{"id":796,"date":"2022-05-20T12:57:52","date_gmt":"2022-05-20T12:57:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.provenir.com\/portuguese\/?p=796"},"modified":"2026-04-08T11:11:56","modified_gmt":"2026-04-08T11:11:56","slug":"o-desafio-do-algoritmo-usando-ia-para-a-tomada-de-decisoes-de-risco","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.provenir.com\/pt\/o-desafio-do-algoritmo-usando-ia-para-a-tomada-de-decisoes-de-risco\/","title":{"rendered":"O desafio do algoritmo \u2013 usando IA para a tomada de decis\u00f5es de risco"},"content":{"rendered":"<h1>O desafio do algoritmo \u2013 usando IA para a tomada de decis\u00f5es de risco<\/h1>\n<ul>\n<li>\n<\/li>\n<li>\n<\/li>\n<\/ul>\n<div>Como implementar algoritmos avan\u00e7ados de IA para melhorias em todo o ciclo de vida da modelagem<\/div>\n<div>\n<p>Por: Giampaolo Levorato, Cientista de Dados S\u00eanior, Provenir<\/p>\n<p>Todos n\u00f3s j\u00e1 ouvimos o termo Big Data, e o mundo dos servi\u00e7os financeiros n\u00e3o \u00e9 a exce\u00e7\u00e3o. Big data refere-se a conjuntos grandes, estruturados e n\u00e3o estruturados de informa\u00e7\u00f5es que crescem a taxas cada vez maiores. Os dados orientam as principais decis\u00f5es tomadas por fintechs e organiza\u00e7\u00f5es de servi\u00e7os financeiros \u2013 desde ajudar a determinar a identidade e aprovar um empr\u00e9stimo de carro ou uma hipoteca at\u00e9 otimizar pre\u00e7os e decidir quando fazer upsell para um cliente atual.<\/p>\n<p>O aumento no volume, variedade e velocidade dos dados levou as institui\u00e7\u00f5es financeiras a usar algoritmos avan\u00e7ados de aprendizagem autom\u00e1tica para tomar decis\u00f5es mais inteligentes e r\u00e1pidas. Mas o uso da IA n\u00e3o est\u00e1 isento de desafios. Pode haver v\u00e1rios obst\u00e1culos para a implanta\u00e7\u00e3o 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 vi\u00e9s.<\/p>\n<\/div>\n<div>Desafios da IA<\/div>\n<div>\n<ol>\n<li>Escolhendo o algoritmo certo: nem todos os algoritmos funcionam igualmente bem no mesmo conjunto de dados. Dependendo da natureza dos dados, as organiza\u00e7\u00f5es devem ser capazes de escolher e configurar o melhor algoritmo para ajustar seus dados.<\/li>\n<li>Complexidade, interpretabilidade e explicabilidade do modelo: a complexidade dos algoritmos de IA pode torn\u00e1-los \u201ccaixas pretas\u201d no sentido de que muitas vezes nem mesmo os desenvolvedores sabem por que e como os algoritmos tomam as decis\u00f5es que tomam.<\/li>\n<li>Implanta\u00e7\u00e3o do modelo: implantar um modelo em produ\u00e7\u00e3o requer coordena\u00e7\u00e3o entre cientistas de dados, desenvolvedores de software e usu\u00e1rios de neg\u00f3cios, representando um desafio em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s diferentes linguagens de programa\u00e7\u00e3o e abordagens que precisam ser unificadas em uma solu\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<li>Requisitos de infra-estrutura: muitas organiza\u00e7\u00f5es n\u00e3o possuem a infra-estrutura necess\u00e1ria para modelagem e reutiliza\u00e7\u00e3o de dados. Ser capazes de desenvolver e testar rapidamente diferentes ferramentas, em diferentes conjuntos de dados grandes, \u00e9 essencial para produzir resultados mais precisos e gerenci\u00e1veis.<\/li>\n<li>Exclus\u00e3o de preju\u00edzo: muitos consumidores em todo o mundo permanecem &#8220;invis\u00edveis ao cr\u00e9dito&#8221; ou desclassificados, o que significa que pouca ou nenhuma pontua\u00e7\u00e3o de cr\u00e9dito est\u00e1 dispon\u00edvel para eles.