Machine Learning: como usar em plataformas financeiras?

Machine Learning (ML) é uma área da Inteligência Artificial que utiliza dados para treinar algoritmos e automatizar decisões. Presente em diversas soluções, como recomendações de streaming, análises financeiras e prevenção de fraudes, essa tecnologia se aprimora conforme o uso, o que melhora os resultados que entrega de forma contínua e estratégica.

Um exemplo de uso dessa tecnologia no mercado financeiro é a análise de crédito em tempo real. Ao processar grandes volumes de dados históricos e comportamentais, o aprendizado de máquina, tradução do ML para o português, identifica padrões de risco com precisão e agilidade, o que permite deliberações automatizadas sobre concessão da quantia ou não.

Empresas que utilizam esse recurso percebem diversos benefícios, como redução de riscos operacionais, automação de tarefas críticas e personalização de serviços com base no comportamento do cliente. 

Achou interessante? Então, continue a leitura e entenda o que é Machine Learning, como funciona, a relação com outras tecnologias, como Deep Learning e Inteligência Artificial e, o mais importante, como aplicar o aprendizado de máquina no seu negócio!

O que é Machine Learning?

Machine Learning é um método de análise de dados que permite que sistemas aprendam com experiências anteriores, reconheçam padrões e tomem decisões com o mínimo de intervenção humana. Em vez de seguir instruções rígidas, os algoritmos de ML se ajustam com base nos dados que recebem e nos resultados que produzem.

No dia a dia, esse conceito está, por exemplo, em aplicativos de filmes ou músicas que recomendam conteúdos a partir da análise do que o usuário já assistiu ou ouviu. 

Da mesma forma, sistemas de bancos digitais utilizam essa tecnologia para prever riscos de inadimplência ao cruzar informações comportamentais, financeiras e históricas. Em marketplaces, o ML também prevê o interesse do cliente por determinados produtos e personaliza as ofertas que exibe.

Além desses exemplos de aplicações, o aprendizado de máquina está por trás de diversos recursos que passam despercebidos na nossa rotina, como filtros de spam em e-mails, sugestões de rotas em aplicativos de transporte, análise de sentimentos em redes sociais e até sistemas de segurança que detectam tentativas de fraude em tempo real.

A capacidade de adaptação contínua torna o ML uma ferramenta poderosa para empresas que desejam transformar dados em decisões mais rápidas, precisas e relevantes para seus objetivos de negócio.

Sugestão de leitura: “AI as a Service: o que é? Quais são os desafios e vantagens?”

Machine Learning e Deep Learning: qual é a relação?

A relação entre Machine Learning e Deep Learning​ está no fato de que uma tecnologia está inserida no universo da outra.

Enquanto o ML engloba métodos variados de aprendizado a partir dos dados, o DL se destaca por utilizar redes neurais profundas capazes de processar informações complexas e em grande volume e, assim, automatizar a extração de características relevantes.

No aprendizado de máquina tradicional, os algoritmos dependem da definição prévia de quais informações são importantes para análise, o que exige intervenção humana para selecionar essas características. 

Já o aprendizado profundo (DL) permite que as próprias redes neurais identifiquem padrões e características automaticamente, o que é essencial para lidar com dados não estruturados, como imagens, sons e textos.

Portanto, todo DL faz parte do ML, mas nem todo ML envolve DL. Essa distinção ajuda a escolher a técnica adequada conforme a complexidade do problema e a quantidade de dados disponíveis.

E a relação entre Inteligência Artificial e Machine Learning?

A relação entre Inteligência Artificial e Machine Learning se dá pela hierarquia entre os conceitos, uma vez que o ML é um subconjunto da IA. 

Enquanto a IA representa o campo mais amplo que busca criar sistemas capazes de simular a inteligência humana, o aprendizado de máquina se concentra em métodos específicos para que esses mesmos sistemas aprendam e decidam ações a partir de dados.

A inteligência artificial depende dos modelos que o aprendizado de máquina desenvolve para executar tarefas complexas, como reconhecimento de voz, tradução automática e análise preditiva. 

No setor financeiro, por exemplo, a IA utiliza o ML para detectar fraudes, avaliar riscos e automatizar processos de pagamento com mais eficiência e segurança.

Assim, o aprendizado de máquina funciona como a base técnica que permite à inteligência artificial evoluir e oferecer soluções práticas que transformam dados em decisões inteligentes.

