Aplicando o aprendizado de máquina no domínio Fintech: as técnicas mais populares

Machine Learning in Fintech

Os conceitos de aprendizado de máquina e inteligência artificial tornaram-se mais presentes e disponíveis na maioria dos processos industriais. À medida que mais e mais empresas estão se voltando para a implementação de aprendizado de máquina e IA, os benefícios obtidos com essas tecnologias são incomparáveis. E a indústria de fintech não é mais uma exceção. A implementação de máquinas mais inteligentes e conceitos de previsão forneceu o benefício de gerar os melhores resultados com o mínimo de investimentos.

Aprendizado de máquina na indústria de Fintech: como isso beneficia os investidores?

Espera-se que o valor de mercado global da fintech atinja a marca de US $ 309,98 bilhões até o final de 2022. Esse mercado tremendamente crescente sofreu altos e baixos – mas continuou em seu caminho para alcançar o crescimento. Os negócios associados à indústria de fintech preferem muito a implementação das últimas tendências tecnológicas para fornecer serviços eficientes.

E como o aprendizado de máquina e a inteligência artificial também fazem parte desta lista das últimas tendências tecnológicas, o uso prático desses conceitos não surpreendeu muitos investidores. Como o aprendizado de máquina e a IA podem ser amplamente utilizados para derivar previsões precisas dos dados disponíveis, muitos investidores e empresas o utilizam para fortalecer suas decisões de investimento e obter mais retornos.

Mas, além disso, a IA e o aprendizado de máquina podem oferecer muito mais benefícios para as empresas de tecnologia da informação que podem ajudar a impulsionar o crescimento exponencial dos negócios.

5 tendências mais populares de aprendizado de máquina que impulsionam o crescimento da indústria de Fintech: técnicas que prometem resultados precisos

Um dos benefícios mais populares do uso das últimas tendências tecnológicas é que elas tendem a economizar tempo e energia. Os recursos necessários podem parecer caros no começo, mas os resultados recebidos valem o investimento.

1. Chatbots para Suporte ao Cliente

O que todo investidor da fintech deseja? Um assistente personalizado que pode orientá-los durante todo o processo de investimento e responder às suas perguntas a qualquer momento. Bem, o aprendizado de máquina pode lhe dar isso. As empresas das indústrias de fintech estão cada vez mais confiando em chatbots para oferecer uma excelente experiência ao cliente.

Os chatbots são usados ​​para orientar os investidores de todo o processo: desde o registro e as consultas principais até o valor final do investimento e o retorno estimado do valor. Além disso, o uso de chatbots transacionais tornou mais fácil para os clientes realizarem seus investimentos ou adicionar mais em apenas alguns toques. Esses bots transacionais não apenas garantem a segurança de seus investimentos, mas também implementam um sistema de segurança de alta escala para proteger os dados do usuário.

Além disso, elimina o requisito de assistência humana especializada 24×7. Em vez disso, as empresas podem investir nos chatbots que podem fornecer serviços contínuos e oferecer uma excelente experiência ao atender os clientes. As empresas podem se concentrar em fornecer os melhores serviços, enquanto os chatbots podem lidar com todas as tarefas de suporte ao cliente sem a necessidade de intervenção humana.

2. Detecção e prevenção de fraudes

Com base no comportamento do investimento e da transação, cada investidor (uma pessoa ou empresa) recebe uma pontuação de risco. Se a pontuação de risco de um investidor for maior, as chances de realizar fraudes aumentam e, portanto, a empresa deve lidar com eles com cuidado. Mas o cálculo da pontuação de risco envolve muitos parâmetros além dos mencionados acima.

No entanto, os algoritmos de aprendizado de máquina podem realizar esse trabalho automatizando as tarefas em mãos e fornecendo as pontuações de risco corretas através de cálculos eficientes. E isso ajuda a evitar fraudes e detectá-las muito cedo. As transações fraudulentas podem ser identificadas a partir dos conjuntos de dados disponíveis pela avaliação de todos os fatores de risco e a pontuação de risco. Em última análise, acaba por proporcionar um grande benefício às empresas que frequentemente sofrem transações fraudulentas.

No entanto, o modelo de ML (Machine Learning) a ser usado durante essas operações deve estar evoluindo continuamente. Como os fraudadores sempre parecem encontrar novas maneiras de realizar fraudes, o modelo de BC deve considerar as técnicas atualizadas e evoluir para fornecer previsibilidade eficiente da fraude.

3. Big Data para Previsões de Ações

Os investidores de hoje acreditam em fazer investimentos inteligentes e obter melhores retornos. E o aprendizado de máquina abriu caminho para atender às demandas dos usuários e as previsões inteligentes e precisas são mais populares entre os clientes das empresas de fintech. Eles confiam amplamente nas previsões que os algoritmos de aprendizado de máquina fazem com base nos dados passados, no valor atual e na mudança de comportamento do mercado.

Também conhecidos como negociação inteligente, esses algoritmos são definidos para prever o comportamento do mercado e alterar os valores das ações. E os clientes estão gostando! Como garante o investimento e proporciona uma ótima experiência. Seja um sistema de pedidos on-line ou uma startup de fintech, o aprendizado de máquina certamente encontrou seu caminho para evoluir na maioria das áreas da indústria de fintech.

4. Processamento automatizado de reclamações

Como os bots transacionais incentivam muito o uso do processamento automatizado de transações, o mesmo é repassado às reivindicações. Agora, os clientes podem confiar nesses bots para processar suas reivindicações de maneira altamente eficiente e fornecer os melhores serviços.

E, é claro, treinar esses robôs de aprendizado de máquina é um aspecto altamente recomendado. Portanto, ele não apenas incentiva processos automatizados e eficientes, mas também promete um comportamento de robô que pode otimizar as principais operações financeiras. Isso não apenas ajuda os clientes a processar suas reivindicações, mas também reduz os encargos dos ombros das empresas de tecnologia, oferecendo os melhores serviços e impressionando os clientes.

5. Consultores de investimento personalizados

Geralmente, os investidores sempre buscam orientação especializada para garantir a segurança de seus investimentos. Porém, com o aprendizado de máquina e a automação, fica mais fácil procurar orientação especializada de consultores de robôs personalizados que podem avaliar os riscos do mercado e fornecer excelentes serviços.

A precisão de seus conselhos e planejamento de investimentos é muito maior do que outros e, por causa disso, muitos investidores estão se voltando para esses consultores robóticos personalizados, em vez de considerar os consultores humanos. O total de ativos sob a gestão de consultores de robótica totaliza US $ 1.442.028 milhões. E a implementação de restrições de aprendizado de máquina leva a usabilidade desses consultores a alcançar novos patamares.

Resumindo

A implementação adicional de conceitos de aprendizado de máquina precisa de assistência humana especializada para orientar a execução. A introdução de conceitos de aprendizado de máquina na fintech promete oferecer melhor experiência ao usuário e oferecer desempenho excepcional e usabilidade estendida.

Não apenas o aprendizado de máquina, mas os conceitos de análise de big data e inteligência artificial estão desempenhando papéis importantes no avanço das operações da fintech. O aumento do uso dessas restrições visa criar uma experiência melhor que pode se tornar extraordinária para a maioria dos investidores e também para as empresas.

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