Por: Giampaolo Levorato, Cientista de Dados Sênior, Provenir

Todos nós já ouvimos o termo Big Data, e o mundo dos serviços financeiros não é a exceção. Big data refere-se a conjuntos grandes, estruturados e não estruturados de informações que crescem a taxas cada vez maiores. Os dados orientam as principais decisões tomadas por fintechs e organizações de serviços financeiros – desde ajudar a determinar a identidade e aprovar um empréstimo de carro ou uma hipoteca até otimizar preços e decidir quando fazer upsell para um cliente atual.

O aumento no volume, variedade e velocidade dos dados levou as instituições financeiras a usar algoritmos avançados de aprendizagem automática para tomar decisões mais inteligentes e rápidas. Mas o uso da IA não está isento de desafios. Pode haver vários obstáculos para a implantação bem-sucedida, incluindo escolher os algoritmos certos, interpretar e explicar modelos complexos, implantar os modelos, garantir que a infra-estrutura seja suficiente e gerenciar o viés.

1. Escolhendo o algoritmo certo: nem todos os algoritmos funcionam igualmente bem no mesmo conjunto de dados. Dependendo da natureza dos dados, as organizações devem ser capazes de escolher e configurar o melhor algoritmo para ajustar seus dados.
2. Complexidade, interpretabilidade e explicabilidade do modelo: a complexidade dos algoritmos de IA pode torná-los “caixas pretas” no sentido de que muitas vezes nem mesmo os desenvolvedores sabem por que e como os algoritmos tomam as decisões que tomam.
3. Implantação do modelo: implantar um modelo em produção requer coordenação entre cientistas de dados, desenvolvedores de software e usuários de negócios, representando um desafio em relação às diferentes linguagens de programação e abordagens que precisam ser unificadas em uma solução.
4. Requisitos de infra-estrutura: muitas organizações não possuem a infra-estrutura necessária para modelagem e reutilização de dados. Ser capazes de desenvolver e testar rapidamente diferentes ferramentas, em diferentes conjuntos de dados grandes, é essencial para produzir resultados mais precisos e gerenciáveis.
5. Exclusão de prejuízo: muitos consumidores em todo o mundo permanecem “invisíveis ao crédito” ou desclassificados, o que significa que pouca ou nenhuma pontuação de crédito está disponível para eles.

Qual é a melhor maneira de enfrentar esses desafios? As organizações de serviços financeiros devem fazer a transição dos tradicionais modelos lineares generalizados (GLM) para algoritmos de IA explicáveis para melhorar a velocidade e a precisão de suas decisões. De acordo com uma pesquisa recente realizada pela Pulse e Provenir, 69% das empresas planejam investir em decisões de crédito habilitadas por IA em 2022. Os algoritmos de IA também podem ajudar a identificar fraudes com mais facilidade e criar oportunidades para melhorar a experiência do cliente em todo o ciclo de vida.

• Otimização de algoritmos: escolha os algoritmos mais apropriados entre uma ampla variedade de opções, incluindo Árvores de Decisão de Gradient Boosting, Random Forest e Deep Neural Network, dependendo da natureza do conjunto de dados.
• Interpretabilidade e Explicação: através da adoção cuidadosa dos métodos de explicação SHAP e LIME é possível explicar como e por que seu modelo fez uma previsão.
• Facilidade de implantação: o uso de uma plataforma unificada permite uma implantação perfeita, permitindo que as empresas tomem ações rápidas e eficazes
• Escalabilidade: reduza o tempo de desenvolvimento de meses para dias; treinando, testando, monitorando e gerenciando automaticamente seu modelo.
• Diversos Dados: aproveitando dados tradicionais e alternativos, melhore a precisão do seu modelo, ao mesmo tempo em que gerencia o prejuízo e promove a inclusão financeira.