<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n<div>Superando os obst\u00e1culos da IA<\/div>\n<div>\n<p>Qual \u00e9 a melhor maneira de enfrentar esses desafios? As organiza\u00e7\u00f5es de servi\u00e7os financeiros devem fazer a transi\u00e7\u00e3o dos tradicionais modelos lineares generalizados (GLM) para algoritmos de IA explic\u00e1veis para melhorar a velocidade e a precis\u00e3o de suas decis\u00f5es. <a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/pt\/agenda-fintech-latam-2022\/\">De acordo com uma pesquisa recente realizada pela Pulse e Provenir<\/a>, 69% das empresas planejam investir em decis\u00f5es de cr\u00e9dito habilitadas por IA em 2022. Os algoritmos de IA tamb\u00e9m podem ajudar a identificar fraudes com mais facilidade e criar oportunidades para melhorar a experi\u00eancia do cliente em todo o ciclo de vida.<\/p>\n<\/div>\n<div>Benef\u00edcios da IA<\/div>\n<div>\n<ul>\n<li><strong>Otimiza\u00e7\u00e3o de algoritmos<\/strong>: escolha os algoritmos mais apropriados entre uma ampla variedade de op\u00e7\u00f5es, incluindo \u00c1rvores de Decis\u00e3o de Gradient Boosting, Random Forest e Deep Neural Network, dependendo da natureza do conjunto de dados.<\/li>\n<li><strong>Interpretabilidade e Explica\u00e7\u00e3o<\/strong>: atrav\u00e9s da ado\u00e7\u00e3o cuidadosa dos m\u00e9todos de explica\u00e7\u00e3o SHAP e LIME \u00e9 poss\u00edvel explicar como e por que seu modelo fez uma previs\u00e3o.<\/li>\n<li><strong>Facilidade de implanta\u00e7\u00e3o<\/strong>: o uso de uma plataforma unificada permite uma implanta\u00e7\u00e3o perfeita, permitindo que as empresas tomem a\u00e7\u00f5es r\u00e1pidas e eficazes<\/li>\n<li><strong>Escalabilidade<\/strong>: reduza o tempo de desenvolvimento de meses para dias; treinando, testando, monitorando e gerenciando automaticamente seu modelo.<\/li>\n<li><strong>Diversos Dados<\/strong>: aproveitando dados tradicionais e alternativos, melhore a precis\u00e3o do seu modelo, ao mesmo tempo em que gerencia o preju\u00edzo e promove a inclus\u00e3o financeira.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div>\n<p>A mudan\u00e7a para algoritmos de IA tem v\u00e1rios benef\u00edcios \u2013 incluindo maior precis\u00e3o, conformidade aprimorada e escalabilidade superior \u2013 todos com um tremendo impacto na estabilidade e no crescimento geral de seus neg\u00f3cios. O uso de algoritmos de IA significa modelos mais preditivos e precisos, resultando em lucros maiores, perdas reduzidas e avalia\u00e7\u00f5es de risco mais atualizadas. Depois de realizar pesquisas internas, a Provenir observou que os algoritmos de IA podem melhorar a precis\u00e3o de um modelo em at\u00e9 7%, enquanto o desenvolvimento e a implanta\u00e7\u00e3o automatizados de modelos podem reduzir o tempo e o esfor\u00e7o em at\u00e9 90%. Essa automa\u00e7\u00e3o garante maior velocidade de lan\u00e7amento no mercado com modelos mais precisos e a capacidade de responder rapidamente \u00e0s necessidades do consumidor e \u00e0s tend\u00eancias do mercado, para uma escalabilidade real. E os efeitos disso v\u00e3o al\u00e9m de um neg\u00f3cio individual quando voc\u00ea considera as implica\u00e7\u00f5es de maior alcance na economia como um todo \u2013 o <a href=\"https:\/\/www.wsj.com\/articles\/the-current-state-of-ai-adoption-01549644400\">Wall Street Journal<\/a> previu um aumento de 14% no PIB global at\u00e9 2030 gra\u00e7as aos avan\u00e7os da IA.<\/p>\n<p>Mais legisla\u00e7\u00e3o est\u00e1 agora em jogo que exige total explicabilidade dos modelos. Os modelos totalmente interpret\u00e1veis e explic\u00e1veis atendem a esses requisitos, demonstrando claramente como e por que os modelos tomam as decis\u00f5es que tomam. Al\u00e9m da conformidade, a governan\u00e7a do modelo pode ser incrivelmente dif\u00edcil com ambientes tradicionalmente isolados. Ambientes separados para coleta de dados, desenvolvimento de modelos, implanta\u00e7\u00e3o e monitoramento exigem uma quantidade imensa de tempo e recursos para serem integrados. Com um ambiente coeso e tudo-em-um, voc\u00ea elimina esse tempo e esfor\u00e7o de integra\u00e7\u00e3o, permitindo resultados ao vivo em tempo real e ajudando a reduzir o erro humano de processos manuais.