Mercado precisa se preparar para absorver uma enxurrada de informações não tradicionais para tomar decisões mais assertivas aos bons pagadores.
A onda de inadimplência que cercou os concessores de crédito nos últimos meses acendeu o sinal vermelho sobre a importância da análise de crédito mais apurada para garantir a sustentabilidade e a solidez financeira das instituições. Para isso, é preciso pensar fora da caixa e buscar fontes de dados fora do tradicional. Este foi o tema da palestra Análise de crédito além da negativação e com dados não tradicionais, que aconteceu durante o evento MoOve On - O futuro e a humanização do crédito.
Durante o debate, o Diretor de Novos Negócios da Neurotech, Breno Costa explicou que o mercado precisa se preparar para lidar com uma onda gigante de dados não-estruturados de inúmeras fontes diferentes que está chegando. “É preciso tornar estes dados palatáveis para que eles possam influenciar as decisões de forma assertiva. A Neurotech pretende ser esse grande sistema digestivo, unindo os três pilares: dados alternativos, capacidade analítica e produção de um modelo capaz de atender às necessidades das instituições”, explicou.
Os dados alternativos envolvem informações não contempladas pela análise de crédito tradicional, como o histórico de compra online e o comportamento do consumidor, por exemplo. Segundo Costa, o erro atual está em se concentrar na negativação e aprovação, quando existe uma série de decisões a serem tomadas após a validação do cliente.
É justamente nesse contexto que os dados alternativos alinhados à capacidade analítica se destacam. Com essas informações, as empresas conseguem avaliar o potencial do cliente e atender com maior assertividade. “Existe vida após o corte dos modelos de score. É preciso olhar para o cliente bom e muito bom, ou seja, depois da aprovação, o passo deve ser adequar a oferta: qual será o produto? Qual a taxa? Qual o limite? Qual a rapidez da aprovação? Tudo isso vai impactar a experiência do consumidor e, por consequência, os resultados dos concessores de crédito”, afirmou.
Costa lembrou que a união da Neurotech com a B3 criou um ecossistema amplo que permitiu não só ampliar o volume de dados disponíveis, mas também a geração de valor aos clientes. “O principal ponto é que é preciso moer os dados, ou seja, ter capacidade analítica para tomar decisões a partir deles”, destacou.
Se você enfrenta desafios na gestão da sua carteira de crédito ou se interessa pelo poder do Big Data na gestão de riscos da sua empresa, estamos aqui para ajudar! Com mais de 20 anos de expertise no mercado de tecnologia, a Neurotech é sua parceira confiável.
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Perda na comparação anual foi puxada por todos os segmentos; setor de serviços registrou retração de 34%
A demanda por crédito no Brasil recuou na casa dos dois dígitos pelo terceiro mês consecutivo. Em fevereiro, foi registrada uma queda de 21% na comparação com igual período de 2022. A maior retração foi do segmento de serviços (-34%), seguido por bancos e financeiras (-21%) e varejo (-9%). Os dados são do Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC), indicador que mede mensalmente o número de solicitações de financiamentos nos segmentos de varejo, bancos e serviços.
Na comparação mensal (fevereiro versus janeiro de 2023), o INDC teve queda de - 13%. Novamente, a maior perda foi registrada no segmento serviços (-28%), enquanto a demanda por crédito de bancos e instituições financeiras recuou 16%, e o varejo cresceu 14%. Breno Costa, diretor da Neurotech e responsável pelo indicador, lembra que o INDC mensura a demanda por crédito novo. “Atualmente, as instituições estão trabalhando menos na aquisição de novos clientes e focando mais na rentabilização do cliente já existente. Assim, embora a gente veja uma queda no INDC, isso não significa uma retração no crédito como um todo”, afirma.
Considerando o Varejo, o ranking do INDC por segmento de fevereiro ficou assim: supermercados (+25%); móveis (+18%). Na queda, destacam-se eletroeletrônicos (-43%); outros (-19%); lojas de departamentos (-11%); vestuário (-10%).
De acordo com Costa, não há perspectiva de reversão no curto prazo da tendência iniciada em agosto do ano passado, quando o INDC passou a registrar sucessivos recuos. Pelo contrário, segundo ele o caso Americanas e de outras varejistas agravou o cenário. “É o chamado inverno do varejo. As menores vendas impactam diretamente a oferta de crédito. O momento é de contração da oferta. Estamos vivenciando uma crise de crédito, mas sua intensidade ainda é uma incógnita. A alta inadimplência das famílias e das empresas fez com que as instituições se tornassem mais seletivas por conta do elevado risco das carteiras. A retração da oferta tem como consequência o recuo da demanda, já que não há mais tantos canais facilitando a obtenção de crédito”, analisa Costa.
