10 melhores casos de uso de aprendizado de máquina em finanças

A demanda e o valor de engenharia financeira rápida e de alta qualidade, análise financeira e previsão aumentaram nos últimos anos à medida que entramos em um novo nível de experiência do cliente. Os claros benefícios do uso de inteligência artificial e aprendizado de máquina em finanças, bancos e análises de negócios são difíceis de superestimar. As vantagens foram confirmadas na prática por muitos casos de sucesso.

Os aplicativos de aprendizado de máquina no setor bancário permitem que as empresas automatizem processos mundanos e demorados, oferecendo uma experiência do cliente muito mais simplificada e personalizada. Eles também permitem que você trabalhe de forma mais produtiva com grandes bancos de dados, melhorando significativamente a qualidade da avaliação de ativos, prevendo o desempenho financeiro e resolvendo muitos problemas críticos de segurança financeira dos dados.

Esta postagem descreve as principais mensagens sobre o papel do aprendizado de máquina em FinTech e casos de uso de aprendizado profundo no setor bancário. O artigo também se concentra nos casos de uso mais práticos de IA e ML para otimizar serviços financeiros.

O papel do aprendizado de máquina nas finanças

O investimento em novas tecnologias e principalmente em IA em FinTech é um pré-requisito para desenvolver e melhorar sistematicamente a qualidade do trabalho com os clientes e em termos de finanças, dados e segurança cibernética.

Uma equipe de especialistas da Mediant Inc. cita estatísticas interessantes que fornecem mais do que uma previsão específica das tendências de investimento da indústria FinTech nos próximos anos. Com base em dados de pesquisa estatística, a tecnologia de inteligência artificial e o aprendizado profundo em finanças se tornarão o principal investimento nos próximos cinco anos, juntamente com ferramentas institucionais para unificar e gerenciar os processos existentes.

O principal destino funcional dos algoritmos de ML é identificar com destaque padrões de trabalho e correlações entre grandes quantidades de informações, eventos, operações e sequências. Assim, o ML é usado com sucesso hoje em automação de processos, questões de segurança, otimização de suporte ao cliente, ofertas de crédito, otimização de portfólio, finanças pessoais e muitos outros setores.

Na realidade, você está lidando com o trabalho de casos de uso bancário de aprendizado de máquina se for cliente de um banco, serviço de seguros ou qualquer empresa FinTech. Alguns especialistas ironicamente chamam a introdução da IA ​​no mercado financeiro de magia branca porque é quase invisível, mas ainda muda a interação do cliente e da empresa para melhor.

Por exemplo, o principal banco comercial da Ucrânia, o PrivatBank, praticou efetivamente uma tecnologia com assistentes de chatbot em plataformas da web e aplicativos móveis. Os chatbots baseados em IA otimizaram significativamente o tempo de processamento da resolução geral de consultas.

A empresa mundialmente conhecida PayPal investe em deep learning em termos de segurança para melhorar seu monitoramento financeiro e detecção de fraudes.

Portanto, se você está procurando por tecnologias como as mencionadas anteriormente, verifique a competência técnica da Fayrix em desenvolvimento para descobrir como podemos ajudar.

10 casos de uso de aprendizado de máquina para finanças

Já descobrimos que o assunto em discussão é uma ferramenta indispensável para a indústria de FinTech hoje. As tecnologias de IA podem ser amplamente usadas tanto para funções de negócios mais gerais (da detecção de spam à categorização de documentos) quanto para necessidades mais especializadas de empresas financeiras (da análise técnica de ações à pontuação de crédito). Aqui, você pode verificar o serviço de desenvolvimento de software personalizado da Fayrix para saber mais.

A seguir, detalharemos alguns dos casos mais populares de colocar essa tecnologia em prática. Vamos explorar as vantagens do aprendizado de máquina em bancos e finanças!

Aprendizado de máquina para experiência do cliente em serviços financeiros

O mais alto nível de suporte ao cliente é o principal marcador da qualidade dos serviços financeiros prestados. E este é precisamente o fator em que as principais empresas financeiras estão lutando pela liderança. O ML ajuda as organizações a melhorar a experiência do cliente, os serviços e otimizar os orçamentos. Na maioria dos casos, a automação de processos substitui o trabalho manual rotineiro, automatiza tarefas e torna sua realização mais produtiva.

