Instituições financeiras estão adotando o Deep Learning como estratégia para reduzir riscos em operações de crédito. Com o uso dessa tecnologia de Inteligência Artificial avançada, é possível identificar perfis de clientes com maior ou menor risco de inadimplência.

Considerando que toda transação financeira envolve algum grau de risco e que o número de pessoas inadimplentes no Brasil é significativo, a análise de crédito é fundamental para minimizar riscos, evitar fraudes e aprimorar a gestão empresarial.

Por isso, neste post, vamos ajudar você a entender o que é Deep Learning, como aplicá-lo em sua empresa para análise de crédito e por que é uma estratégia eficiente. Acompanhe!

Entendendo o Deep Learning

Deep Learning é uma tecnologia que se insere na área mais ampla da Inteligência Artificial e é uma evolução do Machine Learning. Essa tecnologia permite que computadores e sistemas aprendam e se aprimorem conforme são utilizados.

O Deep Learning se baseia em redes neurais artificiais (RNAs) que se assemelham à forma como os neurônios se conectam no cérebro humano e são compostas por diversas camadas.

Assim, através de algoritmos, o Deep Learning treina a máquina para aprender de forma autônoma, reconhecendo e interpretando padrões em diferentes camadas de dados.

O princípio fundamental por trás dessa tecnologia é que, a cada nova etapa do processo de análise, as camadas recebem como entrada o resultado alcançado na etapa anterior.

Então por meio de várias camadas de processamento de dados em uma distribuição não linear, as máquinas conseguem extrair representações complexas desses dados de forma hierárquica.

Por essa razão, o Deep Learning é também conhecido como aprendizado estruturado profundo, sendo cada vez mais utilizado em funções corporativas, ajudando diferentes setores.

Uso do Deep Learning nas empresas

O Deep Learning se destaca no mercado por ser adaptável a diversos processos de um negócio, ganhando grande destaque nas seguintes funções:

Entendimento dos hábitos dos consumidores

As organizações podem utilizar o Deep Learning como uma ferramenta poderosa para entender o comportamento de seus clientes. Por meio dessa tecnologia avançada, é possível analisar as expectativas e desejos dos consumidores em diferentes setores, ajudando a prever a propensão de compra de cada usuário.

Grandes empresas de comércio eletrônico têm sido pioneiras em estratégias baseadas em Deep Learning, sendo a Amazon um bom exemplo. Isso porque, elas monitoram cada ação realizada pelos usuários em seus sites e usam algoritmos para decifrar o comportamento específico de cada um.

Logo, com essas informações, essas empresas podem otimizar o site para fornecer uma experiência personalizada para cada usuário. Dessa forma, as análises incluem variáveis como histórico de compras, itens observados e duração da sessão, permitindo que os usuários sejam expostos apenas aos produtos que mais lhe interessam em um curto espaço de tempo.

Combate à desinformação e a conteúdos mentirosos na internet

Essa também é uma ferramenta valiosa no combate à desinformação na internet. Afinal, ao utilizar redes neurais, é possível identificar indicadores que auxiliam na detecção de notícias falsas e até mesmo removê-las automaticamente.

Além disso, esses sistemas podem recomendar fontes confiáveis de notícias para os usuários com base nos assuntos de maior interesse do público.

Identificação através de reconhecimento facial

As câmeras de segurança atualmente estão equipadas com tecnologias avançadas de aprendizagem profunda que permitem identificar pessoas e veículos, bem como detectar ações suspeitas.

Por isso, essas tecnologias já são usadas em muitas cidades do mundo, principalmente em aeroportos, para monitorar e rastrear pessoas e objetos. Com unidades de processamento visual (VPUs), essas câmeras são capazes de identificar eventos automaticamente e alertar as autoridades em questão de minutos.

Além disso, ao serem utilizadas para o monitoramento de trânsito, as redes neurais também são capazes de reconhecer não só as placas, mas também veículos autônomos.

O desbloqueio facial de smartphones e o algoritmo de identificação de usuários do Facebook em fotos são exemplos de como o aprendizado profundo tem sido aplicado em reconhecimento facial.

Melhor assistência ao usuário

Com o uso do Deep Learning, é possível diminuir a necessidade de recursos humanos no suporte técnico e assistência ao usuário em diversos serviços.

Os chatbots são um exemplo comum dessa aplicação, sendo capazes de fornecer atendimento e aprender com as interações realizadas.

Além dos chatbots, outras aplicações de Deep Learning no suporte técnico incluem sistemas de diagnóstico automatizados que identificam problemas e recomendam soluções para os usuários. Esses sistemas podem ser integrados a dispositivos e softwares para monitorar o desempenho e detectar falhas antes mesmo do usuário notar algum problema.

Dessa maneira, o aprendizado profundo também pode ser usado para a análise de dados coletados por sensores em equipamentos e máquinas, permitindo a previsão de falhas e manutenção preventiva. Isso reduz os custos com manutenção e aumenta a eficiência operacional das empresas.