<\/p>\n<\/div>\n<div>O valor de uma plataforma unificada<\/div>\n<div>\n<p>Al\u00e9m dos ambientes isolados de coleta de dados, o desenvolvimento de modelos, a implanta\u00e7\u00e3o e monitoramento, os modelos tamb\u00e9m s\u00e3o freq\u00fcentemente constru\u00eddos separadamente dos mecanismos de decis\u00e3o e a movimenta\u00e7\u00e3o desnecess\u00e1ria de dados entre eles aumenta o tempo, o esfor\u00e7o e a probabilidade de erros. Com uma plataforma unificada que incorpora dados, IA e decis\u00e3o, os modelos s\u00e3o constru\u00eddos e implementados na mesma plataforma, garantindo a integra\u00e7\u00e3o perfeita de dados e modelos, eliminando atrasos de recodifica\u00e7\u00e3o e garantindo o m\u00e1ximo desempenho de seus modelos. Na experi\u00eancia da Provenir, os modelos implementados em uma plataforma unificada podem economizar at\u00e9 30% do tempo e esfor\u00e7o total de um projeto de modelagem.<\/p>\n<p>Mas o que torna a IA t\u00e3o poderosa e capaz? \u00c9 tudo sobre os dados. Quanto mais dados seus modelos de IA tiverem, melhor ser\u00e1 o desempenho de seus algoritmos avan\u00e7ados. 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, v\u00e1rias formas de dados alternativos) \u00e9 fundamental. Essa integra\u00e7\u00e3o perfeita com uma ampla variedade de fontes de dados ajuda a incentivar a inclus\u00e3o financeira, gerenciar o preju\u00edzo e melhorar o poder preditivo de seus modelos. E n\u00e3o \u00e9 um neg\u00f3cio \u00fanico \u2013 o verdadeiro valor vem da melhoria cont\u00ednua que acontece quando voc\u00ea re\u00fane dados, IA e tomada de decis\u00f5es. O monitoramento do modelo e um ciclo de feedback constante ajudam voc\u00ea a ajustar suas decis\u00f5es para uma otimiza\u00e7\u00e3o cont\u00ednua.<\/p>\n<p>Ser capaz de aumentar seu poder preditivo e tomar decis\u00f5es mais precisas tem impactos em todo o ciclo de vida do cliente. Pain\u00e9is e relat\u00f3rios em tempo real ajudam voc\u00ea a se manter atualizado sobre as mudan\u00e7as com seus clientes, seu portf\u00f3lio e todos os seus modelos \u2013 permitindo que voc\u00ea gere automaticamente modelos preditivos atualizados, com tudo dispon\u00edvel para monitoramento ao vivo. Isso ajuda a possibilitar melhores relacionamentos com seus clientes, aumenta sua agilidade na resposta \u00e0s necessidades do mercado e prev\u00ea melhor (e previne!) fraudes e perdas.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.businesswire.com\/news\/home\/20200602005192\/en\/Banks-and-Insurance-Companies-Expect-86-Increase-in-AI-Related-Investments-Into-Technology-by-2025-According-to-New-Research-by-The-Economist-Intelligence-Unit\">De acordo com The Economist<\/a>, 86% dos executivos de servi\u00e7os financeiros planejam aumentar seus investimentos em IA \u2013 mas a maioria dos projetos de IA nunca superam o est\u00e1gio de conceito\/planejamento. Apesar de parecer assustador mudar de modelos lineares para modelos avan\u00e7ados de IA, \u00e9 poss\u00edvel implementar a IA e ver resultados em menos de 60 dias. <a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/pt\/ia-simplificada-melhore-sua-tomada-de-decisao-em-menos-de-60-dias\/\">Confira nosso guia de truques para nivelar sua tomada de decis\u00f5es de risco com IA.