Automação em finanças: Aprendizado de máquina, IA e muito mais

O big data é um grande negócio para as empresas do século XXI. A corrida é para coletar mais dados, processá-los para obter insights e sair na frente da concorrência. O escritório de finanças trabalha com os maiores dados da organização. À medida que as empresas buscam se tornar mais orientadas por dados, elas estão procurando o departamento financeiro para se tornar um consultor estratégico. Em nossa página de recursos sobre IA em finanças, analisamos como a inteligência artificial pode ajudar os líderes financeiros a tomar essas decisões estratégicas e orientadas por dados. Mas como a equipe financeira pode assumir essa nova função e ter tempo para manter as contas equilibradas? O desafio é desenvolver novas eficiências, liberando tempo e recursos para tarefas de nível superior. A automação nas finanças é uma parte crucial da mudança. A maioria dos departamentos financeiros já está automatizando alguns processos manuais repetitivos. Mas a automação está prestes a se tornar muito mais inteligente. O aprendizado de máquina pode ajudar a tornar seu departamento mais eficiente e mais bem equipado para assumir uma função mais estratégica na organização. Continue lendo para conhecer os fundamentos do aprendizado de máquina em finanças, os casos de uso do aprendizado de máquina em toda a organização e muito mais.

Os fundamentos do aprendizado de máquina em finanças

Aprendizado de máquina vs. Inteligência Artificial

É fácil se confundir com a terminologia relacionada à inteligência artificial e ao aprendizado de máquina. É uma tecnologia nova e de rápido desenvolvimento, e ainda estamos desenvolvendo o vocabulário para falar sobre ela. Isso é especialmente verdadeiro para os fornecedores - o marketing também desempenha um papel na linguagem que usamos. Aqui está o que você precisa saber. A inteligência artificial e o aprendizado de máquina são frequentemente usados de forma intercambiável, mas são coisas ligeiramente diferentes:

• Inteligência artificial refere-se a uma máquina (geralmente um software) que pode se adaptar a novas situações sem instrução humana. As máquinas com IA não são limitadas pelo que foram programadas para fazer.
• Aprendizado de máquina é um método para criar máquinas capazes de aprender e criar suas próprias regras para entender os dados.

Esses dois tipos de tecnologia têm um lugar no departamento financeiro moderno. Para explorar o lado da IA da equação, confira nossa página de recursos sobre inteligência artificial em finanças. Para esta postagem, vamos nos concentrar no aprendizado de máquina.

Como funciona o aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina começa com um modelo, uma previsão que o sistema usará para começar a aprender. Esse modelo vem do ser humano que supervisiona o processo. Por exemplo, você pode ter uma previsão de que o montante X de investimento em recursos humanos trará o montante Y de receita. Esse é o ponto de partida para o aprendizado. Em seguida, o aprendiz de máquina precisa de dados. Nesse caso, seriam dados históricos do valor investido em RH e o ROI de cada investimento. O aprendiz compara os dados com o modelo, avaliando se ele se encaixa bem e começa a fazer refinamentos no modelo. Em seguida, o processo se repete com dados novos. A cada rodada, a máquina ajusta o modelo para que ele se ajuste melhor aos dados. Nesse caso, a máquina ficaria melhor na previsão do ROI do investimento em recursos humanos. Por fim, ela desenvolveria um modelo muito mais preciso do que uma estimativa humana poderia ser. Observe que, para que esse processo funcione, é necessário ter um bom modelo para começar e muitos dados limpos e confiáveis, estruturados de forma que a máquina possa entendê-los. O aprendizado de máquina geralmente trabalha com modelos mais complexos do que o nosso exemplo, é claro. Seus modelos financeiros terão muito mais do que apenas dois tipos de dados para comparar. Os resultados finais da aplicação do aprendizado de máquina a modelos complexos podem ser impressionantes: O algoritmo de aprendizado de máquina da Amazon reduziu o tempo de envio em 225%.