O especialista afirma ainda que o aquecimento do crédito nos primeiros seis meses de 2022 precarizou a qualidade das carteiras das instituições financeiras. Isto fez com que a oferta recuasse, com a redução dos canais de distribuição e campanhas de marketing para aquisição de novos clientes. “A menor quantidade de canais ofertantes de crédito reduz as consultas das pessoas à possibilidade de buscar financiamentos, levando à queda da demanda. Tudo isso aliado ao comprometimento da renda e às perdas dos bancos com crédito corporativo faz com que nossa expectativa não seja de reversão do cenário no curto prazo”, resume Costa.
Ele acrescenta que fatores como desemprego ainda alto, juros restritivos e contração da renda causaram o endividamento das famílias e, por consequência, o aumento da inadimplência. Segundo dados da Serasa, de janeiro deste ano, cerca de 70 milhões de brasileiros tinham dívidas em atraso, que somavam um montante de R$ 323,2 bilhões.
Acompanhe as análises mensais do INDC.
Saiba mais sobre o desafio da inadimplência nas operadoras de telecomunicações e a solução que o ajudará a enfrentar obstáculos como esse.
O atual cenário econômico tem o aumento da inadimplência como um dos seus protagonistas. Dados da Pesquisa de Endividamento e Inadimplência do Consumidor (Peic) indicam que a parcela de inadimplentes – aqueles que têm contas ou dívidas em atraso –, chegou a 29,1% das famílias.
A mesma pesquisa aponta que a cada 100 consumidores inadimplentes em abril, 45 estavam com atrasos por mais de três meses.
Além disso, são 10,5 milhões de indivíduos com o nome sujo a mais do que o trazido pelo levantamento de cinco anos atrás. Desde lá, problemas com o pagamento de contas têm impondo incertezas a muitos setores.
Com as telecomunicações, não é diferente. Ainda sob os impactos da instabilidade financeira trazida pela crise sanitária de 2020, pessoas físicas e jurídicas somam débitos com operadoras deste segmento.
Situações como essas prejudicam os consumidores, que consideram os serviços de telecom essenciais para o dia a dia. Por isso, além de tecnologias de ponta, é necessário que as empresas ofereçam condições personalizadas, que se adequem à realidade de cada um.
A adaptação a perfis variados é vital para o protagonismo de telecom! Somado a isso, é ponto-chave para evitar o salto no número de devedores, que causa transtornos às operações e aos próprios clientes. Vamos falar mais sobre o assunto?
Neste artigo, você vai descobrir tudo a respeito do desafio da inadimplência quando o tema é telecom. Boa leitura!
O olhar atento à base de consumidores é fundamental para que a sua empresa conheça quem deseja fechar um negócio sob diferentes pontos de vista. Assim, a Inteligência Artificial torna-se uma excelente aliada contra a inadimplência.
A partir da implementação do Open Banking, o recurso passou a ser ainda mais importante não só para resguardar as operações, mas também para proteger os clientes. Atualmente, a IA possibilita, em poucos segundos, análises minuciosas das informações prestadas pelos tomadores.
Basicamente, os objetivos são verificar a reputação dos clientes e verificar como está a situação de cada um deles no presente. Cabe lembrarmos que a verificação dos dados ocorre somente se as pessoas autorizam o seu tratamento.
A velocidade deste processo é vital para apontar perfis de compra dos consumidores e propensão a pagamentos. Isso evita que os indivíduos firmem compromissos financeiros que não têm condições de suportar.
Nesta conjuntura, as organizações têm à disposição uma série de insights que são cruciais para a melhor tomada de decisão e resultados ainda mais expressivos. Essas são apenas algumas das vantagens da Inteligência Artificial aplicada aos negócios!
O protagonismo do setor de telecomunicações, que tende a aumentar ainda mais a partir deste ano, exige inteligência analítica de dados à altura! O papel exercido pelos recursos de ponta fará toda a diferença para esta área, foco da nossa empresa em 2023.
As soluções que desenvolvemos contribuem para que as operadoras aproveitem com assertividade os seus bancos de dados. A partir disso, é possível ofertar serviços personalizados para os públicos e desenvolver produtos ainda mais certeiros!
Importante: a partir da expansão do 5G, novas necessidades entrarão em cena. Elas incluirão, por exemplo, a criação de uma rede governamental privada, a conexão de escolas e a disponibilidade de serviços na Amazônia.
Diante de necessidades, haverão muitas oportunidades! E saber aproveitá-las, a fim de oferecer novas soluções, sem riscos de inadimplência, será imprescindível!
A contratação de ferramentas de ponta pelas empresas de telecom faz toda a diferença para afastar os riscos relacionados à falta de pagamentos. Neste contexto, um exemplo de solução ideal é o Riskpack!
Essa plataforma para automação de análise de crédito e riscos é mais do que preparada para solucionar desafios, o que inclui a inadimplência nas operadoras de telecomunicações. Com objetividade e eficácia, ela permite verificar o perfil dos consumidores com rapidez!
O Riskpack dá ainda mais segurança para as decisões que vão impactar em suas vendas. A automatização do processo de resolução ocorre com precisão, reunindo informações, consultando fontes, aplicando as regras do seu negócio e sugerindo a melhor medida a ser tomada.