Dica de leitura: “O que é Big Data e para que serve? Saiba tudo!” 

Como funciona o Machine Learning?

Saber como funciona o Machine Learning é essencial para compreender o processo que permite aos sistemas analisar dados, identificar padrões e gerar resultados precisos sem intervenção humana constante. 

Essa tecnologia opera por meio de um ciclo contínuo que envolve a entrada de dados, o treinamento dos algoritmos, a geração de predições e o refinamento dos modelos com base no feedback.

Inicialmente, o sistema recebe uma grande quantidade de dados que servem como base para o aprendizado. Em seguida, os algoritmos processam essas informações para identificar padrões e relações relevantes. Durante o treinamento, o modelo ajusta os parâmetros para melhorar a precisão das respostas.

Existem três tipos principais de aprendizado em machine learning: 

• aprendizado supervisionado: utiliza dados rotulados para ensinar o modelo; 
• aprendizado não supervisionado: busca encontrar estruturas ocultas em dados não rotulados;
• aprendizado por reforço: no qual o modelo aprende a tomar decisões a partir de recompensas ou punições, o que aprimora seu desempenho com a experiência.

Com esse funcionamento, o ML permite que sistemas evoluam com o tempo, pois se adaptam conforme a entrada de novos dados. Essa dinâmica aprimora a capacidade da solução de prever comportamentos e automatizar tarefas em diversas aplicações conforme aprende mais.

Quais são os principais algoritmos de Machine Learning?

Os algoritmos de Machine Learning são conjuntos de regras e processos matemáticos que permitem aos sistemas aprender com os dados e realizar predições ou classificações. A escolha depende do objetivo e da natureza dos dados. Os principais são:

• regressão linear: utilizada para prever valores contínuos, como preços ou vendas, com base em variáveis relacionadas, a exemplo do histórico de compras do cliente;
• árvores de decisão: criam um modelo em forma de árvore para tomar decisões com base em perguntas simples, o que facilita interpretações claras, como identificar se um cliente é elegível para um empréstimo a partir de critérios, como renda, histórico de crédito e idade;
• redes neurais: inspiradas no cérebro humano, são estruturas complexas que identificam padrões em dados grandes e não lineares, usadas em reconhecimento de imagem e voz;
• SVM (Máquinas de Vetores de Suporte): algoritmos que classificam dados ao encontrar a melhor margem que separa diferentes categorias, eficazes em problemas de alta dimensionalidade, como identificar fraudes em transações financeiras ou classificar fotos em documentos.

O que é suporte em machine learning e como funciona?

Outro ponto que você precisa entender é o que é suporte em Machine Learning, pois esse apoio é o que garante o funcionamento eficaz dos modelos após a implementação. 

O suporte técnico envolve monitorar o desempenho dos algoritmos, corrigir erros, atualizar dados e ajustar parâmetros para manter a precisão. Sem esse acompanhamento contínuo, os modelos podem perder eficiência com o tempo, o que prejudica os resultados.

Geralmente, equipes especializadas de cientistas de dados, engenheiros de ML e profissionais de TI são responsáveis por esse serviço. 

Qual é o principal objetivo do Machine Learning?

O principal objetivo do Machine Learning é prever comportamentos e automatizar decisões com base em dados. Ao analisar grandes volumes de informações, essa tecnologia identifica padrões que ajudam a antecipar resultados, eliminar processos manuais e reduzir erros.

Para as empresas, o ML significa agilidade nas tomadas de decisão, mais precisão nos resultados, personalização dos serviços que oferece e otimização dos recursos. 

Dessa forma, o aprendizado de máquina torna-se um importante aliado na promoção da eficiência operacional e geração de vantagem competitiva ao transformar dados em ações estratégicas.

Dica de leitura: “Processos financeiros: 9 vantagens de automatizá-los + dicas!”

Como aplicar Machine Learning no seu negócio? 

Agora que saber como essa tecnologia funciona, resta apenas descobrir como aplicar Machine Learning no seu negócio, concorda? 