<\/a><\/p>\n<\/div>\n<h3>Como ir al\u00e9m do hype da IA<\/h3>\n<p><p>\n        <a href=\"https:\/\/provenir.com\/pt\/ia-simplificada-aprimore-suas-decisoes-de-risco\/\">Baixe o e-Book<\/a>\n    <\/p>\n<\/p>\n<div>Blogs mais recentes<\/div>\n<div>\n<div class=\"pt-cv-wrapper\"><div class=\"pt-cv-view pt-cv-grid pt-cv-colsys cveffect-zoomin pt-cv-pgregular pt-cv-round-btn\" id=\"pt-cv-view-0d017e0dk8\"><div data-id=\"pt-cv-page-1\" class=\"pt-cv-page\" data-cvc=\"4\"><div class=\"col-md-3 col-sm-4 col-xs-12 pt-cv-content-item pt-cv-1-col\"  data-pid=\"1785\"><div class='pt-cv-ifield'><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/pt\/serie-mito-da-hiperpersonalizacao-2\/\" class=\"_self pt-cv-href-thumbnail pt-cv-thumb-default pt-cv-thumb-wrapper cvplbd cvp-responsive-image img-rounded\" target=\"_self\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/www.provenir.com\/pt\/wp-content\/uploads\/sites\/9\/2026\/03\/Hyper-Personlization-2-PT.png\" class=\"pt-cv-thumbnail img-rounded\" alt=\"S\u00e9rie Mito da Hiperpersonaliza\u00e7\u00e3o #2\" \/><\/a>\n<h4 class=\"pt-cv-title\"><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/pt\/serie-mito-da-hiperpersonalizacao-2\/\" class=\"_self cvplbd\" target=\"_self\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\">S\u00e9rie Mito da Hiperpersonaliza\u00e7\u00e3o #2<\/a><\/h4>\n<div class=\"pt-cv-content\">S\u00e9rie Mito da Hiperpersonaliza\u00e7\u00e3o #2:A Armadilha do Scorecard: Como os Modelos Tradicionais Est\u00e3o Deixando Dinheiro ...<br \/><div class=\"pt-cv-rmwrap\"><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/pt\/serie-mito-da-hiperpersonalizacao-2\/\" class=\"_self pt-cv-readmore btn btn-success cvplbd\" target=\"_self\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\">Confira<\/a><\/div><\/div><\/div><\/div>\n<div class=\"col-md-3 col-sm-4 col-xs-12 pt-cv-content-item pt-cv-1-col\"  data-pid=\"1590\"><div class='pt-cv-ifield'><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/pt\/serie-o-mito-da-hiperpersonalizacao-1\/\" class=\"_self pt-cv-href-thumbnail pt-cv-thumb-default pt-cv-thumb-wrapper cvplbd cvp-responsive-image img-rounded\" target=\"_self\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"628\" src=\"https:\/\/www.provenir.com\/pt\/wp-content\/uploads\/sites\/9\/2026\/02\/260213-BLOG-Hyper-personalization-Myth1-FeatureIMG-GL_PTBR-49701.jpg\" class=\"pt-cv-thumbnail img-rounded\" alt=\"Hyper-personalization\" \/><\/a>\n<h4 class=\"pt-cv-title\"><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/pt\/serie-o-mito-da-hiperpersonalizacao-1\/\" class=\"_self cvplbd\" target=\"_self\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\">S\u00e9rie O Mito da Hiperpersonaliza\u00e7\u00e3o #1<\/a><\/h4>\n<div class=\"pt-cv-content\">S\u00e9rie O Mito da Hiperpersonaliza\u00e7\u00e3o #1:Por que os Bancos Pensam que Fazem Hiperpersonaliza\u00e7\u00e3o (Mas N\u00e3o ...<br \/><div class=\"pt-cv-rmwrap\"><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/pt\/serie-o-mito-da-hiperpersonalizacao-1\/\" class=\"_self pt-cv-readmore btn btn-success cvplbd\" target=\"_self\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\">Confira<\/a><\/div><\/div><\/div><\/div>\n<div class=\"col-md-3 col-sm-4 col-xs-12 pt-cv-content-item pt-cv-1-col\"  data-pid=\"1569\"><div class='pt-cv-ifield'><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/pt\/alem-das-regras-estaticas\/\" class=\"_self pt-cv-href-thumbnail pt-cv-thumb-default pt-cv-thumb-wrapper cvplbd cvp-responsive-image img-rounded\" target=\"_self\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1800\" height=\"942\" src=\"https:\/\/www.provenir.com\/pt\/wp-content\/uploads\/sites\/9\/2026\/02\/250922-BLOG-AI-Campaign-social-tile04-1200x628-GL_PTBR-46776.jpg\" class=\"pt-cv-thumbnail img-rounded\" alt=\"Al\u00e9m das Regras Est\u00e1ticas\" \/><\/a>\n<h4 class=\"pt-cv-title\"><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/pt\/alem-das-regras-estaticas\/\" class=\"_self cvplbd\" target=\"_self\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\">Al\u00e9m das Regras Est\u00e1ticas<\/a><\/h4>\n<div class=\"pt-cv-content\">Al\u00e9m das Regras Est\u00e1ticas:Como os Sistemas de Aprendizado Aprimoram a Tomada De Decis\u00f5es em Servi\u00e7os ...