Você já ouviu falar no uso do Machine Learning no mercado financeiro? Uma das novas tecnologias que vêm ganhando espaço em diversos setores, o Machine Learning é um sistema inteligente que utiliza os princípios das redes neurais tecnológicas para simular o funcionamento do cérebro humano.
O Machine Learning é utilizado para auxiliar na gestão de diferentes modelos de negócios, entre eles o mercado financeiro. Para explicar como são feitas as aplicações de Machine Learning no mercado financeiro na prática, preparamos este artigo sobre o tema. Boa leitura!
Entenda o conceito de Machine Learning
Primeiramente, precisamos falar sobre o que é o Machine Learning e, como ele é tão importante para o futuro da tecnologia de forma geral.
Machine Learning, ou Aprendizado da Máquina em tradução para o português, é uma categoria da Inteligência Artificial voltada para a melhora contínua de processos por meio da automação de diversas atividades anteriormente executadas por humanos.
Para que essa automação de processos aconteça, o Machine Learning usa algoritmos complexos para analisar um grande volume de dados ao mesmo tempo. Dessa forma, é possível identificar padrões, fazer previsões e obter insights.
Como o Machine Learning se aplica a Data Science?
Data Science é uma ciência voltada para dados e informações não focados. O principal objetivo do Data Science é a análise de dados para obter insights e responder perguntas com base em dados e fontes confiáveis.
Por conta dos objetivos parecidos, a Ciência de Dados e o Machine Learning são duas tecnologias que se complementam.
O Machine Learning é necessário para o mercado financeiro?
Machine Learning é uma tecnologia que vem sendo utilizada por diversos setores, dentre eles o setor financeiro. Por ser um setor que lida diariamente com uma enorme quantidade de dados, o Machine Learning na área de finanças se mostra algo super necessário.
De acordo com a Pesquisa FEBRABAN de Tecnologia Bancária 2022, a Inteligência Artificial é a segunda tecnologia mais aplicada no setor financeiro, atrás apenas dos investimentos em segurança cibernética.
O uso do aprendizado de máquina no setor financeiro é importante porque com ele é possível fazer análises preditivas para se ter um melhor entendimento do comportamento do consumidor.
Além disso, existem outros motivos que justificam o uso do Machine Learning no mercado financeiro, tais como:
- Aumento da produtividade;
- Melhoria na experiência do cliente;
- Redução de custos operacionais.
Como o Machine Learning começou a ser utilizado na área de finanças?
Inicialmente, o Machine Learning no mercado financeiro começou a ser utilizado por conta da necessidade da área de ter previsões mais concretas sobre as próximas movimentações do mercado. Assim, eles conseguiriam antecipar algumas ações e maximizar o seu retorno financeiro.
Aplicações do Machine Learning no mercado financeiro
O Machine Learning no mercado financeiro pode ser utilizado de diferentes formas, a depender do objetivo e o que você pretende alcançar com ele.
Para exemplificar o uso das aplicações de Machine Learning no mercado financeiro trouxemos algumas situações reais em que essa tecnologia é aplicada:
Automação de processos
Em resumo, a automação de processos consiste em uma técnica para eliminar as tarefas repetitivas do dia a dia e reduzir as burocracias. No caso do mercado financeiro, a automação de processos é uma das aplicações mais comuns do Machine Learning.
A automação de processos no mercado financeiro é utilizada para:
- Ampliar o portfólio de serviços disponíveis;
- Melhorar a experiência do cliente;
- Otimizar os recursos direcionando-o para os locais corretos;
- Reduzir os custos.
Para que isso aconteça, na prática, o mercado financeiro utiliza algumas tecnologias. Por exemplo, a automação do call center e o uso de chatbots no atendimento ao cliente.
<Leia também: Customer Centric: o que é e como aplicar?/>
Negociação algorítmica
A negociação algorítmica é uma estratégia utilizada pelo mercado financeiro para monitorar as movimentações do mercado em tempo real. Dessa forma, é possível tomar decisões de modo mais assertivo e inteligente.
Com a negociação algorítmica os profissionais do mercado financeiro conseguem identificar padrões, fazer previsões de tendências de altas ou de baixas no mercado das ações e muito mais.
Pontuações de crédito
A análise de crédito já é uma prática recorrente e consolidada no mercado financeiro. Basicamente, as pontuações de crédito dependem de uma série de questões que são analisadas, como o risco de descumprimento do contrato ou risco de inadimplência.
Para otimizar esse processo, tornando-o mais rápido e mais assertivo, as instituições financeiras investem na tecnologia Machine Learning para analisar centenas de dados dos perfis dos clientes e fazer previsões dos riscos que as instituições correm.
Segurança do sistema financeiro
Com o crescente número de transações financeiras e crimes cibernéticos, as instituições financeiras apostam no Machine Learning como uma estratégia de segurança para detectar fraudes, identificar riscos e isolar ameaças cibernéticas aos sistemas da instituição.
Mercado de trabalho para especialistas em Machine Learning no mercado financeiro
O uso do Machine Learning nas instituições financeiras vêm em uma onda constante de crescimento devido aos seus inúmeros benefícios. Por ser uma tecnologia ainda recente, existem poucos profissionais disponíveis para dar conta de toda a demanda do mercado. Por isso, especialistas em Machine Learning são bastante disputados e têm uma remuneração salarial acima da média.
De acordo com o Glassdoor, no Brasil, a média salarial de um profissional especialista em Machine Learning é de R$7.558, podendo variar entre R$4 mil a R$15mil reais. Normalmente, os valores variam dependendo do nível de experiência e do local de atuação.
Skills de especialista em Machine Learning no mercado financeiro
Em primeiro lugar, para trabalhar com Machine Learning no mercado financeiro o profissional precisa ser uma pessoa curiosa e estar disposta a sempre estar estudando para se atualizar nos assuntos relacionados à aprendizagem de máquina e tecnologia de forma geral.
Em seguida, é importante ter afinidade com temas relacionados à Estatística e Programação, já que muitos dos seus conceitos são aplicados no Machine Learning. Por exemplo, em Estatística saber interpretar dados é algo fundamental, já em Programação é necessário saber programar em alguma linguagem de programação.
Além disso, é preciso também ter interesse na área de Ciência de Dados e saber administrar diferentes tipos de banco de dados para poder construir um banco repleto de informações.
Como se tornar um especialista de Machine Learning no mercado financeiro?
Como falamos acima, um especialista de Machine Learning precisa, antes de tudo, ter noções de programação e dominar alguma linguagem. Por isso, o primeiro passo é aprender uma linguagem de programação. Em geral, a mais utilizada pelos profissionais do Machine Learning é o Python.
Logo após terminar os estudos em programação, ou caso você já tenha conhecimento na área, mas ainda não tem conhecimento de Machine Learning, você deve procurar um curso voltado para a área. Na XP Educação, recomendamos o MBA em Ciência de Dados para o Mercado Financeiro.
Com o curso, em apenas 10 meses, você aprende como se tornar um cientista de dados focado no mercado financeiro. Assuntos como fundamentos da ciência de dados, coleta e armazenamento de dados, riscos da renda fixa e da renda variável, entre outros assuntos são abordados de forma prática e teórica durante o curso.
Por fim, mas não menos importante, é preciso praticar bastante! O Machine Learning é uma tecnologia voltada para resolução de problemas, que dependem diretamente das decisões do cientista de dados responsável por ela. Por isso, procure desafios para resolver e colocar em prática o que você tem estudado.