Entre os exemplos mais marcantes de automação de processos para aumentar o nível de atendimento ao cliente em finanças estão a automação de papelada e call centers, e o uso de chatbots.

Um dos 'quatro grandes' bancos americanos Wells Fargo, uma holding que presta serviços financeiros, bancários e de seguros nos EUA, Canadá e Porto Rico, investe constantemente na melhoria do suporte ao cliente. Ele usa com sucesso um chatbot baseado em IA para se comunicar com os usuários de forma mais produtiva e fornecer assistência de suporte usando contas e códigos.

Integração do cliente

O onboarding de clientes é o processo completo pelo qual os usuários passam quando atuam como clientes de um banco ou empresa FinTech. A experiência de integração pode realmente determinar o relacionamento atual do cliente com a organização. Para visualizar os resultados da aplicação de ML para integração de clientes, tente observar a interface de qualquer rede social popular.

Qualquer mudança mínima no design da página inicial ou um atalho de aplicativo em sua área de trabalho, qualquer mudança no algoritmo e inovação funcional não estão acontecendo apenas por capricho do desenvolvedor. A inteligência artificial estuda os padrões dos usuários na web e, a partir da análise do comportamento de milhões de clientes, são criadas mudanças e melhorias.

Entre os exemplos de casos de sucesso nessa direção está a experiência do desafiante alemão N26 Bank. Ser totalmente digital permite que os clientes gerenciem suas vidas financeiras diretamente de seus smartphones desde o primeiro dia. Ele convida os clientes a abrir uma conta em minutos, diretamente do smartphone, gerenciá-la em qualquer lugar, gastar e economizar dinheiro em tempo real. Esta oferta faz todo o sentido para o cliente. Hoje em dia, processos anteriormente complexos, como onboarding, podem acontecer em qualquer lugar em minutos.

Detecção e prevenção de fraudes

Enquanto o número de transações, clientes reais e integrações crescerem, as ameaças de segurança aparecerão. É quando os algoritmos de aprendizado de máquina são úteis quando bancos e outras instituições exigem detecção especial de fraude.

As organizações bancárias podem usá-lo para monitorar uma quantidade considerável de parâmetros transacionais de uma só vez para cada conta em tempo real. O algoritmo examina os dados históricos de pagamento e analisa a ação de cada titular do cartão. Esses modelos podem ser altamente proeminentes e evitar comportamentos suspeitos com grande precisão.

Um sistema de pagamento global Payoneer fornece serviços financeiros e transferências de dinheiro online em todo o mundo. Assim, o banco de dados de clientes da empresa é estimado em milhões. Como a empresa é um provedor MasterCard registrado em todo o mundo, a segurança das transações falharia sem casos de uso de ML no setor bancário.

Gerenciamento de portfólio

O gerenciamento de portfólio é um serviço de gerenciamento de patrimônio online que utiliza pontos estatísticos da emissão, bem como algoritmos automatizados para otimizar o desempenho dos ativos dos clientes. Os clientes preenchem suas metas financeiras, por exemplo, para economizar uma certa quantia de dinheiro durante um determinado período de tempo. O consultor de robô então atribui ativos atuais a variantes e oportunidades de investimento. O gerenciamento de portfólio envolve a criação e supervisão de investimentos selecionados que se alinham aos objetivos financeiros de longo prazo do investidor e à tolerância ao risco.

Uma das maiores empresas de gestão de investimentos do mundo, a BlackRock Investment Company, oferece o Aladdin, um sistema operacional criado e adaptado para as necessidades dos gestores de investimentos. A empresa afirma que Aladdin pode usar o aprendizado de máquina em FinTech para fornecer aos gerentes de investimentos em instituições financeiras ferramentas de software de análise de risco e gerenciamento de portfólio para tomar decisões de investimento mais informadas e operar com mais eficiência.