A implementação exige planejamento, objetivos bem definidos e dados de qualidade. Veja as principais etapas do processo:

1. Identificação do problema: comece com a definição do desafio que precisa resolver, como reduzir fraudes em pagamentos, prever inadimplência, personalizar ofertas ou automatizar decisões de crédito;
2. Coleta e organização de dados: reúna dados relevantes e confiáveis. Em fintechs e bancos digitais, inclui atividades, como transações, comportamento de uso, histórico financeiro e dados cadastrais;
3. Escolha do modelo: selecione o algoritmo mais adequado com base no tipo de problema e nos dados disponíveis. Modelos diferentes atendem melhor a tarefas específicas, como classificação, regressão ou recomendação;
4. Treinamento: treina-se o modelo com dados históricos para aprender padrões e gere previsões. Quanto mais qualidade os dados tiverem, melhor o desempenho do sistema;
5. Testes e validação: antes de implementar, o modelo deve passar por testes para verificar sua precisão. Este é o momento de fazer ajustes para garantir que funcione em cenários reais com o esperado;
6. Implementação e monitoramento: com o modelo validado, integre-o à operação, como em plataformas de pagamento digital ou marketplaces. O monitoramento contínuo garante que o desempenho se mantenha ao longo do tempo.

No dia a dia, empresas de tecnologia financeira podem aplicar o ML para prever riscos de crédito, identificar fraudes e automatizar atendimentos. Em serviços de pagamento, os modelos ajudam a validar transações em tempo real com mais segurança e menos fricção para o cliente.

Além desse setor, outros também se beneficiam. Marketplaces, por exemplo, podem usar a tecnologia para recomendar produtos com base no comportamento do usuário e, assim, gerar mais conversões. 

Dica! Não deixe de ler este artigo: “Soluções financeiras: como oferecer aos seus clientes?”

Como é a incorporação de Machine Learning em plataformas financeiras?

A incorporação de Machine Learning em plataformas financeiras ocorre por meio da integração de modelos inteligentes a produtos white label, como os da Zoop. 

Essa aplicação aprimora diversos pontos. Além da análise de crédito, detecção de fraudes, automação de atendimento e recomendação de produtos que já citamos, também contribui para:

• detectar tentativas de lavagem de dinheiro com base em padrões incomuns de transação;
• otimizar limites de crédito dinâmicos conforme o comportamento recente do usuário;
• automatizar a análise de compliance regulatório em operações financeiras.

Esses recursos tornam as soluções mais seguras, eficientes e alinhadas às exigências do mercado. 

3 exemplos de Machine Learning, na prática

Para ficar mais evidente como pode ser a incorporação da ML em plataformas financeiras, veja estes exemplos:

• finanças e pagamentos: análise automática de score de crédito em tempo real, detecção de anomalias em transações e previsão de risco de inadimplência com base em comportamentos;
• varejo digital: personalização de vitrines a partir da análise do histórico de navegação, previsão de demanda por produto em campanhas sazonais e ajuste dinâmico de preços conforme a procura;
• logística: otimização de rotas de entrega com base em condições de tráfego e previsão de prazos decorrente da análise de dados históricos e clima.

Quais são os benefícios estratégicos do Machine Learning para empresas digitais?

Usar a tecnologia ML em empresas digitais gera vantagens competitivas claras. Entre os principais benefícios, estão:

• antecipação de comportamentos do cliente: com base em padrões de uso das contas, aplicativos bancários e histórico de financeiro;
• redução de fraudes e riscos operacionais: por meio da identificação de anomalias em tempo real;
• otimização de processos e atendimento: com automação inteligente de tarefas repetitivas, como análise de dados transacionais, verificação de documentos e envio de notificações personalizadas;
• melhoria na tomada de decisão baseada em dados: com previsões mais precisas e contextualizadas.
• eficiência e escalabilidade: o que permite que as operações cresçam sem aumento proporcional de custos;
• capacidade de personalização de serviços: com ofertas ajustadas ao perfil de cada usuário.

Leia também: “Vantagens de uma plataforma de pagamentos white label e mais!”

Como a Zoop viabiliza o uso de Machine Learning?

A Zoop viabiliza o uso da ML e da IA ao oferecer uma infraestrutura completa para empresas que desejam integrar inteligência aos seus produtos financeiros. 

A nossa plataforma white label permite que negócios incorporem modelos de ML a soluções, como meios de pagamento, gestão de crédito e prevenção de fraudes.

Com APIs flexíveis e suporte técnico especializado, a tecnologia da Zoop se conecta facilmente a modelos inteligentes, o que facilita a análise de dados, a automação de decisões e a personalização de serviços, tudo com segurança, escalabilidade e compliance.

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