Entre as suas principais vantagens, estão:
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Ajustado pela menor quantidade de dias úteis no período analisado INDS firma tendência de alta
A demanda por seguros de automóveis registrou, em fevereiro, um crescimento de 9,4% na comparação mensal. O resultado do mês foi ajustado proporcionalmente à quantidade de dias úteis do mês. Sem a alteração, o indicador recuou 15,56% na comparação com janeiro.
“Além de fevereiro já ser um mês menor, este ano tivemos o feriado de carnaval o que provoca uma distorção dos dados”, explica Daniel Gusson, head comercial de Seguros da Neurotech, empresa responsável pelo Índice Neurotech de Demanda por Seguros (INDS). O indicador mede mensalmente o comportamento e o volume das consultas na plataforma da empresa pioneira em soluções de inteligência artificial aplicadas a seguros e crédito.
Em termos anualizados, o INDS apresentou aumento de 16,33%. “Vale lembrar que o feriado de carnaval caiu no meio do mês, entre os dias 20 e 21, enquanto no ano passado, foi entre 28 e 01 de março, afetando apenas um dia de fevereiro”, observa Gusson.
Todos os Estados analisados separadamente pelo índice apresentaram crescimento anual. O ranking de altas ficou assim: Rio Grande do Sul (8%), Paraná (6,76%), Minas Gerais (5,63%), São Paulo (4,65%) e Rio de Janeiro (3,37%). Em relação ao mês de janeiro, todos os estados recuaram por conta da redução de dias úteis. As maiores quedas foram registradas no Rio de Janeiro e Rio Grande do Sul, que apresentaram retração acima de 20%. Em São Paulo e Paraná, a retração da demanda ficou acima de 14% e em Minas Gerais a queda foi de 11,76%.
Criado em fevereiro do ano passado, o índice é baseado em volume de cotações e veio da demanda do setor em ter um indicador confiável que demonstrasse qual o apetite do brasileiro em assegurar o seu veículo. “O INDS dá um direcionamento do momento do mercado, o que impacta na estratégia das seguradoras, pois mensura todas as consultas de cotações feitas na nossa plataforma. É preciso ponderar que nem todas as propostas são efetivadas, pois a aceitação da apólice depende de n variáveis de risco que vão impactar no seu valor.”, ressalta Gusson.
Ele acredita que a demanda deve crescer este ano, mas de forma moderada, pois ainda há o comprometimento da renda dos brasileiros e a venda de novos veículos é impactada pela elevada taxa de juros, que aumenta o custo dos financiamentos.
Sobre o INDS
O Índice Neurotech de Demanda por Seguros (INDS) abrange o universo das principais seguradoras brasileiras e mensura o apetite do brasileiro a assegurar o seu automóvel. Nem todas as milhões de consultas mensais registradas se transformam em apólices contratadas, pois o processo depende de fatores como o perfil da pessoa que está fazendo a solicitação, o apetite ao risco da seguradora e se há ou não indícios de fraude.
Nos conte o seu desafio em Seguros, podemos ajudar você com inteligência em dados.
Utilize plataformas de inteligência de dados para oferecer serviços financeiros à base de clientes do CRM do seu varejo.
O marketing de relacionamento no varejo é composto por uma série de ações e estratégias colocadas em prática com o objetivo de aproximar empresas e consumidores. A ideia é estreitar laços, de modo que as pessoas prefiram uma determinada marca no momento de fechar negócios importantes.
Somado a isso, também entra em cena a rentabilização da carteira de clientes do varejo, utilizando serviços financeiros. Esse pilar é fundamental para garantir uma maior lucratividade da operação e uma fidelização dos clientes, gerando assim uma previsibilidade no faturamento do varejo. Neste artigo, você vai descobrir como é possível conceder crédito para os seus clientes do CRM com maestria. Continue conosco e boa leitura!
O varejo passou a ter no crédito um excelente diferencial competitivo ao longo da última década. Na medida em que a fidelização dos clientes passou a ser pré-requisito, em um mercado onde a concorrência é cada vez maior, o CRM apresenta oportunidades gigantes para rentabilizar a operação.
Se olharmos para o cenário nos anos 2000 e 2010, o CRM era adotado como estratégia por pouquíssimos negócios do segmento. A partir da década passada, muitas operações passaram a compreender a importância de não olhar para o consumidor apenas pela ótica da transação.
Essa visão tinha uma perspectiva unicamente transacional, dava-se importância apenas pela chegada e pela compra feita pelo cliente em uma loja física. Isso porque, no passado, o varejo estava acostumado a compreender apenas o faturamento, respondendo a perguntas como:
Diante das mudanças no mercado, ocasionadas sobretudo pelo surgimento de novos concorrentes, o avanço do comércio eletrônico (e-commerce), a quantidade de dados que podem ser obtidos e as mudanças nos hábitos de consumo (compras por recorrência, por exemplo), o varejo começou a perceber que o relacionamento é primordial. Se antes não havia a possibilidade de responder a questionamentos como “Quem deixou de comprar comigo?”, a história passou a ser outra.