<br \/><div class=\"pt-cv-rmwrap\"><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/pt\/alem-das-regras-estaticas\/\" class=\"_self pt-cv-readmore btn btn-success cvplbd\" target=\"_self\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\">Confira<\/a><\/div><\/div><\/div><\/div>\n<div class=\"col-md-3 col-sm-4 col-xs-12 pt-cv-content-item pt-cv-1-col\"  data-pid=\"1510\"><div class='pt-cv-ifield'><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/pt\/de-modelo-isolado-a-ecossistema-de-ia-empresarial-por-que-a-maioria-das-iniciativas-de-ia-em-servicos-financeiros-nao-consegue-escalar\/\" class=\"_self pt-cv-href-thumbnail pt-cv-thumb-default pt-cv-thumb-wrapper cvplbd cvp-responsive-image img-rounded\" target=\"_self\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"419\" src=\"https:\/\/www.provenir.com\/pt\/wp-content\/uploads\/sites\/9\/2026\/01\/260120-BLOG-AI-Campaign-social-tile-1200x628-GL_PTBR-49325.jpg\" class=\"pt-cv-thumbnail img-rounded\" alt=\"De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial: Por que a Maioria das Iniciativas de IA em Servi\u00e7os Financeiros N\u00e3o Consegue Escalar\" \/><\/a>\n<h4 class=\"pt-cv-title\"><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/pt\/de-modelo-isolado-a-ecossistema-de-ia-empresarial-por-que-a-maioria-das-iniciativas-de-ia-em-servicos-financeiros-nao-consegue-escalar\/\" class=\"_self cvplbd\" target=\"_self\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\">De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:...<\/a><\/h4>\n<div class=\"pt-cv-content\">De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:Por que a Maioria das Iniciativas de IA ...<br \/><div class=\"pt-cv-rmwrap\"><a href=\"https:\/\/www.provenir.com\/pt\/de-modelo-isolado-a-ecossistema-de-ia-empresarial-por-que-a-maioria-das-iniciativas-de-ia-em-servicos-financeiros-nao-consegue-escalar\/\" class=\"_self pt-cv-readmore btn btn-success cvplbd\" target=\"_self\" data-iw=\"200\" data-ih=\"100\">Confira<\/a><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n<div class=\"text-left round-button pt-cv-pagination-wrapper\"><ul class=\"pt-cv-pagination pt-cv-ajax pagination\" data-totalpages=\"9\" data-currentpage=\"1\" data-sid=\"0d017e0dk8\" 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{\"type\":\"layout\",\"children\":[{\"type\":\"section\",\"props\":{\"animation\":\"slide-bottom-small\",\"header_transparent\":true,\"header_transparent_noplaceholder\":true,\"header_transparent_text_color\":\"light\",\"image\":\"wp-content\/uploads\/hero-bg.svg\",\"image_position\":\"bottom-center\",\"image_size\":\"cover\",\"media_background\":\"#120226\",\"padding_bottom\":\"none\",\"padding_top\":\"large\",\"style\":\"default\",\"title_breakpoint\":\"xl\",\"title_position\":\"top-left\",\"title_rotation\":\"left\",\"vertical_align\":\"\",\"width\":\"default\"},\"children\":[{\"type\":\"row\",\"children\":[{\"type\":\"column\",\"props\":{\"image_position\":\"center-center\",\"position_sticky_breakpoint\":\"m\"},\"children\":[{\"type\":\"headline\",\"props\":{\"class\":\"uk-text-uppercase\",\"image_align\":\"left\",\"image_margin\":\"xsmall\",\"margin_bottom\":\"remove\",\"text_align\":\"center\",\"title_color\":\"warning\",\"title_element\":\"div\",\"title_style\":\"h3\",\"yooessentials_access_conditions\":[],\"yooessentials_access_mode\":\"AND\"},\"name\":\"PTBR 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Big data refere-se a conjuntos grandes, estruturados e n\u00e3o estruturados de informa\u00e7\u00f5es que crescem a taxas cada vez maiores. Os dados orientam as principais decis\u00f5es tomadas por fintechs e organiza\u00e7\u00f5es de servi\u00e7os financeiros \u2013 desde ajudar a determinar a identidade e aprovar um empr\u00e9stimo de carro ou uma hipoteca at\u00e9 otimizar pre\u00e7os e decidir quando fazer upsell para um cliente atual.