Avaliação e gestão de riscos de crédito

O risco de crédito é a perda econômica que emana do descumprimento de uma contraparte de suas obrigações contratuais ou do aumento do risco de inadimplência durante o prazo da transação. A crescente complexidade da avaliação dos riscos de crédito abriu as portas para o aprendizado profundo em finanças. Isso é evidente no crescente mercado de swaps de inadimplência de crédito, onde há muitos elementos incertos – envolvendo a determinação tanto da probabilidade de um evento de inadimplência quanto a estimativa do custo se ocorrer uma inadimplência.

O outro lado da implementação de ML no gerenciamento de riscos é o termo de segurança. O Grupo de Soluções de Tesouraria e Comércio do Citi firmou uma parceria estratégica com a Feedzai, líder em inteligência artificial para gerenciamento de riscos em tempo real em bancos e comércio.

O Citi integrou a plataforma de monitoramento de transações da Feedzai alimentada por tecnologia avançada em seus próprios serviços e plataformas proprietárias para fornecer aos clientes um controle aprimorado e gerenciamento de risco para transações de pagamentos. A solução de ML compara todos os pontos de dados possíveis nas transações atuais e anteriores para detectar transações suspeitas com preocupações de conformidade.

Previsão de churn de clientes

A previsão de perda de clientes é um dos casos de uso de big data mais populares nos negócios. Está na detecção de clientes que podem cancelar a assinatura regular. O escopo para a implementação dos métodos é enorme – desde funis de vendas em correspondências comerciais até a personalização de vários programas de fidelidade para clientes.

Qualquer grande empresa de telecomunicações ou operadora móvel pode ser citada como um exemplo de aplicação prática do aprendizado de máquina na previsão da perda de clientes. Esta categoria inclui quase todas as empresas que vendem assinaturas.

A gigante de streaming de vídeo Netflix teve um lucro líquido total de mais de 1,86 bilhão de dólares em 2019, enquanto a receita anual da empresa atingiu 20,15 bilhões de dólares. O número de assinantes de streaming da Netflix em todo o mundo continuou a crescer nos últimos anos, chegando a 167 milhões no quarto trimestre de 2019. Se você estiver interessado em desenvolver um aplicativo móvel, consulte as competências de Fayrix para saber mais.

Avaliação e gestão de ativos

O gerenciamento de ativos para ativos digitais ou ativos industriais distribuídos são aplicações em que dados volumosos sobre os ativos já estão sendo registrados, tornando-os prontos para automação por meio de IA.

As empresas de gestão de ativos e patrimônio estão explorando as possíveis soluções de IA para melhorar suas decisões de investimento e usar seus dados históricos. Aproximadamente 13,5% dos fornecedores de IA no setor bancário são para soluções de gerenciamento de patrimônio e ativos.

Previsão do mercado de ações

As previsões de flutuações 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.

Algoritmos e seu uso no mercado de ações e negociação

O aprendizado de máquina financeiro ajuda a resolver tarefas com as decisões de negociação vencedoras na esfera de negociação algorítmica. Um modelo matemático monitora as últimas atualizações das informações de mercado e os resultados das negociações em tempo real. Um algoritmo especial foi criado para detectar padrões que podem impactar a dinâmica dos preços das ações em seu curso crescente ou decrescente. Ele pode então agir proativamente para vender, manter ou comprar ações, usando informações factuais relacionadas a previsões.

Algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar toneladas de fontes de dados e condições de mercado simultaneamente. E, compreensivelmente, os comerciantes humanos não podem alcançá-lo fisicamente devido à enorme quantidade de informações.

Subscrição e pontuação de crédito

O chamado sistema de pontuação de crédito avalia a qualidade de crédito e os riscos de crédito de uma pessoa com base em métodos estatísticos numéricos. Esta tecnologia é frequentemente utilizada em empréstimos rápidos para pequenas quantias ao registar empréstimos expressos ao consumidor em lojas reais por empresas de crédito no negócio de operadoras móveis ou seguradoras.

Scoring é a atribuição de pontos por meio do preenchimento de um questionário elaborado por avaliadores de risco de crédito. Com base nos resultados dos pontos ganhos, o sistema decide automaticamente aprovar ou recusar a emissão de um empréstimo.

Os dados para sistemas de pontuação são obtidos a partir das probabilidades de pagamento de empréstimos por grupos individuais de mutuários, que foram recebidas a partir da análise do histórico de crédito de milhares de pessoas. Acredita-se que haja uma correlação entre certas características sociais de um determinado cliente, incluindo ter filhos, estado civil, nível de escolaridade e consciência do mutuário.