São muitas as oportunidades para adotar excelentes ações de marketing de relacionamento no varejo. Atualmente, o cenário é propício para compreender como um cliente comprou, qual é a sua frequência de compras e por que ele fez uma determinada aquisição.
Em síntese, podemos dizer que esses foram os principais pontos das mudanças registradas ao longo dos últimos anos:
O processo de identificação e cadastro do público, através da inserção do CPF para acesso a descontos, por exemplo, trouxe ao varejo um ambiente de dados extremamente importante. O engajamento trazido por essas modificações permitiu conhecer melhor as pessoas.
A visão que era puramente transacional passou a ser relacional. Sendo assim, foi possível estreitar e fortalecer os vínculos com os consumidores, a ponto de compreender por que o seu volume de compras aumentou ou diminuiu, por que novas aquisições têm sido feitas em um período de tempo maior, entre outros pontos.
O olhar atento ao cadastro trouxe um novo cenário aos negócios. Hoje em dia, as grandes varejistas do Brasil têm um banco de dados cadastral e um banco de engajamento. Em relação ao segundo, a operação é muito simples: todos aqueles que compram na loja são cadastrados por meio do CPF.
Esse gesto, que parece simples, dá à companhia uma série de informações valiosas, respondendo a tópicos como:
Outro ativo importante, além dos bancos de cadastro e de relacionamento (CRM), é o cartão Private Label (PL). O famoso cartão de crédito oferecido pela loja, bandeirado ou não, oferece mais comodidade ao cliente e complementa o monitoramento do público, contribuindo para o aprimoramento contínuo das estratégias colocadas em campo.
É importante destacarmos que o uso de diferentes fontes de dados contribui para uma verificação minuciosa e completa do comportamento dos clientes. Afinal, nem todos os consumidores fazem as suas compras exclusivamente no cartão, por exemplo.
Ou seja, com uma grande e completa base de dados no CRM e o cruzamento de dados externos, públicos e privados, é possível gerar uma excelente rentabilidade por meio da concessão de crédito com limite adequado. Isso ocorre graças às ferramentas como o motor de crédito que auxilia em decisões massificadas!
A resposta é simples: com os dados que a empresa já possui no CRM é possível transformar os clientes com melhor perfil em pré-aprovados no cartão de crédito, e com um Motor de Decisão, como o da Neurotech, há viabilidade para coletar mais informações, aplicar regras de negócios.
Nesse sentido, a inteligência em dados contribui para gerar mais negócios, ofertando crédito com baixo risco e limite adequado ao perfil do cliente. Afinal, a operação está oferecendo crédito a uma pessoa que já é conhecida pela empresa, facilitando o processo de vendas com um custo por aquisição (CAC) menor que o tradicional.
A junção entre um CRM e uma operação de cartão de crédito PL, por meio de um Motor de Decisão, traz diversos benefícios:
Veja o exemplo de uma das maiores redes supermercadistas do país que investe em plataformas de inteligência de dados. Ao inserir o CPF no caixa, durante um processo de compra, consumidores com score alto são rapidamente abordados por uma promotora de vendas.
Em menos de trinta segundos, a representante de vendas do cartão informa que o cliente possui um cartão de crédito pré aprovado. Ela apresenta o valor de crédito pré-aprovado disponibilizado e informa os benefícios do cartão. A experiência, baseada na agilidade e na tecnologia, tem como foco a inteligência de dados para oferecer benefícios preparados especialmente para aquele consumidor.
A “financeirização” do varejo, por meio de diferentes ofertas de valor aos consumidores, certamente veio para ficar. No entanto, além dela, outras novidades devem firmar posição no mercado a partir dos próximos anos.
Para o futuro, a tendência é que o segmento se torne um provedor de serviços ainda maior, sobretudo financeiros. O fluxo de clientes, principal ativo do setor varejista, norteará uma série de upgrades!
O imprescindível desafio será oferecer serviços e produtos com comodidade ao consumidor para, assim, rentabilizar ainda mais a operação.
Mas, apenas isso não bastará. Será necessário agregar valor, o que poderá ocorrer com a inteligência de dados, que pode ser conquistada através de soluções tecnológicas disponíveis.
A partir do grande fluxo de clientes, ativo captado pelo varejo por meio do CRM, o desafio será rentabilizar a operação. Além do cartão da loja, a tendência é que haja serviços de valor agregado, como os seguros e os canais de venda de empréstimo pessoal, por exemplo. Tem-se, aí, um verdadeiro leque de oportunidades. As operações que oferecerem comodidade a partir do entendimento do cliente, através da inteligência de dados, vão se destacar.
