O Deep Learning na análise de crédito é mais um método utilizado para minimizar os riscos envolvidos em uma concessão. 

Diante do recorde de inadimplência atingido no início deste ano, contar com a ajuda de inovações inteligentes é essencial para qualquer negócio.

A partir dos dados fornecidos por essa esfera da Inteligência Artificial (IA), é possível identificar de forma detalhada os perfis de clientes que podem oferecer mais riscos a sua empresa. 

Por isso, no post de hoje vamos explicar o que é Deep Learning e como ele pode ajudar no processo de análise e concessão de crédito! 

Continue a leitura para conferir! 

O que é Deep Learning 

Como acabamos de dizer, o Deep Learning — ou aprendizagem profunda, em sua tradução literal — integra uma parte mais abrangente da Inteligência Artificial. Podemos tratá-lo como um aprofundamento do Machine Learning, uma metodologia que trabalha para que máquinas e sistemas aprendam de forma parcial ou completamente autônoma conforme são utilizados. 

De maneira mais técnica, essa tecnologia tem como base uma rede neural artificial (RNA) que replica o modo como os neurônios se ligam uns com os outros no cérebro humano. 

A ideia é que, através de algoritmos, o Deep Learning consiga “ensinar” uma máquina a partir do reconhecimento de padrões de comportamentos em várias camadas de processamento de dados. Em outras palavras, refere-se a um treino em computadores para que eles desempenhem tarefas como nós, seres humanos. 

Alguns exemplos nos quais podemos visualizar as aplicações dessa extensão da IA são: 

reconhecimento de fala, imagens e sons, detecção de objeto, carros autônomos, processamento de linguagem natural (PNL), entre outros. 

A inclusão do Deep Learning nas organizações 

O uso do Deep Learning tem sido cada vez mais comum nas organizações. Isso porque a proposta avançada dessa tecnologia pode auxiliar as empresas a entenderem como seus clientes se comportam para entregar uma experiência melhor a eles. Tudo isso acontece a partir das camadas de processamento de dados que falamos anteriormente, que são capazes de:

• Compreender o comportamento do consumidor 
• Reconhecer a fala 
• Fazer reconhecimento facial 
• Identificar fraudes e notícias falsas
• Diminuir o uso de recursos humanos com suporte técnico e afins. 

Sites como a Amazon e eBay são modelos de comércios eletrônicos que já se apropriaram dessa inovação a fim de acompanhar, entender e registrar toda a ação de seus usuários. 

Mas não para por aí. No setor financeiro, essa estratégia também já é uma realidade, principalmente no que diz respeito à análise de crédito. 

Por que usar o Deep Learning para fazer análise de crédito? 

A aprendizagem profunda pode ser uma ferramenta e tanto na área financeira. Por meio da análise de dados de cada pessoa, as instituições financeiras têm informações minuciosas sobre seus clientes e conseguem conceder crédito com mais assertividade. 

O objetivo de usar esse método nas empresas de crédito é justamente conhecer melhor o consumidor para oferecer soluções personalizadas e condizentes com seu perfil e capacidade de pagamento, diminuindo, assim, os riscos de inadimplência. 

Vantagens do Deep Learning na avaliação de crédito 

• Entrega de serviços personalizados para cada consumidor  
• Tomada de decisão mais definida
• Capacidade de traçar um perfil de cliente com informações mais completas (desde a forma como ele lida com seu fluxo de caixa até o comportamento de mercado)
• Redução de erros e melhora na qualidade dos serviços. 

A evolução desses campos da IA tem proporcionado melhorias significativas na identificação e avaliação de dados, levando muito mais segurança, agilidade e minimizando erros em relação à concessão de crédito e oferecimento de serviços a cada cliente. Por isso, vale a pena considerá-los em seu negócio.

Esperamos que este conteúdo tenha sido útil para você! Para ler outras matérias como essa, não deixe de acompanhar nosso blog semanalmente e nos seguir nas redes sociais. Até a próxima!

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