Finanças: Aproveitando o máximo do Machine Learning

Finanças: Aproveitando o máximo do Machine Learning

O uso de machine learning em finanças pode fazer maravilhas, mesmo que não haja mágica envolvida. Os projetos de machine learning bem-sucedidos geralmente dependem da escolha dos conjuntos de dados corretos e da aplicação dos algoritmos corretos. Vamos ver mais de perto por que essa tecnologia é uma ótima opção para as finanças, que implementações ela tem nesse domínio e como as empresas de serviços financeiros podem utilizá-la.

O machine learning é um subconjunto do Data Science. Embora o Data Science cubra todo o pipeline de processamento de dados, o Machine Learning trata do uso de algoritmos específicos e conjuntos de dados escolhidos para treinar modelos matemáticos para encontrar padrões, fazer previsões, segmentação e muito mais.

Assim que o modelo é treinado, ele pode processar dados e produzir resultados automaticamente, sem interferência do cientistas de dados. Você pode treinar novamente os modelos para mantê-los atualizados e eficientes.

Em outras palavras, as soluções de machine learning podem aprender tanto com a experiência quanto com novos dados, melhorando assim os resultados sem serem explicitamente programados.

Esta ferramenta poderosa tem inúmeras aplicações em finanças, uma vez que se encaixa perfeitamente com a natureza quantitativa da indústria de serviços financeiros.

4 considerações que os serviços financeiros devem fazer sobre o machine learning

Apesar dos desafios, muitas empresas financeiras já usam machine learning em soluções de automação de processos. Dessa forma, eles aumentaram a produtividade, cortaram custos e aumentaram as receitas graças a experiências aprimoradas dos usuários. Além disso, o machine learning também ajuda a reforçar a conformidade e a segurança financeira.

Dito isso, a maioria das empresas de serviços financeiros não está preparada para extrair o valor dessa tecnologia por quatro razões:

Primeiro de tudo, é caro. Em segundo lugar, a maioria dos executivos financeiros é muito atrasado na atualização de sua infraestrutura de software para acomodar o machine learning. Terceiro, eles geralmente têm expectativas completamente irreais em relação à machine learning seu valor para as organizações. Quarto, há uma grande escassez de cientistas de dados e engenheiros de machine learning globalmente.

Os principais exemplos de machine learning em finanças

Dada a natureza quantitativa do domínio financeiro, o fácil acesso a um vasto poder de computação, grandes registros históricos e uma ampla variedade de ferramentas de código aberto significam que o machine learning é facilmente aplicável a essa área. Além disso, essa tecnologia já aprimora muitos aspectos do setor de serviços financeiros.

Vamos dar uma olhada em alguns dos casos de machine learning mais comuns e eficazes em finanças.

Automação Robótica do Processo (RPA)

Atualmente, esta é uma das aplicações mais comuns do Machine Learning nas finanças. A tecnologia permite substituir o trabalho manual, automatizar tarefas repetitivas e aumentar a produtividade e a precisão. Como resultado, ela permite que as empresas reduzam custos, aumentem suas operações e aumentem de escala.

Veja como o machine learning ajuda a automatizar tarefas em finanças: chatbots, automação de call-center, automação de trabalho legal, gamificação de treinamentos de funcionários e muito mais.

Por exemplo, o Wells Fargo usa o chatbot baseado em inteligência artificial através do Facebook Messenger para se comunicar com seus usuários. O chatbot ajuda os usuários a obter as informações necessárias sobre suas senhas e contas.

Outro banco americano, o BNY Mello, integrou a RPA em seu sistema e a empresa estima que essa inovação seja responsável por US $ 300.000 em economias anuais. Além disso, trouxe uma ampla gama de melhorias operacionais adicionais.

Segurança financeira

O número de vulnerabilidades de segurança e ataques em finanças está crescendo junto com o crescente número de transações. Aproveitando uma grande quantidade de dados e comparando cada transação com um histórico de contas, o machine learning pode reforçar a detecção de fraudes, a segurança cibernética e o monitoramento financeiro.

O algoritmo aprende a partir de cada ação realizada por um usuário da conta e pode avaliar se uma atividade tentada é característica de seu comportamento ou se apresenta sinais de fraude. Por exemplo, a detecção de um grande número de micropagamentos permite, assim, que um banco evite o branqueamento de capitais.

Cadastros

Cadastramento é uma das tarefas mais adequadas para algoritmos de machine learning, que podem ser treinados em grandes conjuntos de dados de contas de consumidores reais de bancos e seguradoras.

Os grandes bancos e as seguradoras de capital aberto têm um grande número de clientes e podem confiar em seus próprios dados para treinar e treinar novamente os modelos de machine learning. Empresas com bases de clientes menores podem aproveitar dados de provedores de telecomunicações e empresas de serviços públicos.

Negociação algorítmica

Os algoritmos atuais de machine learning geralmente não negociam, mas ajudam os humanos a tomar melhores decisões comerciais. Alguns modelos também podem detectar condições incomuns e acionar o sistema para interromper a negociação, prever a lucratividade potencial de uma operação específica e muito mais.

Além disso, a análise de notícias e sentimentos em tempo real pode ser uma solução que muda o jogo na negociação. Processar os preços das ações e as notícias que afetam o mercado de ações é uma vantagem competitiva significativa.

Os modelos de machine learning ainda não conseguem superar a concorrência humana por uma grande margem, mas graças a enormes conjuntos de dados, você pode obter uma pequena vantagem. Dados grandes volumes de operações de negociação, essa pequena vantagem se traduz em lucros significativos.