Confira nosso Neurocast, o podcast da Neurotech, com a participação de Márcio Mota de Avó, do D'Avó Supermercados, falando sobre as estratégias do varejo para a oferta assertiva de crédito e produtos financeiros.
Se a resposta for sim, obtenha inteligência nos dados. Utilize nosso Motor de Decisão, o Riskpack! Com ele, é possível aprimorar o processo de rentabilização da carteira de clientes oferecendo serviços financeiros.
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Confira um guia completo sobre o Data Analytics, que contribui para a otimização de processos organizacionais.
Os avanços tecnológicos foram decisivos para o surgimento e o desenvolvimento de uma série de recursos de ponta nos ambientes corporativos. Entre as soluções que entraram em cena para transformar o dia a dia das companhias, está o Data Analytics.
Um grande volume de informações cerca as empresas diariamente. Ou seja, analisar dados com maestria tornou-se imprescindível, de modo que a automatização desse processo contribui para a rápida tomada de decisões.
Neste artigo, você vai conferir tudo sobre o Data Analytics: o que é, origem, benefícios e muito mais. Boa leitura!
Embora tenha carimbado a sua presença no mundo dos negócios apenas há algumas décadas, o Data Analytics tem uma história antiga. A sua origem remonta ao século 19, quando o médico John Snow evidenciou como analisar dados é útil à sociedade.
Em um trabalho pioneiro para a época, ele coletou dados e descobriu que o agente causador de um surto de cólera em Londres vinha da água do rio Tâmisa. Tratava-se de um “agente da água” e não de um “agente do ar”, ao contrário da crença da população.
O estudo facilitou a identificação das responsáveis pela epidemia: duas companhias de saneamento. Ao final da pesquisa, Snow, considerado o pai da epidemiologia moderna, destacou-se por criar bases que regem métodos utilizados até hoje na investigação de causas de doenças contagiosas.
O Data Analytics ou “análise de dados” é um parâmetro utilizado para examinar conjuntos de dados de forma estratégica. O seu objetivo é reunir conclusões acerca daquilo que foi verificado, encontrando padrões e oportunidades que podem nortear melhor a atuação das empresas.
Para isso, as organizações contam com modernas ferramentas de captura, armazenamento e processamento de dados. Esses recursos facilitam o mapeamento de tendências e padrões, que permitem análises em tempo real, com agilidade e segurança.
Pontos como esses são cruciais para que as empresas tomem decisões com assertividade. Na prática, a aplicação do conceito facilita a adoção de diferentes estratégias, a fim de conhecer melhor os públicos, aumentar o número de vendas, reduzir índices de insatisfação dos consumidores, entre outros objetivos de negócio.
O Data Analytics possui 4 modelos:
Cada uma delas tem objetivos diferentes, mas uma necessidade em comum: fazer a leitura e a interpretação das operações, facilitando uma série de ações nas companhias.
Somado a isso, todas contribuem para otimizar ganhos e processos, bem como solucionar desafios. Recentemente, falamos sobre as aplicações das análises e o seu papel no dia a dia das empresas.
É fato: o Data Analytics contribui para a transformação das organizações com inteligência. Ao identificar tudo aquilo que pode fazer a diferença no crescimento das companhias, o recurso torna-se um ingrediente fundamental para a adoção de estratégias de alta performance.
Entre os seus principais benefícios, estão:
Cada vez mais em alta, o Data Analytics exige profissionais preparados para a missão de desbravar um mundo repleto de informações. Veja agora quais são as principais atribuições de um analista de dados:
Segundo site de recrutamento Glassdoor, a média salarial para um analista de dados em São Paulo está em cerca de R$ 4,8 mil. No entanto, o valor pode variar de R$ 6,6 mil a R$ 7,2 mil; tudo depende do tamanho do negócio.
Compreender demandas e entender contextos. Reduzir custos operacionais e aprimorar o desenvolvimento de produtos e serviços ofertados aos clientes. Vantagens como essas são garantidas pelo Data Analytics.
Que tal revolucionar o seu negócio por meio da análise de dados? Nós, da Neurotech, temos o que você precisa para isso!
Com o Neurolake, é possível criar modelos preditivos para diversos segmentos empresariais. A plataforma conta mais de 300 variáveis únicas, em 18 perspectivas, para prever, gerir, consultar e analisar dados. Não perca tempo! Conheça o perfil dos seus clientes com o apoio de um produto moderno e inovador. Clique aqui, e conheça detalhes da solução e preveja dados com exatidão.
Confira um guia completo sobre a análise preditiva: benefícios, importância, como fazê-la e muito mais!
Antecipar-se àquilo que é capaz, ou não, de acontecer, como forma de prevenir que situações adversas coloquem em risco a operação da companhia. Em poucas palavras, é assim que podemos definir a análise preditiva.
Com base em registros passados, essa técnica utiliza algoritmos, dados e Machine Learning para avaliar cenários futuros e apresentar possibilidades. Os seus complexos cálculos matemáticos facilitam a verificação de enormes quantidades de informações (Big Data).