<\/p>\n\n\\n\n\n<p>O aumento no volume, variedade e velocidade dos dados levou as institui\u00e7\u00f5es financeiras a usar algoritmos avan\u00e7ados de aprendizagem autom\u00e1tica para tomar decis\u00f5es mais inteligentes e r\u00e1pidas. Mas o uso da IA n\u00e3o est\u00e1 isento de desafios. Pode haver v\u00e1rios obst\u00e1culos para a implanta\u00e7\u00e3o 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 vi\u00e9s.<\/p>\n\n\",\"margin_bottom\":\"default\",\"margin_top\":\"default\"}},{\"type\":\"headline\",\"props\":{\"content\":\"Desafios da IA\",\"image_align\":\"left\",\"image_margin\":\"xsmall\",\"title_color\":\"primary\",\"title_element\":\"div\",\"title_style\":\"h2\"},\"name\":\"The Silent Saboteur: Understanding Tech Bloat in Financial Services \"},{\"type\":\"text\",\"props\":{\"column_breakpoint\":\"m\",\"content\":\"\n\n<ol>\\n\n\n<li>Escolhendo o algoritmo certo: nem todos os algoritmos funcionam igualmente bem no mesmo conjunto de dados. Dependendo da natureza dos dados, as organiza\u00e7\u00f5es devem ser capazes de escolher e configurar o melhor algoritmo para ajustar seus dados.<\/li>\n\n\\n\n\n<li>Complexidade, interpretabilidade e explicabilidade do modelo: a complexidade dos algoritmos de IA pode torn\u00e1-los \u201ccaixas pretas\u201d no sentido de que muitas vezes nem mesmo os desenvolvedores sabem por que e como os algoritmos tomam as decis\u00f5es que tomam.<\/li>\n\n\\n\n\n<li>Implanta\u00e7\u00e3o do modelo: implantar um modelo em produ\u00e7\u00e3o requer coordena\u00e7\u00e3o entre cientistas de dados, desenvolvedores de software e usu\u00e1rios de neg\u00f3cios, representando um desafio em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s diferentes linguagens de programa\u00e7\u00e3o e abordagens que precisam ser unificadas em uma solu\u00e7\u00e3o.<\/li>\n\n\\n\n\n<li>Requisitos de infra-estrutura: muitas organiza\u00e7\u00f5es n\u00e3o possuem a infra-estrutura necess\u00e1ria para modelagem e reutiliza\u00e7\u00e3o de dados. Ser capazes de desenvolver e testar rapidamente diferentes ferramentas, em diferentes conjuntos de dados grandes, \u00e9 essencial para produzir resultados mais precisos e gerenci\u00e1veis.<\/li>\n\n\\n\n\n<li>Exclus\u00e3o de preju\u00edzo: muitos consumidores em todo o mundo permanecem \\\"invis\u00edveis ao cr\u00e9dito\\\" ou desclassificados, o que significa que pouca ou nenhuma pontua\u00e7\u00e3o de cr\u00e9dito est\u00e1 dispon\u00edvel para eles.<\/li>\n\n\\n<\/ol>\n\n\",\"margin_bottom\":\"default\",\"margin_top\":\"default\"}},{\"type\":\"headline\",\"props\":{\"content\":\"Superando os obst\u00e1culos da IA\",\"image_align\":\"left\",\"image_margin\":\"xsmall\",\"title_color\":\"primary\",\"title_element\":\"div\",\"title_style\":\"h2\"},\"name\":\"The Silent Saboteur: Understanding Tech Bloat in Financial Services \"},{\"type\":\"text\",\"props\":{\"column_breakpoint\":\"m\",\"content\":\"\n\n<p>Qual \u00e9 a melhor maneira de enfrentar esses desafios? As organiza\u00e7\u00f5es de servi\u00e7os financeiros devem fazer a transi\u00e7\u00e3o dos tradicionais modelos lineares generalizados (GLM) para algoritmos de IA explic\u00e1veis para melhorar a velocidade e a precis\u00e3o de suas decis\u00f5es. <a href=\\\"https:\/\/www.provenir.com\/pt\/agenda-fintech-latam-2022\/\\\">De acordo com uma pesquisa recente realizada pela Pulse e Provenir<\/a>, 69% das empresas planejam investir em decis\u00f5es de cr\u00e9dito habilitadas por IA em 2022. Os algoritmos de IA tamb\u00e9m podem ajudar a identificar fraudes com mais facilidade e criar oportunidades para melhorar a experi\u00eancia do cliente em todo o ciclo de vida.