Do curso: Como Usar o Aprendizado de Máquina para Agregar Valor à sua Empresa

Concessão de créditos e usos do aprendizado de máquina no setor bancário

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Concessão de créditos e usos do aprendizado de máquina no setor bancário

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O mundo digital e a mudança no comportamento do consumidor vêm obrigando o setor bancário a se transformar digitalmente há anos. Assim como no setor de seguros, em geral, a maioria dos usuários busca mais agilidade nos processos de contratação e poder gerenciar os produtos de forma digital. Um dos casos de uso do aprendizado de máquina nos bancos é a automatização da concessão de crédito ao consumo. Os empréstimos bancários são um dos produtos mais demandados. Sua gestão e fornecimento envolve a análise de muita documentação para garantir a solvência de pessoas físicas ou jurídicas na hora de pagar o empréstimo. Em vez de ter profissionais realizando processos de análise, o aprendizado de máquina gera modelos de risco de crédito capazes de examinar medidas de rentabilidade, alavancagem, liquidez e muitas outras variáveis. Com esses modelos, é possível ganhar muito mais agilidade na avaliação de riscos e automatizar a concessão de créditos. Além desse caso de uso, no setor bancário também se aplicam o clustering de clientes ou a detecção de abandono, entre muitos outros exemplos que ajudam a otimizar a estratégia comercial, como prever a Next Best Action, ou próxima melhor ação personalizada que um agente de vendas deve propor a um cliente, com a maior probabilidade de conversão. Outro caso de uso bastante generalizado é a previsão de preços de ações. Aplicando algoritmos de séries temporais, podemos antecipar cotações e valores, automatizando ou determinando compras e vendas para obter um benefício. Outros usos do aprendizado de máquina no setor bancário são modelos para detecção de fraude e lavagem de dinheiro. Continue assistindo para saber mais e ver uma análise aprofundada de alguns casos de uso.

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