Ou seja, esse recurso é capaz de contribuir para a melhor tomada de decisão nos negócios. De forma estratégica, atua com inteligência na apresentação de insights, tendências, padrões, entre outros.
Quer saber mais sobre o assunto? Continue conosco e descubra como esse método pode se fazer presente em sua empresa. Boa leitura!
As soluções voltadas à análise de dados servem para efetuar uma leitura completa da organização. Interpretá-las corretamente ajuda a direcionar melhor as ações e os planos de negócio.
Elas são divididas em 4 tipos: análise descritiva, análise diagnóstica, análise prescritiva e análise preditiva, assunto deste artigo. Em comum, todas contribuem para solucionar desafios, otimizar processos e aumentar ganhos.
Saiba mais sobre cada uma:
Nela, são aplicados números, indicadores, gráficos e estatísticas que servem de apoio às decisões. Assim, esse tipo de verificação cumpre um objetivo primordial: compreender o que está acontecendo na empresa.
O modelo dá a você uma série de informações valiosas. Ao estudar dados demográficos, por exemplo, possibilita a adoção de novas estratégias, como a oferta de produtos e serviços específicos em uma determinada região, a personalização do suporte ao consumidor, entre outros.
Como o próprio nome indica, tem a missão de diagnosticar por que algo ocorreu ou está ocorrendo. A ideia é descobrir a origem causal de um comportamento, problema ou situação.
Ela permite conhecer os impactos e o alcance de uma ação, identificando as prováveis razões do sucesso ou insucesso. Somado a isso, possibilita a compreensão de medidas que devem ser adotadas para que os resultados pretendidos sejam alcançados.
Qual ou quais produtos vendem mais? Qual ou quais itens tendem a ficar mais tempo no estoque? Essas perguntas exemplificam de forma simples um caso de análise diagnóstica.
Aqui, o objetivo é responder o que você deve fazer na administração do negócio. Prescrever significa orientá-lo quanto às consequências de decisões, antes delas serem tomadas, e recomenda caminhos possíveis a partir dos cenários analisados.
O modelo também serve para guiá-lo quanto ao melhor caminho para um resultado ser alcançado. Medidas como essa ocorrem a partir de simulações que identificam comportamentos futuros, ou seja, consequências de estratégias pretendidas.
Um exemplo de aplicação desse tipo de análise é a recomendação de ações, produtos e/ou serviços com base nas estratégias campeão-desafiante (champion-challenger, no inglês). Em resumo, decisões alternativas (desafiantes) são testadas contra aquela que está em vigor (campeã).
Por fim, mas não menos importante, a análise preditiva, foco deste conteúdo, dedica-se a responder o que provavelmente vai ocorrer. Nela, padrões identificados nos dados de casos passados são usados para montar soluções capazes de prever o que pode acontecer em situações futuras.
Esse tipo de análise é o mais conhecido e utilizado, uma vez que permite que as organizações tomem uma decisão com base na “antecipação” do provável resultado da definição. Aplicável em diversos segmentos, pode atuar combinada, ou não, com os modelos diagnóstico e prescritivo.
O modelo preditivo pode estimar o risco de alguém não pagar uma compra no crédito, prever a chance de um veículo ser roubado, entre outras ações.
Tornar a análise preditiva uma realidade em sua empresa traz uma série de benefícios a ela. Com mais eficiência e precisão, as chances de erro durante a execução dos projetos diminuem consideravelmente.
É possível escalar a sua operação com rapidez, utilizando uma imensa quantidade de dados que fazem parte do mundo atualmente. Cabe lembrar que, ao modernizar determinadas atividades, também sobra mais dinheiro para você investir em outras áreas da companhia.
Ter a automação como uma aliada contribui para:
Entre os 3 principais benefícios da análise preditiva, estão:
Automatizar o processo de análise traz inovação à sua empresa. Ou seja, o ambiente é propício para a criação de importantes diferenciais competitivos, fundamentais para elevar o patamar do negócio frente aos concorrentes.
Com o auxílio de recursos tecnológicos de ponta, a identificação de ações mal-intencionadas fica mais fácil. Os abusos são apontados com rapidez, o que evita uma série de prejuízos tanto a você, quanto ao seu cliente.
O avanço de ferramentas computacionais também contribui para a redução de custos operacionais. Nesse sentido, é possível direcionar melhor os investimentos dentro da organização.
Para que a análise preditiva tenha sucesso, 3 Vs são fundamentais:
Múltiplas fontes e formatos de dados asseguram verificações profundas.
No entanto, é fundamental que esses recursos sejam de qualidade e disponibilizem análises verdadeiras.
Plataformas de excelência devem ser capazes de processar dados com agilidade, em tempo real.
Para ter a análise preditiva em sua empresa, basta seguir esses 7 passos:
1. Defina os objetivos
2. Defina as metas
3. Colete dados para responder dúvidas
4. Prepare os dados
5. Analise os dados
6. Crie o modelo preditivo
7. Monitore-o de perto
Os scores de propensão são essenciais para conhecer melhor o comportamento do seu público. Assim, é possível aprimorar as estratégias de marketing e vendas do negócio, por exemplo.