<\/p>\n\n\",\"margin_bottom\":\"default\",\"margin_top\":\"default\"}},{\"type\":\"headline\",\"props\":{\"content\":\"Benef\u00edcios da IA\",\"image_align\":\"left\",\"image_margin\":\"xsmall\",\"title_color\":\"primary\",\"title_element\":\"div\",\"title_style\":\"h2\"},\"name\":\"The Silent Saboteur: Understanding Tech Bloat in Financial Services \"},{\"type\":\"text\",\"props\":{\"column_breakpoint\":\"m\",\"content\":\"\n\n<ul>\\n\n\n<li><strong>Otimiza\u00e7\u00e3o de algoritmos<\/strong>: escolha os algoritmos mais apropriados entre uma ampla variedade de op\u00e7\u00f5es, incluindo \u00c1rvores de Decis\u00e3o de Gradient Boosting, Random Forest e Deep Neural Network, dependendo da natureza do conjunto de dados.<\/li>\n\n\\n\n\n<li><strong>Interpretabilidade e Explica\u00e7\u00e3o<\/strong>: atrav\u00e9s da ado\u00e7\u00e3o cuidadosa dos m\u00e9todos de explica\u00e7\u00e3o SHAP e LIME \u00e9 poss\u00edvel explicar como e por que seu modelo fez uma previs\u00e3o.<\/li>\n\n\\n\n\n<li><strong>Facilidade de implanta\u00e7\u00e3o<\/strong>: o uso de uma plataforma unificada permite uma implanta\u00e7\u00e3o perfeita, permitindo que as empresas tomem a\u00e7\u00f5es r\u00e1pidas e eficazes<\/li>\n\n\\n\n\n<li><strong>Escalabilidade<\/strong>: reduza o tempo de desenvolvimento de meses para dias; treinando, testando, monitorando e gerenciando automaticamente seu modelo.<\/li>\n\n\\n\n\n<li><strong>Diversos Dados<\/strong>: aproveitando dados tradicionais e alternativos, melhore a precis\u00e3o do seu modelo, ao mesmo tempo em que gerencia o preju\u00edzo e promove a inclus\u00e3o financeira.<\/li>\n\n\\n<\/ul>\n\n\",\"margin_bottom\":\"default\",\"margin_top\":\"default\"}},{\"type\":\"text\",\"props\":{\"column_breakpoint\":\"m\",\"content\":\"\n\n<p>A mudan\u00e7a para algoritmos de IA tem v\u00e1rios benef\u00edcios \u2013 incluindo maior precis\u00e3o, conformidade aprimorada e escalabilidade superior \u2013 todos com um tremendo impacto na estabilidade e no crescimento geral de seus neg\u00f3cios. O uso de algoritmos de IA significa modelos mais preditivos e precisos, resultando em lucros maiores, perdas reduzidas e avalia\u00e7\u00f5es de risco mais atualizadas. Depois de realizar pesquisas internas, a Provenir observou que os algoritmos de IA podem melhorar a precis\u00e3o de um modelo em at\u00e9 7%, enquanto o desenvolvimento e a implanta\u00e7\u00e3o automatizados de modelos podem reduzir o tempo e o esfor\u00e7o em at\u00e9 90%. Essa automa\u00e7\u00e3o garante maior velocidade de lan\u00e7amento no mercado com modelos mais precisos e a capacidade de responder rapidamente \u00e0s necessidades do consumidor e \u00e0s tend\u00eancias do mercado, para uma escalabilidade real. E os efeitos disso v\u00e3o al\u00e9m de um neg\u00f3cio individual quando voc\u00ea considera as implica\u00e7\u00f5es de maior alcance na economia como um todo \u2013 o <a href=\\\"https:\/\/www.wsj.com\/articles\/the-current-state-of-ai-adoption-01549644400\\\">Wall Street Journal<\/a> previu um aumento de 14% no PIB global at\u00e9 2030 gra\u00e7as aos avan\u00e7os da IA.<\/p>\n\n\\n\n\n<p>Mais legisla\u00e7\u00e3o est\u00e1 agora em jogo que exige total explicabilidade dos modelos. Os modelos totalmente interpret\u00e1veis e explic\u00e1veis atendem a esses requisitos, demonstrando claramente como e por que os modelos tomam as decis\u00f5es que tomam. Al\u00e9m da conformidade, a governan\u00e7a do modelo pode ser incrivelmente dif\u00edcil com ambientes tradicionalmente isolados. Ambientes separados para coleta de dados, desenvolvimento de modelos, implanta\u00e7\u00e3o e monitoramento exigem uma quantidade imensa de tempo e recursos para serem integrados. Com um ambiente coeso e tudo-em-um, voc\u00ea elimina esse tempo e esfor\u00e7o de integra\u00e7\u00e3o, permitindo resultados ao vivo em tempo real e ajudando a reduzir o erro humano de processos manuais.