Confuso com os termos tecnológicos da moda? Neste post, você encontrará a definição de machine learning, como o sistema é aplicado no setor das fintechs e quais benefícios essa tecnologia pode trazer para a indústria do setor financeiro.

O que é machine learning e como ele é aplicado ao setor de fintech?

Machine learning é um termo em inglês que pode ser traduzido como aprendizado da máquina. Na prática, significa que as máquinas teriam capacidade de aprender sozinhas a partir de um banco de dados. 

Ou seja, a partir de padrões de comportamento desses dados, as máquinas conseguem programar uma inteligência capaz de executar uma tarefa sem ajuda humana.

Como as fintechs se beneficiam do machine learning?

O uso de machine learning (ML) está crescendo no mercado financeiro, proporcionando benefícios como processos mais eficientes, melhor análise financeira e engajamento do cliente.

De acordo com o portal Fintech News, uma previsão mostrou que as tecnologias de IA permitirão às instituições financeiras reduzirem seus custos operacionais em 22% até 2030. O machine learning tem a capacidade de analisar dados e trazem resultados precisos para que os funcionários possam cortar custos desnecessários. 

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Prevenção de fraudes

A tecnologia trouxe muitas comodidades à empresas e clientes, mas as fraudes também ficam mais sofisticadas, à medida que a tecnologia vem se aprimorando. O machine learning pode ajudar a evitar transações fraudulentas. Uma grande quantidade de dados pode ser analisada e otimizada para melhorar aplicativos financeiros. 

Na prática, significa que as soluções são boas o suficiente para reagir em tempo real e podem analisar mais dados de forma rápida. O machine learning pode encontrar padrões de forma eficiente e reconhecer processos fraudulentos usando diferentes modelos.

Suporte especializado ao cliente

Os clientes cada vez mais têm expectativas altas sobre as soluções dos aplicativos financeiros e sobre a segurança e personalização de cada. A automação ajuda o setor a fornecer ao cliente uma melhor experiência com os serviços.

Chatbots 

Não tem como falar sobre machine learning sem falar dos chatbots, que é parte integrante do que faz um chatbot. O que permite que eles conversem com os seres humanos é justamente o aprendizado que eles adquirem com uma base de dados que vai se atualizando a medida de como a máquina entende as respostas dos seres humanos para que não decepcione os usuários. 

O machine learning, por unidades de inteligência artificial, de algoritmos e inferências permite uma conversa o mais natural possível com os usuários. O que é fundamental entender é que quando você interage com o chatbot dos bancos, na verdade está ajudando a desenvolvê-lo. A partir de suas respostas, ele criará o banco de dados cada vez mais sofisticado.

Neste caso, é bom para o setor fintech por dois motivos: tempo e dinheiro. A vantagem é que utilizando os chatbots, a fintech reduz os custos com funcionários para fazer o atendimento e solucionar problemas mais simples com respostas úteis aos usuários. 

Previsões de tendências 

Com algoritmos de machine learning, as empresas podem coletar e analisar enormes conjuntos de dados para fazer previsões mais rápidas e precisas de tendências futuras no mercado financeiro. Também serve para melhorar as vendas, otimizar o uso de recursos e aumentar a eficiência operacional.

Perfil do cliente 

As empresas de fintech devem ter categorizados perfis de clientes por análises de dados e seus padrões. As ferramentas de machine learning apresentam recursos necessários para automatizar a criação de perfil desses clientes, com base no perfil de risco. Isso ajudará especialistas a fazerem recomendações de produtos de forma adequada aos clientes, tendo mais chance de obter sucesso.

Negociação 

No caso das carteiras inteligentes, o machine learning aprende a monitorar o comportamento e as atividades do usuário, de forma que as informações adequadas possam ser fornecidas para suas despesas.

Empresas de destaque

Segundo um levantamento da Forbes, 25 startups vem ganhando um destaque por sua alta tecnologia ao desenvolver aplicativos. Confira algumas empresas que ajudam o setor fintech com o machine learnig: 

DataVisor

machine learning datavisor

O DataVisor utiliza o machine learning para descobrir irregularidades em dados financeiros e impedir violações, fraudes bancárias e outros atividades suspeitas ou criminosas no setor. A plataforma foi projetada para aprender o comportamento fraudulento usando ML e a partir disso, criar insights. É capaz de identificar ataques antes que produzam prejuízos ou danos. 

