Machine learning e gestão de riscos: entenda qual é a relação entre eles

O executivo listou três dicas fundamentais para ajudar os empresários a entenderem qual é o tipo de Machine Learning ideal para a sua empresa

A transformação digital tem revolucionado o ambiente corporativo. Hoje, não faltam opções de ferramentas tecnológicas capazes de auxiliar a gestão digital dos mais diferentes setores, como os mercados securitário e financeiro, considerados pioneiros na aplicação de soluções de gestão de riscos, como a Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning. 

“As ferramentas tecnológicas ganharam um espaço importante dentro das nossas vidas. Podemos citar como exemplo a aplicação do Machine Learning dentro do setor de compliance, que tem ajudado a agilizar o processo de identificação de riscos, detecção de violações e até aumentado a produtividade”, comenta Eduardo Tardelli, CEO da upLexis, empresa de tecnologia especializada em mineração de dados. 

Para ajudar os empresários a entenderem qual é o tipo de Machine Learning ideal para a sua empresa e que vai trazer resultados assertivos para os negócios, o executivo listou três dicas fundamentais. Confira: 

Aprendizado supervisionado: por meio dele, os algoritmos são capazes de entender quais são as entradas para as saídas corretas.

Ele pode ser utilizado para classificar e-mails como “spam” ou “não spam”, a partir de uma base de dados previamente classificada ou então no caso da busca de imagens do Google, quando o algoritmo ajuda a localizar a origem da imagem e outras semelhantes a ela. 

Aprendizado não supervisionado: nele, os algoritmos são preparados para encontrar conjuntos de dados padrões, a fim de ajudar a descobrir insights e informações segmentadas.

Caso ele seja utilizado por uma empresa do setor de varejo, por exemplo, ele ajudará a entender os tipos de clientes que acessam a sua plataforma, por exemplo. 

Aprendizado por reforço: neste caso, os algoritmos são capazes de receber um feedback sobre as suas ações e ajustar as suas estratégias para tingir uma recompensa ou minimizar algum tipo de penalidade. Um grande exemplo da sua aplicação pode ser encontrado em programas financeiros, que montam portfólios de ações.

Por meio dele, uma empresa consegue entender como está sendo o seu retorno financeiro e a evolução do mercado. 

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