Os scores estão relacionados à análise preditiva. Nela, padrões identificados são utilizados para montar soluções capazes de prever cenários futuros.
Um dos dados que podem servir de base para esse tipo de verificação são justamente os scores, pois eles são modelos criados para determinar as chances de uma pessoa fazer, ou não, algo. Ele tem uma escala que vai de 0 a 100 pontos. A lógica é simples: quanto maior for o número atribuído a alguém, maiores são as chances de confirmar uma venda a ele.
Ao unir as expertises dos scores e da predição, é possível determinar as reais chances que um negócio tem de vender um determinado produto ou serviço para um consumidor. Logo, há probabilidade de prever ações com vários outros objetivos.
Agora que você já está por dentro da análise preditiva, confira 4 exemplos do modelo:
1. Detecção de fraudes
O método permite detectar, com agilidade, padrões duvidosos. Isso frustra a ação de pessoas mal-intencionadas e redobra a proteção da empresa, o que evita perdas financeiras.
2. Seguros
Nesse segmento, esse tipo de análise ajuda a entender melhor os riscos, precificar da forma mais correta a proposta e, assim, oferecer um preço justo a cada cliente. Ela também contribui para a redução dos índices de sinistralidades de automóveis, estimando o risco de sinistros de uma apólice no período de 12 meses.
3. Crédito/Varejo
Em relação ao crédito, pode-se criar mecanismos para aumentar as oportunidades de compra pelos clientes, sem colocá-los em risco. Na rede varejista, a análise preditiva contribui para melhorar a gestão do estoque.
4. Saúde
Aqui, os benefícios são garantidos em dose dupla! De um lado, é possível detectar doenças e apontar as intervenções mais corretas. Do outro, há oportunidades de sobra para evitar abusos e diminuir os índices de sinistralidade nos seguros relacionados à saúde, assim como os abusos em reembolsos e solicitações feitas pelos clientes.
Em resumo…
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Perda na comparação anual foi puxada por serviços e instituições financeiras. Na contramão, varejo volta a subir
A demanda por crédito no Brasil permanece em tendência de queda. Janeiro é o segundo mês consecutivo com perda de dois dígitos, ao registrar recuo de 13% na comparação com igual período do ano passado. O comportamento foi puxado pelos segmentos de serviços (-28%) e bancos e financeiras (-16%). Já o varejo apresentou comportamento distinto, com alta de 14%. Os dados são do Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC), indicador que mede mensalmente o número de solicitações de financiamentos nos segmentos de varejo, bancos e serviços.
Para Breno Costa, diretor da Neurotech e responsável pelo indicador, a queda não surpreende e apenas ratifica a tendência iniciada a partir de agosto do ano passado, quando o INDC passou a registrar sucessivos recuos, com exceção apenas do mês de novembro, impulsionado pela Black Friday. “O varejo apresentou tendência contrário por conta do momento do ano, marcado, por exemplo, pelas compras de material escolar. No entanto, percebemos que as instituições ainda estão reticentes em ofertar crédito, até por conta do aumento de risco das carteiras não só por parte da maior inadimplência das pessoas físicas como também por parte das empresas. Este cenário provoca o maior conservadorismo”, explica.
Durante quase todos os meses do segundo semestre do ano passado, a busca por financiamentos caiu e este movimento fez a demanda acumulada no período (julho a dezembro de 2022) ficar em -7%. Janeiro aprofunda a queda e o cenário, segundo Costa, não deve se reverter no curto prazo.
“O aquecimento do crédito nos primeiros seis meses de 2022 precarizou a qualidade das carteiras das instituições financeiras. Isto fez com que a oferta recuasse, com a redução dos canais de distribuição e campanhas de marketing. A menor quantidade de canais ofertantes de crédito reduz as consultas das pessoas à possibilidade de buscar financiamentos, levando à queda da demanda. Tudo isso aliado ao comprometimento da renda e às perdas dos bancos com crédito corporativo faz com que nossa expectativa não seja de reversão do cenário no curto prazo”, resume Costa.
O ranking por segmento, considerando apenas o varejo, ficou assim em janeiro: supermercados (+41%); móveis (+39%); lojas de departamentos (+7%); vestuário (+7%). Registraram queda: eletroeletrônicos (-13%) e outros (-24%).
Acompanhe as análises mensais do INDC
Dentre as capitais analisadas, Rio de Janeiro e São Paulo se destacam com as maiores altas
No mês de janeiro, a demanda por seguros de automóveis cresceu 2,27% na comparação com dezembro do ano passado. E, em relação aos últimos 12 meses, o crescimento foi de 17,39%. Os dados são do Índice Neurotech de Demanda por Seguros (INDS). O indicador mede, mensalmente, o comportamento e o volume das consultas na plataforma da Neurotech, empresa pioneira em soluções de inteligência artificial aplicadas a seguros e crédito.