<\/p>\n\n\",\"margin_bottom\":\"default\",\"margin_top\":\"default\"}},{\"type\":\"headline\",\"props\":{\"content\":\"O valor de uma plataforma unificada\",\"image_align\":\"left\",\"image_margin\":\"xsmall\",\"title_color\":\"primary\",\"title_element\":\"div\",\"title_style\":\"h2\"},\"name\":\"The Silent Saboteur: Understanding Tech Bloat in Financial Services \"},{\"type\":\"text\",\"props\":{\"column_breakpoint\":\"m\",\"content\":\"\n\n<p>Al\u00e9m dos ambientes isolados de coleta de dados, o desenvolvimento de modelos, a implanta\u00e7\u00e3o e monitoramento, os modelos tamb\u00e9m s\u00e3o freq\u00fcentemente constru\u00eddos separadamente dos mecanismos de decis\u00e3o e a movimenta\u00e7\u00e3o desnecess\u00e1ria de dados entre eles aumenta o tempo, o esfor\u00e7o e a probabilidade de erros. Com uma plataforma unificada que incorpora dados, IA e decis\u00e3o, os modelos s\u00e3o constru\u00eddos e implementados na mesma plataforma, garantindo a integra\u00e7\u00e3o perfeita de dados e modelos, eliminando atrasos de recodifica\u00e7\u00e3o e garantindo o m\u00e1ximo desempenho de seus modelos. Na experi\u00eancia da Provenir, os modelos implementados em uma plataforma unificada podem economizar at\u00e9 30% do tempo e esfor\u00e7o total de um projeto de modelagem.<\/p>\n\n\\n\n\n<p>Mas o que torna a IA t\u00e3o poderosa e capaz? \u00c9 tudo sobre os dados. Quanto mais dados seus modelos de IA tiverem, melhor ser\u00e1 o desempenho de seus algoritmos avan\u00e7ados. 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, v\u00e1rias formas de dados alternativos) \u00e9 fundamental. Essa integra\u00e7\u00e3o perfeita com uma ampla variedade de fontes de dados ajuda a incentivar a inclus\u00e3o financeira, gerenciar o preju\u00edzo e melhorar o poder preditivo de seus modelos. E n\u00e3o \u00e9 um neg\u00f3cio \u00fanico \u2013 o verdadeiro valor vem da melhoria cont\u00ednua que acontece quando voc\u00ea re\u00fane dados, IA e tomada de decis\u00f5es. O monitoramento do modelo e um ciclo de feedback constante ajudam voc\u00ea a ajustar suas decis\u00f5es para uma otimiza\u00e7\u00e3o cont\u00ednua.<\/p>\n\n\\n\n\n<p>Ser capaz de aumentar seu poder preditivo e tomar decis\u00f5es mais precisas tem impactos em todo o ciclo de vida do cliente. Pain\u00e9is e relat\u00f3rios em tempo real ajudam voc\u00ea a se manter atualizado sobre as mudan\u00e7as com seus clientes, seu portf\u00f3lio e todos os seus modelos \u2013 permitindo que voc\u00ea gere automaticamente modelos preditivos atualizados, com tudo dispon\u00edvel para monitoramento ao vivo. Isso ajuda a possibilitar melhores relacionamentos com seus clientes, aumenta sua agilidade na resposta \u00e0s necessidades do mercado e prev\u00ea melhor (e previne!) fraudes e perdas.<\/p>\n\n\\n\n\n<p><a href=\\\"https:\/\/www.businesswire.com\/news\/home\/20200602005192\/en\/Banks-and-Insurance-Companies-Expect-86-Increase-in-AI-Related-Investments-Into-Technology-by-2025-According-to-New-Research-by-The-Economist-Intelligence-Unit\\\">De acordo com The Economist<\/a>, 86% dos executivos de servi\u00e7os financeiros planejam aumentar seus investimentos em IA \u2013 mas a maioria dos projetos de IA nunca superam o est\u00e1gio de conceito\/planejamento. Apesar de parecer assustador mudar de modelos lineares para modelos avan\u00e7ados de IA, \u00e9 poss\u00edvel implementar a IA e ver resultados em menos de 60 dias. <a href=\\\"https:\/\/www.provenir.com\/pt\/ia-simplificada-melhore-sua-tomada-de-decisao-em-menos-de-60-dias\/\\\">Confira nosso guia de truques para nivelar sua tomada de decis\u00f5es de risco com IA.<\/a><\/p>\n\n\",\"margin_bottom\":\"default\",\"margin_top\":\"default\"}}]},{\"type\":\"column\",\"props\":{\"image_position\":\"center-center\",\"position_sticky\":\"row\",\"position_sticky_breakpoint\":\"m\",\"position_sticky_offset\":\"100\",\"style\":\"card-default\",\"width_medium\":\"1-3\"},\"children\":[{\"type\":\"headline\",\"props\":{\"content\":\"Como ir al\u00e9m do hype da 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