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O Machine Learning (ML) nasceu a partir da teoria de que as máquinas podem aprender sem serem programadas para realizar tarefas. Para tentar encontrar padrões ou resultados, essas ferramentas utilizam algoritmos e métodos para alcançar o objetivo desejado. Elas usam principalmente estatística e computação para extrair algum significado importante na tomada de decisões.

O uso de ML está crescendo no mercado financeiro, proporcionando benefícios como processos mais eficientes, melhor análise financeira e engajamento do cliente.

Alguns exemplos clássicos de utilização de ML na indústria financeira são os famosos Chatbots/Voicebots para a automatização e ampliação do atendimento aos clientes, inclusive teve um crescimento exponencial em decorrência do momento pandêmico vivenciado; outro exemplo é a criação de perfil de clientes através de análises de dados e padrões, onde as ferramentas de ML apresentam recursos suficientes para automação; e, por fim, a prevenção de fraudes é mais um dos usos, o machine learning pode encontrar padrões de forma eficiente e reconhecer processos fraudulentos usando diferentes modelos.

Apesar de o uso de ML ser considerado uma inovação revolucionária, o impacto do seu uso na indústria financeira dependerá como ela será utilizada. Em outras palavras, é necessário definir se a tecnologia de ML é adequada para sua organização, se a sua base de dados é ideal para essa tecnologia e se a sua infraestrutura de TI pode suportar esse tipo de desenvolvimento e ferramenta. Além disso, é fundamental ter uma equipe capacitada em ML e com conhecimento suficiente do negócio, que seja capaz de não somente processar as informações, mas também de extrair delas perspectivas de negócio valiosas que facilitem a tomada de decisões da sua empresa.

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