Financiamento
Aprendizado de Máquina para Gestão de Investimentos em 2021
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Investir é uma parte integrante do banco, e também é a parte mais arriscada. Há uma maneira de proteger seus ativos de riscos injustificados e aumentar a eficiência de cada novo investimento? Sim, o aprendizado de máquina e a inteligência artificial no banco estão empurrando seus limites, tornando-o ainda mais promissor, lucrativo, inteligente e seguro. Neste artigo, vamos olhar para o futuro dessas tecnologias para o setor de fintech e nos concentrar no uso de IA e aprendizado de máquina para gestão de investimentos.
Inteligência Artificial no Banco 2021 – O que Esperar
Até o momento, a inteligência artificial no banco é uma das tecnologias mais promissoras para ser utilizada para diferentes propósitos. Devido às grandes oportunidades de personalização, análise de dados e capacidades de resolução de tarefas, bem como o preço acessível para implementação, o uso de IA e aprendizado de máquina no banco é mais uma tendência de fintech que está evoluindo, de acordo com essa infográfica.
Benefícios do Aprendizado de Máquina no Banco
Essa rápida e, mais importante, disseminada ascensão do valor da inteligência artificial e do aprendizado de máquina para o banco tem fundamentos sólidos, pois essas tecnologias prometem benefícios completamente novos e altamente eficazes.
- Análise de dados avançada. Anteriormente, os bancos eram forçados a analisar dados com acesso limitado à informação. Por exemplo, quando um cliente vem com um pedido de empréstimo, a decisão era tomada apenas com base em declarações de renda, ativos e passivos atuais do cliente e seu histórico de crédito. No momento, a inteligência artificial no banco permite analisar enormes quantidades de informações, até o pedido do usuário em redes sociais, para tomar decisões mais competentes e menos arriscadas.
- Vantagem competitiva. O aprendizado de máquina no banco pode torná-lo mais competitivo, dependendo da tarefa que você deseja resolver com sua ajuda. Mais adiante, vamos nos aprofundar em estudos de caso de inteligência artificial no banco, para que você possa encontrar a tarefa relevante para seu negócio e solucionável com IA ao mesmo tempo.
- Redução de custos. Dependendo da forma como você usa IA e ML para sua instituição financeira, pode reduzir alguns custos. Por exemplo, usar robôs conselheiros como parte de sua equipe de suporte pode reduzir o custo de manutenção de pessoal.
- Melhor segurança. A inteligência artificial no banco pode ser aplicada de diferentes maneiras se você deseja alcançar mais segurança. Por exemplo, a detecção de fraude de cartão de crédito usando aprendizado de máquina se tornou uma aplicação padrão da tecnologia, enquanto câmeras inovadoras com reconhecimento facial podem determinar se as intenções do cliente são falsas, julgando por suas expressões faciais.
Estudos de Caso de Inteligência Artificial no Banco – Exemplos
Quanto à aplicação prática dessas inovações na esfera de bancos e finanças, IA e ML podem ser usados com sucesso para:
- Melhoria do atendimento ao cliente. Por exemplo, um chatbot pode ajudar os clientes a navegar pelo site e aplicativo do banco, sugerir fazer pagamentos regulares e notificar os usuários em caso de gastos excessivos. Chatbots ainda mais avançados já ajudam os clientes com planejamento orçamentário, economia de dinheiro e gestão de investimentos.
- Avaliação de risco. Fazer dinheiro a partir de dinheiro é sempre um processo arriscado, então IA e ML podem ajudar a avaliar os riscos ao conceder um empréstimo e garantir que o cliente não está envolvido em lavagem de dinheiro e financiamento de terrorismo. Além disso, o aprendizado de máquina para gestão de investimentos e avaliação de risco é bastante útil.
- Detecção de fraude com IA e aprendizado de máquina. A detecção de fraude de cartão de crédito usando aprendizado de máquina não é o único exemplo de utilização dessa tecnologia para fins de segurança. Além disso, a inteligência artificial pode proteger as caixas de entrada dos funcionários de e-mails de phishing, bem como manter os dados dos clientes seguros em aplicativos de banco móvel. Alternativamente, você pode usar uma solução de segurança pronta ou parceira com uma empresa com especialização em detecção de fraude, como o SPD Group, para criar seu próprio sistema de prevenção de fraude com base nas ameaças que você enfrenta.
