Machine learning (ML) ou aprendizado de máquina, em português, é uma das muitas ferramentas da Inteligência Artificial e que vem cada vez mais ganhando destaque e transformando o uso dos dados pelas empresas.
De acordo com a Wikipedia, em meados de 1959, Arthur Samuel definiu aprendizado de máquina como o “campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados.”
Desta forma, os algoritmos utilizados no machine learning podem aprender com seus erros e fazer previsões com os dados. A origem do aprendizado parte de modelos com amostras iniciais para que a ferramenta aprenda a partir delas e passe a realizar previsões ou tomar decisões baseadas em dados, sempre evoluindo.
O uso de machine learning é bem amplo e facilita muito na execução de tarefas onde a programação de algoritmos é inviável. Como exemplo de aplicações, temos desde a filtragem de spam, reconhecimento ótico de caracteres (OCR), processamento de linguagem natural e motores de busca até a ajuda em diagnósticos médicos, bioinformática, reconhecimento de fala e escrita, visão computacional e locomoção de robôs.
Já no segmento de data analytics (análise de dados) nas empresas, o machine learning é usado em modelos e algoritmos para realizar predições ou análises preditivas. Através do ML, analistas de dados e gestores podem tomar decisões melhores e mais confiáveis a partir de dados baseados nas predições realizadas.
A principal utilização para as empresas do ML no setor financeiro é o apoio na tomada de decisões, gestão de investimentos, melhoria de processos e solução de problemas, fazendo com que essa tecnologia e suas aplicações sejam muito importantes e benéficas ao mercado financeiro.
De forma mais ampla, o ML pode ser usado na automação de decisões diretas e simples, como melhoria de produtividade e processamento de um grande volume de dados econômicos. Além disso, outras aplicações mais específicas podem ser usadas como:
– Previsão de risco de falência
– Análise de risco de contraparte
– Previsão de prejuízos e de lucros
– Robôs de investimento
– Previsão da cotação de ações
– Análise do sentimento de investidores sobre notícias financeiras
– Montagem de portfólio
– Detecção de lavagem de dinheiro
Os exemplos acima do uso de ML estão mais direcionados ao mercado financeiro de capitais.
Nas empresas e em seus departamentos financeiro, vendas, marketing e gerenciamento de risco, entre outros, o machine learning pode ser aplicado de várias formas. Conheça algumas abaixo:
As máquinas podem aprender padrões e hábitos dos usuários, fazendo com que seja mais fácil identificar ações que saem dos padrões normais, identificando possíveis fraudes ou compras anormais.
Com o histórico de dados anteriores de pagamentos e outras fontes, o ML pode prever e determinar clientes que possam em um breve futuro deixar de honrar seus compromissos financeiros com a empresa, fazendo com que esta possa se antecipar e tomar medidas para se proteger financeiramente, propor um acordo de forma proativa ou limitar o crédito em futuras compras de seus clientes, reduzindo o seu risco de prejuízo.
Para o departamento de vendas e marketing, quanto melhor definido o perfil de cliente x produto, maior a chance de a venda acontecer. Com isso, o machine learning pode, baseado em seu aprendizado, recomendar os produtos ideais nos momentos de maior intenção de compra dos clientes, por exemplo.
Hoje em dia o ideal é que o cliente, quando está utilizando os serviços das empresas, não percebam as diferenças entre os vários canais de contato que esteja utilizando, seja um app, site ou mesmo no varejo físico, fazendo com que sua experiência com a empresa seja a mais fluída possível.
Assim, o ML pode ajudar no omnichannel capturando todos os dados do perfil, hábito e consumo do cliente com a marca, fornecendo isso em forma de business intelligence aos gestores e analistas da organização. Isso pode se traduzir em ofertas de upselling de serviços ou produtos, atendimento ao cliente com chatbots e NLP (processamento de linguagem natural), monitoramento das redes sociais, posts, notícias e tweets para acompanhamento do sentimento do consumidor em busca de tendências ou gerenciamento de crises e recomendações assertivas de produtos, como já mencionado no tópico anterior.
Como você viu, o machine learning é uma ferramenta importante e que pode cada vez mais ajudar as empresas em processos com grande volume de dados, que exigem grande atenção, monitoramento constante e decisões rápidas baseadas em dados, sendo quase sempre impossíveis de serem praticadas no dia a dia pelas pessoas. O ML facilita os processos e libera tempo para analistas e gestores se dedicarem a ações mais estratégicas, o que agrega muito mais valor aos seus resultados para as empresas.
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