regulatórias.

As organizações bancárias também podem ficar de olho nos dados das transações para detectar irregularidades. Desta forma, o ML pode garantir que as transações dos consumidores cumprem os requisitos regulamentares.

4. Mercado de ações

Os enormes volumes de atividade comercial geram grandes conjuntos de dados históricos que apresentam um potencial de aprendizagem infinito. Mas os dados históricos são apenas a base sobre a qual as previsões são construídas.

Os algoritmos de aprendizado de máquina analisam fontes de dados em tempo real, como notícias e resultados de transações, para identificar padrões que explicam o funcionamento do mercado de ações. O próximo passo para os traders é escolher um padrão comportamental e determinar quais algoritmos de aprendizado de máquina incorporar em sua estratégia de negociação.

5. Análise e tomada de decisão

FinTech usa aprendizado de máquina para lidar e compreender grandes quantidades de dados de maneira confiável. Através da integração de serviços de análise de dados, oferece insights minuciosamente investigados que agilizam a tomada de decisões em tempo real, economizando tempo e dinheiro. Além disso, esta tecnologia melhora a velocidade e a precisão da previsão de padrões futuros de mercado.

As empresas FinTech também podem usar análise preditiva tecnologias para desenvolver soluções inovadoras e com visão de futuro que se adaptem às mudanças nas demandas dos consumidores e nas tendências do mercado. Com a ajuda da análise de dados e dos serviços de aprendizagem automática trabalhando em conjunto, as empresas FinTech podem prever e abordar com sucesso novas necessidades financeiras graças a esta estratégia proativa.

Como as empresas se beneficiam do aprendizado de máquina na FinTech?

Os pontos acima destacam os casos de uso do aprendizado de máquina, mas e os detalhes? Como as principais vantagens do ML na FinTech podem ser melhor resumidas se limitadas a um pequeno número de marcadores objetivos?

1. Automatizando processos repetitivos

A automação é provavelmente o benefício de aprendizado de máquina mais óbvio para a FinTech, com diversas vantagens. Para validar as informações do cliente em tempo real sem exigir entrada manual, por exemplo, algoritmos de aprendizado de máquina podem agilizar o processo de integração do cliente.

Além disso, ao eliminar a necessidade de introdução de dados humanos, a automatização da reconciliação das transações financeiras poupa tempo e dinheiro. O restante da sua equipe se beneficiará da automação de maneiras mais sutis. A automação orientada por ML elimina o trabalho tedioso que impede seus profissionais de trabalhar em projetos mais importantes.

2. Alocação de recursos

Através do reconhecimento de padrões, o aprendizado de máquina estabelece a melhor alocação de fundos, mão de obra e tecnologia. Como dito anteriormente, os robo-consultores usam aprendizado de máquina (ML) na gestão de investimentos FinTech para avaliar o perfil de risco de cada cliente e alocar ativos garantindo que o portfólio de cada cliente esteja sincronizado com seus objetivos financeiros e tolerância ao risco.

Além disso, os chatbots alimentados por aprendizado de máquina oferecem atendimento ao cliente 24 horas por dia, alocando recursos de forma eficiente para lidar com um grande volume de consultas dos consumidores. Desta forma, as empresas FinTech podem aumentar o âmbito das suas ofertas sem aumentar significativamente os custos operacionais.

3. Redução de custos por meio de análises preditivas

As empresas FinTech podem encontrar oportunidades de redução de custos com a ajuda de análises preditivas baseadas em aprendizado de máquina. Por exemplo, no crédito, a aprendizagem automática (ML) pode prever incumprimentos de empréstimos, permitindo aos credores gastar recursos de forma mais eficaz para reduzir perdas potenciais.

Outra localização financeira utiliza a pesquisa de padrões de clientes para criar uma situação semelhante. As empresas podem reter clientes de forma proativa e reduzir o custo de recrutamento de novos, usando o aprendizado de máquina para prever a rotatividade de clientes.

4. Processamento de dados

Desenvolvimento de software FinTech as empresas podem aproveitar tecnologias como reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e outros sistemas automatizados de processamento de documentos para extrair informações importantes baseadas em dados, à medida que o aprendizado de máquina lida com processamento e análise de dados em grande escala.

Isso reduz enormemente a dependência de uma empresa em equipes consideráveis ​​de análise de dados e custos relacionados, automatizando processos como processamento de solicitações de empréstimo, verificações de Know Your Customer (KYC) e conformidade regulatória.

Estudos de caso de implementação de aprendizado de máquina em FinTech

O aprendizado de máquina tem oferecido valor à indústria de desenvolvimento de software FinTech. Aqui estão alguns excelentes estudos de caso em todo o mundo.

1. Credgênicos

Em 2022, a Credgenics, uma startup indiana de SaaS especializada em automação jurídica e cobrança de dívidas, alcançou um Carteira de empréstimos total de US$ 47 bilhões, tendo processado mais de 40 milhões de empréstimos de varejo.

Mais de 100 clientes corporativos se beneficiaram de custos e prazos de cobrança mais baixos, maior eficiência jurídica e taxas mais altas de resolução e cobrança devido às suas soluções baseadas em aprendizado de máquina.

2. A inteligência contratual do JPMorgan Chase

Em 2017, o maior banco dos EUA revelou uma plataforma de inteligência contratual (COiN) que aproveitou fortemente o processamento de linguagem natural (PNL) para permitir que os computadores compreendessem a voz e a escrita manual.

O objetivo principal do COiN era automatizar processos manuais repetitivos e trabalhosos, como a revisão de contratos de crédito comercial, que foi estimado em exigir até 360,000 horas de trabalho no caso do JPMorgan Chase. COiN poderia completar a tarefa em poucos segundos.

3 Wells Fargo

Wells Fargo é uma empresa mundial de serviços financeiros com sede nos Estados Unidos que emprega soluções de aprendizado de máquina como PNL, deep learning, redes neurais e facilitadores de análise preditiva para lidar com pontos de dados de clientes individuais e em massa.

O que torna isso digno de nota? A capacidade de identificar a intenção por trás da frase de um cliente nas reclamações, que pode passar despercebida durante uma leitura típica da transcrição. Isso permite que a organização simplifique as operações, forneça serviços mais eficientes e promova relacionamentos mais fortes com os clientes.

Conclusão

A FinTech não é uma das várias indústrias profissionais preocupadas com os apocalipses da IA. Isso não quer dizer que as organizações comerciais não estejam preocupadas com as potenciais ramificações dos dados falsos alimentados pela IA – ou que os profissionais da FinTech não estejam de olho nas coisas.

No entanto, nenhuma das taxas mais rápidas de modernização impostas pela tecnologia é exclusiva da FinTech. É em nome da tecnologia que impulsiona a FinTech e a mantém unida. É o que diferencia a força de trabalho da FinTech como uma das mais avançadas tecnologicamente em qualquer setor. Para muitos, foi isso que os atraiu para a FinTech em primeiro lugar. Nossos especialistas estão intimamente familiarizados com a situação.

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• Fonte: https://www.fintechnews.org/how-is-machine-learning-changing-the-landscape-of-fintech/