Consultoria de investimento

Robôs-conselheiros são comuns no domínio financeiro. Existem duas aplicações principais de consultores robóticos.

O gerenciamento de portfólio é um serviço de gerenciamento de patrimônio on-line que usa algoritmos e estatísticas para alocar, gerenciar e otimizar os ativos dos clientes. Um usuário insere seus atuais ativos financeiros e metas (por exemplo, economizando US $ 300.000 aos 60 anos) e o consultor-robô aloca os ativos atuais nos canais de investimento.

Soluções que recomendam produtos financeiros. Muitos sites de recomendação de seguro usam consultores robóticos para sugerir planos de seguro para um usuário em particular. Esses serviços estão ganhando força, já que os clientes estão começando a preferir consultores robóticos a consultores financeiros humanos devido a custos mais baixos e ótimos recursos de personalização.

Usando machine learning em finanças

Ao desenvolver soluções de machine learning, as empresas financeiras enfrentam desafios comuns.

Em primeiro lugar, falta-lhes KPIs reais de negócio. Os executivos financeiros querem explorar essa nova oportunidade, mas, realisticamente, até agora, eles geralmente têm apenas uma vaga ideia de como a ciência de dados funciona e por que precisam dela.

Segundo, as empresas de serviços financeiros geralmente têm fragmentos de dados armazenados em vários locais, como CRMs, software de relatórios e assim por diante. Esses dados não estão prontos para a ciência de dados. A ETL e a limpeza ocupam 80% do tempo do projeto, por isso, obter os dados prontos é a tarefa mais demorada, que geralmente é negligenciada

A combinação desses fatores resulta em estimativas irrealistas e drena o orçamento do projeto.

Assim, em primeiro lugar, há uma necessidade crescente de definir KPIs viáveis ​​e fazer estimativas realistas para cada projeto de desenvolvimento de machine learning. Depois disso, as empresas financeiras que desejam adotar o machine learning podem ir de quatro maneiras, dependendo de seus principais objetivos de negócios.

Sem machine learning e com foco em engenharia de big data

A maioria das empresas financeiras precisa começar com engenharia de dados adequada, não com machine learning. A aplicação de estatísticas aos dados coletados e bem estruturados seria suficiente para isolar gargalos e ineficiências.

Além disso, a maior parte de qualquer projeto de ciência de dados é dedicada à criação de um ecossistema bem orquestrado de plataformas que coletará todos os dados de centenas de fontes (CRMs, softwares de relatórios, planilhas e mais) e permitirá processá-los ainda mais.

Antes de validar sua ideia e aplicar qualquer algoritmo, você precisa ter os dados adequadamente estruturados e limpos. Só então, você pode transformar esses dados em insights de negócios.

Soluções terceirizadas de machine learning

Se o seu caso de uso exige machine learning, você não precisa necessariamente desenvolver uma nova solução. A maioria dos projetos de desenvolvimento de machine learning giram em torno de problemas que já foram abordados.

Grandes empresas de tecnologia, como Google, Microsoft e IBM, criam software como serviço de machine learning que pode resolver inúmeras tarefas específicas de negócios. Se o seu projeto abrange esses casos de uso, você não pode esperar superar os algoritmos desses gigantes da tecnologia.

Isso é especialmente aplicável aos serviços de recomendação que utilizam a tecnologia de machine learning. Como exemplo, o Google oferece várias soluções de recomendação plug-and-play direcionadas a vários domínios de negócios.

Tudo o que você precisa é de um engenheiro de machine learning que possa implementar o sistema com foco nos dados específicos e no domínio de negócios. O especialista precisa entender que tipo de dados será extraído de diferentes fontes, transformá-lo, receber os resultados e visualizá-lo de forma lúcida.

No entanto, há uma desvantagem ao usar serviços de terceiros, pois você não tem controle total sobre o sistema. Além disso, nenhum algoritmo universal pode ser aplicado a diferentes casos de negócios em diferentes domínios.

Portanto, se houver uma solução voltada para resolver sua tarefa específica em um domínio específico, você deverá usá-la. Se não, vá para o desenvolvimento interno.

Inovação vs integração

Desenvolver uma solução de IA e machine learning a partir do zero é uma das maneiras mais arriscadas e mais demoradas de consumir tempo. Ainda assim, pode ser o único caminho.

O machine learning geralmente tem como alvo uma necessidade única de ciência de dados em um determinado nicho. Para tais problemas, as soluções de machine learning SaaS, destinadas a outros casos de uso, produzem resultados altamente imprecisos.

Algumas considerações sobre P & D de machine learning:

Você precisa ter uma compreensão clara de quais dados você vai usar e como a Data Science pode ajudá-lo. É preferível ter KPIs viáveis ​​e estimativas realistas.

Antes de validar uma ideia, os desenvolvedores de ML precisam fazer uma investigação, o que demanda tempo e custos adicionais.

Para validar uma ideia, você precisa ter os dados coletados. Caso contrário, você teria que envolver um engenheiro de dados para coletar os dados primeiro.

Comprar uma startup de machine learning?

Essa estratégia é bem direta, embora tenha duas desvantagens significativas. Primeiro, as startups de machine learning são caras. Há muito capital de risco sendo investido em startups de IA e Machine Learning e é por isso que eles geralmente têm um alto preço. Em segundo lugar, como em qualquer outra aquisição, integrar essa nova entidade pode ser um desafio.

O machine learning está aqui para ficar. Mais cedo ou mais tarde, todas as empresas de serviços financeiros terão que incorporar essa tecnologia em seus modelos de negócios.

Espero que este artigo ofereça uma visão geral de como você pode abordar essa tecnologia e, eventualmente, adotá-la.

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