O avanço tecnológico tem transformado diversos setores econômicos, e o mercado financeiro é um dos que mais se beneficia dessas inovações. No contexto da análise de risco, o uso de machine learning (ML) e big data tem revolucionado as formas como instituições financeiras e fintechs avaliam o crédito e gerenciam suas carteiras. Essas tecnologias permitem uma análise mais precisa, ágil e personalizada, promovendo maior eficiência e mitigação de riscos.
O machine learning é uma subárea da inteligência artificial que permite que sistemas aprendam e façam previsões ou decisões baseadas em dados históricos. No mercado de crédito, ele é amplamente utilizado para a criação de modelos preditivos, segmentação de clientes e personalização de ofertas.
O big data refere-se ao enorme volume de dados gerados diariamente, que pode ser estruturado ou não estruturado. No contexto de análise de risco, essas informações são usadas para aprimoramento da base de dados, monitoramento em tempo real de situações financeiras ou tendências de mercado, além de identificação de fraudes.
Essas tecnologias garantem precisão, capturando nuances que humanos ou sistemas tradicionais podem não perceber; rapidez; redução de custos, já que diminui a necessidade de intervenções manuais; e inclusão financeira, pois os dados alternativos, pessoas sem histórico bancário tradicional podem ser avaliadas, permitindo maior acesso ao crédito.
O uso de machine learning e big data está remodelando o mercado de crédito, tornando a análise de risco mais eficiente, acessível e inovadora. No entanto, é essencial equilibrar o avanço tecnológico com a responsabilidade ética e a conformidade regulatória. À medida que essas tecnologias continuam a evoluir, o potencial para transformar o setor financeiro e promover maior inclusão será ainda mais significativo.
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