A mudança para algoritmos de IA tem vários benefícios – incluindo maior precisão, conformidade aprimorada e escalabilidade superior – todos com um tremendo impacto na estabilidade e no crescimento geral de seus negócios. O uso de algoritmos de IA significa modelos mais preditivos e precisos, resultando em lucros maiores, perdas reduzidas e avaliações de risco mais atualizadas. Depois de realizar pesquisas internas, a Provenir observou que os algoritmos de IA podem melhorar a precisão de um modelo em até 7%, enquanto o desenvolvimento e a implantação automatizados de modelos podem reduzir o tempo e o esforço em até 90%. Essa automação garante maior velocidade de lançamento no mercado com modelos mais precisos e a capacidade de responder rapidamente às necessidades do consumidor e às tendências do mercado, para uma escalabilidade real. E os efeitos disso vão além de um negócio individual quando você considera as implicações de maior alcance na economia como um todo – o Wall Street Journal previu um aumento de 14% no PIB global até 2030 graças aos avanços da IA.

Mais legislação está agora em jogo que exige total explicabilidade dos modelos. Os modelos totalmente interpretáveis e explicáveis atendem a esses requisitos, demonstrando claramente como e por que os modelos tomam as decisões que tomam. Além da conformidade, a governança do modelo pode ser incrivelmente difícil com ambientes tradicionalmente isolados. Ambientes separados para coleta de dados, desenvolvimento de modelos, implantação e monitoramento exigem uma quantidade imensa de tempo e recursos para serem integrados. Com um ambiente coeso e tudo-em-um, você elimina esse tempo e esforço de integração, permitindo resultados ao vivo em tempo real e ajudando a reduzir o erro humano de processos manuais.

Além dos ambientes isolados de coleta de dados, o desenvolvimento de modelos, a implantação e monitoramento, os modelos também são freqüentemente construídos separadamente dos mecanismos de decisão e a movimentação desnecessária de dados entre eles aumenta o tempo, o esforço e a probabilidade de erros. Com uma plataforma unificada que incorpora dados, IA e decisão, os modelos são construídos e implementados na mesma plataforma, garantindo a integração perfeita de dados e modelos, eliminando atrasos de recodificação e garantindo o máximo desempenho de seus modelos. Na experiência da Provenir, os modelos implementados em uma plataforma unificada podem economizar até 30% do tempo e esforço total de um projeto de modelagem.

Mas o que torna a IA tão poderosa e capaz? É tudo sobre os dados. Quanto mais dados seus modelos de IA tiverem, melhor será o desempenho de seus algoritmos avançados. Uma plataforma independente de dados que possa integrar e enriquecer seus conjuntos de dados existentes com qualquer outro tipo de conjunto de dados (ou seja, várias formas de dados alternativos) é fundamental. Essa integração perfeita com uma ampla variedade de fontes de dados ajuda a incentivar a inclusão financeira, gerenciar o prejuízo e melhorar o poder preditivo de seus modelos. E não é um negócio único – o verdadeiro valor vem da melhoria contínua que acontece quando você reúne dados, IA e tomada de decisões. O monitoramento do modelo e um ciclo de feedback constante ajudam você a ajustar suas decisões para uma otimização contínua.

Ser capaz de aumentar seu poder preditivo e tomar decisões mais precisas tem impactos em todo o ciclo de vida do cliente. Painéis e relatórios em tempo real ajudam você a se manter atualizado sobre as mudanças com seus clientes, seu portfólio e todos os seus modelos – permitindo que você gere automaticamente modelos preditivos atualizados, com tudo disponível para monitoramento ao vivo. Isso ajuda a possibilitar melhores relacionamentos com seus clientes, aumenta sua agilidade na resposta às necessidades do mercado e prevê melhor (e previne!) fraudes e perdas.

De acordo com The Economist, 86% dos executivos de serviços financeiros planejam aumentar seus investimentos em IA – mas a maioria dos projetos de IA nunca superam o estágio de conceito/planejamento. Apesar de parecer assustador mudar de modelos lineares para modelos avançados de IA, é possível implementar a IA e ver resultados em menos de 60 dias. Confira nossa guia de truques para nivelar sua tomada de decisões de risco com IA.