- Gestão de investimentos. Quanto ao aprendizado de máquina para gestão de investimentos, abaixo estão mais insights sobre esse tópico.
O que é Gestão de Investimentos?
De acordo com o Investopedia, “A gestão de investimentos refere-se ao manejo de ativos financeiros e outros investimentos – não apenas comprando e vendendo-os. A gestão inclui elaborar uma estratégia de curto ou longo prazo para adquirir e dispor de títulos de carteira. Também pode incluir serviços e deveres bancários, orçamentários e fiscais.”
Como o Aprendizado de Máquina e a IA Podem Beneficiar a Gestão de Investimentos?
Se olharmos mais uma vez para as infográficas acima, descobriremos que o aprendizado de máquina para gestão de investimentos pode ser útil em todos os aspectos principais desse processo.
- Fazer novas formas de dados submetidas a uma análise precisa. Você nunca pode ter certeza de que está considerando todas as informações que você sabe. Em vez disso, a IA é capaz de mergulhar mais fundo e encontrar relacionamentos invisíveis que afetam diretamente os benefícios do investimento.
- Diminuir a influência de vieses humanos no processo de tomada de decisão. A IA não tem emoções e é totalmente indiferente à decisão que você vai tomar. Sua tarefa é apenas sugerir um melhor negócio com um olhar imparcial.
- Esclarecer os possíveis riscos e oportunidades. Como dissemos, a avaliação de risco é uma vantagem competente do aprendizado de máquina para gestão de investimentos. Graças a essa oportunidade, você será capaz de tomar as decisões de investimento mais sólidas.
- Fazer previsões precisas. A inteligência artificial para gestão de investimentos também pode ser alimentada por um preditor que permitirá obter previsões precisas, considerando dados em tempo real e históricos.
- Sugerir a melhor decisão, guiada por parâmetros específicos. Por exemplo, se você está procurando por uma oportunidade de investir em imóveis em uma região específica, já existem dois parâmetros que o modelo pode seguir para encontrar as melhores opções.
Quais são os Principais Tipos de Estratégias de Investimento e Como o Aprendizado de Máquina Pode Ser Útil para Cada Uma
Aqui está como o aprendizado de máquina e a inteligência artificial podem funcionar para tornar diferentes estratégias de investimento seguras e benéficas.
| Definição da estratégia | A forma de aplicar o aprendizado de máquina e a IA | |
| Investimento em Valor | Essa estratégia significa investir em títulos subvalorizados, mas promissores. | O aprendizado de máquina e a IA podem procurar esses títulos usando a capacidade de análise de dados e previsão. |
| Investimento em Renda | O objetivo dessa estratégia é obter um fluxo constante de renda passiva. | A tarefa da IA e do aprendizado de máquina será analisar diferentes mercados e tendências atuais com o objetivo de encontrar as ofertas mais promissoras de renda passiva. |
| Investimento em Crescimento | O objetivo dessa estratégia é aumentar o capital. O exemplo mais simples é um depósito com opção de capitalização de juros. | Um sistema alimentado por IA pode analisar diferentes opções, calcular o possível aumento de capital para um período determinado e sugerir a melhor solução entre as disponíveis. |
| Investimento em Pequenas Capitais | Essa é a estratégia de investimento em ações de empresas com pequena capitalização de mercado. | A IA e o aprendizado de máquina podem procurar e sugerir ações das empresas de pequena capitalização mais promissoras. |
| Investimento Socialmente Responsável | Essa estratégia sugere investir em projetos verdes e/ou socialmente promissores. | O modelo de aprendizado de máquina pode pesquisar as tendências sociais atuais para descobrir quais projetos são os mais promissores para investir. |
Conclusão
Como você pode ver, o aprendizado de máquina e a inteligência artificial são bastante promissores para o setor bancário e financeiro, especialmente em um ambiente de risco aumentado e falta de garantias, ou seja, na gestão de investimentos e no combate à fraude bancária. Em 2021, você deve se concentrar nesses desafios e aproveitar a inovação de fintech para ganhar uma vantagem adicional.