Por exemplo, uma das maiores agências de histórico de crédito nos Estados Unidos com mais de um século de história, a Equifax, implementa com sucesso o aprendizado de máquina e a tecnologia FinTech. Eles os usam na pontuação de crédito para fornecer classificações de crédito e dados demográficos para empresas e oferecem serviços de monitoramento de crédito comercial e prevenção de fraudes diretamente aos consumidores.

Exemplos de startups de sucesso no setor financeiro

Abaixo estão algumas soluções excelentes que utilizam inteligência artificial e aprendizado de máquina para ajudar bancos e usuários comuns a lidar melhor com o gerenciamento financeiro.

Significado

Esta é uma das startups de aprendizado de máquina mais populares no setor bancário. Além disso, a solução é criada à beira do setor bancário e do comércio eletrônico, pois sua principal tarefa é identificar fraudes na etapa de checkout. Utilizando as tecnologias de deep learning, a solução verifica a identidade dos clientes, além de concluir sobre a intenção de pagamento, levando em consideração as transações anteriores e os padrões de comportamento do usuário.

HyperScience

A HyperScience é uma das startups de IA e aprendizado de máquina no setor bancário que visa melhorar a produtividade, eliminar erros humanos e simplificar tarefas rotineiras. Alimentada pela tecnologia de Processamento Inteligente de Documentos, a solução transforma faturas manuscritas em dados precisos.

AppZen

Esta é outra startup de aprendizado de máquina fascinante no setor financeiro criada para uma auditoria automatizada de back-office. A plataforma analisa contratos e faturas para encontrar erros, fraudes e padrões de gastos. A solução também está equipada com Processamento de Linguagem Natural (NLP) e visão computacional avançada.

Zest Finance

Esta plataforma é um dos exemplos de startups de ML no setor bancário com o objetivo de melhorar a pontuação de crédito. Com a ajuda de modelagem avançada de crédito, a solução identifica os possíveis riscos e ajuda os credores a tomar decisões informadas. A Zest Finance também suporta os conceitos de finanças abertas, analisando todos os dados disponíveis sobre a solvência do cliente para obter uma visão completa.

Futuro Conselheiro

As tecnologias de ML em projetos de startups financeiras vão além da coleta e análise de dados. O Future Advisor é um deles, impulsionado pela análise preditiva. A plataforma sugere decisões de investimento orientadas por dados e táticas de gerenciamento de patrimônio, dependendo do objetivo, além de considerar as oportunidades de otimização de tributação.

Cléo

Usar tecnologias de IA em startups bancárias para resolver a rotina do banco e tarefas mais sofisticadas não é a única oportunidade. O aprendizado de máquina em startups de finanças também pode servir a usuários comuns. Por exemplo, Cleo é um aplicativo de orçamento inteligente que analisa hábitos e padrões de gastos, fornece dicas de orçamento, sugere a definição de metas financeiras e ajuda os usuários a alcançá-las. O design intuitivo e a experiência divertida do usuário são os recursos que tornam o Cleo ainda mais notável.

Nossa experiência

Gerenciar seu projeto de startup é sempre um desafio, especialmente se você pretende revolucionar o mercado FinTech com sua excelente ideia. No entanto, há muitos problemas técnicos e de conformidade a serem resolvidos antecipadamente, e a Fayrix está aqui para ajudá-lo em ambas as tarefas.

Somos uma empresa offshore de desenvolvimento de software que fornece serviços de design web e mobile para startups. Além disso, entendemos perfeitamente suas necessidades para a mais alta qualidade do projeto final, razoavelmente compatível com o custo de desenvolvimento. Para otimizar ao máximo o processo de desenvolvimento, montamos equipes de tecnologia remotas e dedicadas com a oportunidade de realocá-las em um determinado estágio de crescimento da startup.

Nossa ampla experiência em desenvolvimento de software para startups abrange, mas não se limita à criação de soluções FinTech para previsão de demanda, otimização de armazém, previsão de perda de clientes e pontuação de crédito.