IronScales 

machine learning ironscales

A IronScales usa machine learning no desenvolvimento de um sistema de prevenção contra invasões, com uma resposta automatizada de phishing (roubo de dados). A IronScales permite que as empresas se protejam de criminosos que tentam enganar os funcionários para obter informações confidenciais, dados bancários, nomes de usuário e senhas, para poder instalar spywares, cavalos de Tróia de acesso remoto ou ransomwares. 

Quantexa 

machine learning quantexa

A Quantexa utiliza uma abordagem única no uso de machine learning para decifrar e resolver uma ampla variedade de problemas complexos, que vão desde o impedimento de crimes financeiros e da redução de riscos de crédito à erradicação das operações de lavagem de dinheiro. Atualmente, a Shell Oil confiou na startup para reduzir a rotatividade de contas corporativas. 

Além dessas, outros fornecedores que utilizam a tecnologia de machine learning vêm ganhando destaque. Confira:

Feedzai

machine learning fintech - feedzai

A Feedzai se vende como uma plataforma para gerenciamento de crimes financeiros. No site, é possível ver o gráfico de machine learning aplicado no combate aos crimes. Alguns dos serviços oferecidos pela plataforma:

  • É possível criar e treinar modelos com suporte nativo para ferramentas de ciência de dados comumente usadas, como DataRobot, H20, Python e R. Assim, os cientistas de dados terão acesso às ferramentas e plataformas da escolha do cliente.
  • É possível automatizar de forma inteligente partes tradicionalmente demoradas do fluxo de trabalho da ciência de dados. Desta forma, os cientistas de dados se concentram nas partes mais significativas do trabalho. 
  • O cliente pode facilmente perfis hipergranulares para cada entidade individual (por exemplo, cartão, terminal, dispositivo, IP, etc.) em qualquer período de tempo especificado. Também é possível criar modelos e pontuar eventos com precisão. 
  • Consórcio de dados entre setores que fornece informações relevantes sobre padrões de fraude e crime financeiro. A Feedzai promete facilitar a prevenção abrangente, oportuna e precisa de crimes financeiros.
machine learning feedzai
Fonte: Feedzai

A plataforma tem clientes como o Citibank e a Credorax. Confira abaixo um depoimento:

machine learning feedzai
Fonte: Feedzai

Biocatch

machine learning biocatch

Outra startup de notoriedade é a Biocatch, que capacita bancos e empresas a fornecer experiências online nas quais as pessoas podem confiar. A plataforma utiliza avanços em machine learning e ciência de dados, a tecnologia biométrica comportamental analisa a interação humano-dispositivo para distinguir usuários verificados de fraudadores.

Ao vincular a identidade digital ao comportamento, os métodos de verificação contam com um marcador que não pode ser roubado ou replicado – ao contrário de senhas comuns e perguntas de segurança. Compreender o comportamento único de um usuário permite à plataforma detectar aplicativos fraudulentos e técnicas de controle de conta, incluindo malware, bots, engenharia social e ataques de acesso remoto.

A solução multi-patenteada da Biocatch foi implantada nas principais instituições financeiras e empresas em todo o mundo.

Confira como a Biocatch detecta as fraudes:

  • Identifica atividades comportamentais e ações cognitivas tomadas pelo usuário que geralmente estão associadas a fraude;
  • Identifica o desvio dos padrões normais de comportamento físico e cognitivo de um usuário; 
  • Detecta a presença de engenharia social e outras ameaças cibernéticas Gera pontuações de risco em tempo real e indicadores de ameaça;

Outra empresas de destaque no segmento é a Ravelin, a a empresa utiliza machine learning para prevenir e impedir fraudes em pagamentos online.

Mercado em expansão

As fintechs têm um mercado cada vez mais exigente que pedem soluções cada vez mais rápidas. Com os dados expostos de maneira cada vez mais constante, as fintechs devem investir em tecnologias que protejam e revolucionam o mercado.

Quando as instituições financeiras não investem em tecnologias que as protejam contra fraudes. O prejuízo é impressionante. Confira os dados relativos aos Estados Unidos:

machine learning
Fonte: Biocatch

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