Primeiros passos com o aprendizado de máquina em finanças

Trazer o aprendizado de máquina para o seu departamento financeiro é um próximo passo necessário, mas ainda é um grande passo que exige um planejamento cuidadoso. A primeira coisa de que você precisa é o problema certo para resolver - o projeto certo para servir como seu projeto de aprendizado de máquina. O projeto certo é algo essencial para suas operações, mas que também consome muito tempo e é repetitivo. E o aprendizado de máquina é melhor aplicado a processos que lidam com dados; quanto mais dados, melhor. Faça de seu primeiro projeto uma "pequena aposta" Você não precisa reservar milhões de dólares ou executar o piloto por anos a fio. Escolha um processo que você possa tentar automatizar com o aprendizado de máquina, obtenha resultados rapidamente e invista mais ou encontre um novo projeto em potencial. Depois de identificar o projeto piloto certo, comece coletando, higienizando e estruturando os dados. Isso pode incluir o treinamento da sua equipe (e de outras pessoas) sobre gerenciamento e higiene de dados. Se o seu pipeline de dados ainda não estiver em ordem, esse é um pré-requisito. Mapeie o cenário, certifique-se de que está trazendo dados confiáveis e comece a partir daí. Ao implementar o projeto piloto, é importante começar a desenvolver algumas habilidades. Não é necessário obter um diploma em ciência de dados, mas você e sua equipe devem se familiarizar com os principais conceitos e termos. Este glossário simples de ciência de dados é um bom primeiro passo, enquanto este glossário de aprendizado de máquina aborda termos mais avançados.

Desafios do aprendizado de máquina em finanças

Há três fatores a serem considerados em qualquer mudança importante: pessoas, processos e tecnologia. No caso do aprendizado de máquina, a tecnologia é a parte mais fácil: As soluções disponíveis comercialmente tendem a ser personalizáveis, fáceis de trabalhar e com uma curva de aprendizado amigável. Resta colocar em ordem as pessoas e os processos. Esteja preparado para enfrentar esses três desafios mais comuns:

1. Gerenciamento de dados. Como dissemos, o aprendizado de máquina requer uma grande quantidade de dados de alta qualidade. A máquina só é tão boa quanto os dados que você fornece a ela. A maioria das organizações tem um cenário de dados amplo e disperso, em várias soluções de nuvem, no local e até mesmo em dispositivos individuais. É importante mapear o cenário de dados e garantir um pipeline de dados confiáveis.
2. Resistência à mudança. Qualquer grande mudança vai inspirar algum nível de incerteza. Com a IA e o aprendizado de máquina, há ainda mais ansiedade; as pessoas tendem a achar que as máquinas as tornarão obsoletas. Ajude sua equipe a ver o aprendizado de máquina como um aprimoramento, não como uma substituição. O aprendizado de máquina pode, na verdade, melhorar sua qualidade de vida; eles estarão livres para realizar trabalhos mais significativos, desafiadores e interessantes de maior valor para a organização.
3. Criar um caso de negócios. Começar com um projeto piloto simples deve facilitar a venda. Concentre-se em como o projeto ajudará não apenas a aumentar a eficiência, mas também a transferir sua equipe de tarefas de baixo valor para tarefas de alto valor.

Se a liderança não conseguir enxergar imediatamente o potencial do seu projeto de aprendizado de máquina, conte a eles como a Netflix economizou um bilhão de dólares com o aprendizado de máquina:

Casos de uso no mundo real do aprendizado de máquina em finanças

Ainda não sabe por onde começar? As seguintes funções financeiras são ideais para seu primeiro experimento de aprendizado de máquina.

• Faturamento: Identifique informações ausentes/incompletas e entre em contato automaticamente com os clientes para preencher os espaços em branco.
• Auditoria de reclamações de despesas: Processe a maior parte dos pedidos de indenização de rotina e identifique os casos atípicos para intervenção humana
• Reconciliação de contas: Compare dados de várias fontes para consolidar.
• Relatórios: Compilar dados de fontes para criar relatórios simples
• Detecção de fraudes: Identificar padrões incomuns/extras em dados financeiros que possam indicar fraude.

O aprendizado de máquina já está desempenhando um papel na evolução do departamento financeiro, pois a tecnologia está finalmente acessível, disponível comercialmente e fácil de implementar. O escritório de finanças deve adotar a tecnologia de aprendizado de máquina para aumentar a eficiência, automatizar tarefas repetitivas e liberar recursos para assumir uma função mais estratégica na organização. Pronto para a próxima evolução? Saiba como a inteligência artificial aprimorará o escritório de finanças com nossa página de recursos, Activating Imagination: Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina em Finanças. Fontes:

1. https://www.callcredit.co.uk/contact-us/campaign-ebook-data-dilemma
2. https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Industries/Advanced%20Electronics/Our%20Insights/How%20artificial%20intelligence%20can%20deliver%20real%20value%20to%20companies/MGI-Artificial-Intelligence-Discussion-paper.ashx
3. https://www.mediapost.com/publications/article/291358/90-of-todays-data-created-in-two-years.html
4. https://www.fool.com/investing/2016/06/19/how-netflixs-ai-saves-it-1-billion-every-year.aspx