Entre em contato conosco agora mesmo para discutir sua ideia e traçar a estratégia de desenvolvimento para seu futuro projeto FinTech!

Fayrix tem uma vasta experiência em casos benéficos de aprendizado de máquina para finanças e tarefas específicas nos negócios. Soluções prontas podem ser aplicadas em diversas áreas, desde previsão de demanda e otimização de armazém até previsão de perda de clientes e pontuação de crédito.

Entre nossos clientes estão os maiores bancos em diversos países. Tivemos uma cooperação bem-sucedida com o Banco Santander dos EUA. Ajudamos a construir um modelo preditivo para determinar o consumo de produtos bancários pelos clientes. O principal objetivo da implementação do método foi aumentar a taxa de conversão em campanhas de vendas de um produto bancário específico para um público-alvo restrito.

Mais um caso de uso de aprendizado de máquina bem-sucedido no setor bancário foi com o banco russo mais proeminente - o Sberbank. A equipe de Fayrix teve que construir um modelo de previsão dos gastos totais e individuais dos clientes. Desenvolvemos um conjunto de modelos para resolver o problema: previsão de séries temporais, regressão linear e árvores de decisão. Os objetivos desta solução eram aumentar as vendas e a fidelização através de ofertas pessoais relevantes. A essência do método implementado foi prever as transações do cliente com um cartão plástico.

Revoleto é uma plataforma de e-learning que ajuda os usuários a descobrir o mundo dos investimentos e negociação. A empresa tem como objetivo desenvolver uma plataforma de e-learning para traders para permitir que iniciantes mergulhem no mercado de negociação. A ampla gama de ferramentas úteis de investimento e negociação da Revoleto ajuda os entusiastas de negociação a aprofundar sua compreensão e aprender a analisar o mercado corretamente.

Pensamentos finais

O ML é mais prevalente em finanças do que qualquer outro setor devido ao poder computacional disponível e às novas ferramentas de aprendizado de máquina. Os maiores benefícios do aprendizado de máquina em finanças incluem simplificar o marketing de produtos e ajudar com previsões de vendas precisas.

Os algoritmos de aprendizado de máquina podem lidar com muitas tarefas que excedem a capacidade humana e eliminam o erro humano. À medida que os algoritmos aprendem constantemente, eles servem como uma ponte para um sistema financeiro automatizado completamente impecável. Se sua empresa precisa de tal vantagem para superar os concorrentes, entre em contato com a equipe da Fayrix. Teremos o maior prazer em discutir suas ideias de projeto!

Se você ainda não tem certeza de qual tecnologia precisará em seu projeto futuro, verifique as competências tecnológicas da Fayrix e escolha a melhor solução para solucionar todos os seus objetivos de negócios.

Perguntas frequentes

Quais são os principais casos de uso de machine learning em finanças?

Na maioria dos casos, as tecnologias de ML em projetos de startups financeiras abrem muitas oportunidades para analisar dados e padrões de comportamento dos clientes, descobrir hábitos de gastos, avaliar ganhos reais, tomar decisões de empréstimo e investimento menos arriscadas, melhorar a experiência do cliente, prevenir fraudes e automatizar documentos em processamento.

Quais são os projetos mais populares desenvolvidos com ML para o setor financeiro?

As startups de IA e aprendizado de máquina mais populares no setor bancário são Sygnifyd (uma solução que detecta fraudes ao fazer pagamentos online), HyperScience (a plataforma que automatiza o processamento de faturamento), Future Advisor (a solução de tomada de decisão de IA que sugere opções benéficas de investimento), e Cleo (o aplicativo de gerenciamento de dinheiro e orçamento pessoal com inteligência artificial).

A IA substituirá os empregos financeiros?

Existem muitas startups promissoras no setor bancário, e algumas delas já eliminaram a necessidade de participação humana, por exemplo, aqueles aplicativos que automatizam tarefas rotineiras. De fato, a IA provavelmente substituirá alguns empregos financeiros devido ao enorme potencial dessa tecnologia e ao impacto do COVID-19. No entanto, ainda existem tarefas que exigem a mente humana, intuição, experiência e criatividade, e é improvável que os trabalhos relacionados a elas sejam totalmente substituídos pela IA.