Então, no geral, o uso do Deep Learning no suporte técnico traz benefícios como a redução de tempo de resposta, aumento da satisfação do cliente e redução de custos para as empresas. Além disso, as soluções baseadas em aprendizado profundo podem ser facilmente escaláveis para atender a demanda de suporte técnico em larga escala.

Deep Learning na Análise de Crédito

As instituições financeiras estão cada vez mais adotando o Deep Learning como uma ferramenta poderosa para análise de riscos na concessão de crédito. Com o auxílio de redes neurais, o sistema é capaz de processar enormes quantidades de dados e identificar padrões ocultos que podem ser indicativos de um risco maior ou menor.

Além disso, a aprendizagem profunda possibilita uma análise mais precisa e personalizada do perfil de cada cliente, levando em consideração informações como histórico de crédito, renda, histórico de pagamento, entre outros. Isso permite que as instituições financeiras ofereçam soluções mais adequadas às necessidades individuais de cada cliente.

Assim, com um sistema de pontuação baseado em algoritmos de aprendizado profundo, as empresas podem avaliar o risco de cada operação de crédito, permitindo uma concessão mais segura e precisa. Isso ajuda a reduzir o risco de inadimplência e a maximizar o retorno sobre o investimento.

Como funciona o Deep Learning na Análise de Crédito

O uso do Deep Learning e outras tecnologias, como aprendizado de máquina, mineração de dados e análise preditiva, permite uma análise mais precisa e eficiente, levando em conta diversas variáveis.

Portanto, entre as informações analisadas estão dados básicos, como idade e renda, até dados mais específicos, como histórico de crédito e comportamento financeiro do cliente. Além disso, os dados comportamentais também são levados em consideração, como padrões de gastos e transações.

Um ponto importante é que as redes neurais de aprendizado profundo são responsáveis por processar todos esses dados e tomar a decisão final de conceder ou não o crédito. Logo, o processo é feito de maneira autônoma e rápida, permitindo uma análise mais eficiente e precisa, reduzindo o risco de perda financeira para a instituição.

Os benefícios de usar Deep Learning na Análise de Crédito

Aqui estão alguns pontos importantes sobre o uso do Deep Learning na análise de crédito:

Redução de riscos

Com a ajuda do Deep Learning, é possível avaliar diversos fatores que impactam a concessão de crédito, incluindo dados de fluxo de caixa, histórico de crédito, comportamento de pagamento e informações socioeconômicas. Isso permite que as empresas tenham uma visão mais ampla e precisa do perfil do cliente, o que ajuda a reduzir o risco de inadimplência e aumentar a eficácia na tomada de decisão.

Personalização

Cada cliente possui um perfil financeiro único e, com o Deep Learning, é possível analisar essas diferenças de forma automatizada, personalizando as ofertas de crédito de acordo com cada perfil. Isso significa que as empresas podem criar soluções mais adequadas e atrativas para cada cliente, aumentando a satisfação do consumidor e as chances de sucesso na operação.

Maior agilidade

Com a ajuda da tecnologia, as empresas podem analisar uma grande quantidade de dados em tempo real, o que significa que o processo de análise de crédito é muito mais rápido e eficiente. Além disso, a automação permite que as empresas processem um grande volume de informações sem a necessidade de recursos humanos adicionais, o que reduz o custo e aumenta a escala do negócio.

Melhoria contínua

Com a capacidade do Deep Learning de aprender e adaptar-se continuamente, as empresas podem melhorar constantemente sua análise de crédito, identificando e incorporando novas variáveis e melhorando a precisão das avaliações ao longo do tempo.

Segurança

A utilização de algoritmos de aprendizagem profunda permite uma análise mais segura e precisa dos dados, diminuindo o risco de erros e fraudes no processo de análise de crédito.

Análise Crédito eficiente para o seu negócio

A Credits Brasil é uma startup que oferece soluções para decisões de crédito, risco e cobrança, com o propósito de ajudar a sua empresa a vender mais com segurança, através de uma plataforma de serviços integrados.

Assim, você consegue ter um processo de análise de crédito eficiente e seguro para o seu negócio, baseada em dados e tecnologia. Tudo isso para garantir que a sua empresa:

◽ Reduza os índices de inadimplência.

◽ Venda mais com menos burocracias.

◽ Libere mais crédito.

◽ Ofereça limites melhores para seus clientes.

Além disso, a Credits Brasil é distribuidora autorizada da CDL SP e SPC Brasil, o maior bureau de informações para crédito da América Latina.

Quer conhecer mais as soluções ou saber quais são os outros benefícios para a sua empresa? Então entre em contato!

Agora que você já compreendeu melhor o funcionamento do Deep Learning, esperamos que esse conteúdo tenha ajudado você a entender como ele pode tonar a análise de crédito da sua empresa mais poderosa para, assim, trazer melhores resultados em diversos setores.

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