Na comparação mensal, quase todos os Estados analisados separadamente pelo índice apresentaram crescimento, com exceção do Rio Grande do Sul, (-5,56%), e Paraná (-3,16%). O ranking de altas ficou assim: Rio de Janeiro (8,41%), São Paulo (5%), Minas Gerais (2,41%). Nos últimos 12 meses, três estados apresentaram queda de demanda: Minas (-5,56%), Rio de Janeiro (-2,56%) e Paraná (-2,13%). Já Rio Grande do Sul e São Paulo, registraram incremento de 3,03% e 0,96%, respectivamente.
Criado em fevereiro de 2022, o índice é baseado em volume de cotações e veio da demanda do setor em ter um indicador confiável que demonstrasse qual o apetite do brasileiro em assegurar o seu veículo. “Nem todas as consultas registradas são efetivadas, pois a aceitação da apólice depende de diversas variáveis de risco que vão impactar no seu valor. O INDS dá um direcionamento do momento do mercado, o que impacta na estratégia das seguradoras”, ressalta Daniel Gusson, head comercial de Seguros da Neurotech.
Gusson explica que o momento do mercado segurador é marcado pelo forte aumento dos preços dos seguros, acima da inflação. Em grande parte, a elevação está relacionada à valorização dos usados, que impactou a tabela Fipe, além do interesse da população em renovar o seguro dos veículos. Em alguns casos, os valores dos seguros chegaram a triplicar de preço.
“O INDS têm crescido mês a mês. Isso significa que as pessoas estão buscando ou contratar um seguro novo para seu veículo ou tem interesse em renovar ou trocar de veículo”, afirma. Ele acredita que a demanda deve crescer este ano, mas de forma moderada, pois ainda há o comprometimento da renda dos brasileiros e a venda de novos veículos é impactada pela elevada taxa de juros, que impacta o custo dos financiamentos.
O Índice Neurotech de Demanda por Seguros (INDS) abrange o universo das principais seguradoras brasileiras e mensura o apetite do brasileiro a assegurar o seu automóvel. Nem todas as milhões de consultas mensais registradas se transformam em apólices contratadas, pois o processo depende de fatores como o perfil da pessoa que está fazendo a solicitação, o apetite ao risco da seguradora e se há ou não indícios de fraude.
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Uma das apostas é monetizar uso de dados das operadoras por meio da criação de produtos de crédito e outras oportunidades
A Neurotech, empresa especializada na criação de soluções avançadas de Inteligência Artificial, Machine Learning e Big Data, iniciou o ano de 2023 tendo o setor de telecom como um de seus principais focos estratégicos para a geração de novos negócios. A empresa identifica oportunidades no uso de suas soluções para auxiliar as operadoras no aproveitamento dos bancos de dados para a criação de novas fontes de receitas como a concessão de crédito e o desenvolvimento de produtos customizados para seus clientes.
Você sabia, por exemplo, que o mercado de telecomunicações brasileiro deve receber mais de R$ 350 bilhões em investimentos entre 2023 e 2032? Essa é a estimativa do Monitor de Investimentos, plataforma desenvolvida pelo Ministério da Economia em parceria com o Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID). De acordo com a Conexis Brasil Digital, entidade que reúne as empresas de telecomunicações e de conectividade, o segmento registrou investimentos que já haviam somado R$ 26,5 bilhões considerando apenas os primeiros nove meses do ano passado.
Além disso, movimentos estruturantes como as obrigações trazidas pelo leilão do 5G, cujo edital prevê metas de cobertura de sinal para a nova tecnologia e para o 4G, assim como compromissos de construção de uma rede privativa para o governo, conexão de escolas e da região amazônica, devem ampliar as necessidades e as oportunidades neste mercado. A Conexis estima que o 5G será novamente o grande protagonista em 2023, levando o setor a manter os altos níveis de investimentos verificados nos últimos anos, com média de mais de R$ 30 bilhões por ano.
Christian Vincent, Diretor Comercial da Neurotech, chama a atenção para o fato de que, hoje, o País possui um total de 260,2 milhões de acessos na telefonia móvel para uma população de 215 milhões de habitantes.
Segundo ele, esse montante de usuários gera um volume de dados capaz de orientar as operadoras no sentido de reduzir custos operacionais, reinventar experiências do cliente e impulsionar inovações e novos produtos, mas isso ainda não está sendo feito em larga escala pela complexidade que existe para a captação e processamentos dos insights existentes nestes bancos de informações.
Criada há 20 anos no centro de informática da Universidade Federal de Pernambuco, a Neurotech foi linha de frente na criação de soluções e sistemas de inteligência artificial, machine learning e big data. Tratam-se de setores em que o know-how é ainda mais indispensável, e foram essas competências que colocaram a Neurotech entre as 10 empresas mais inovadoras, segundo a Forbes.
“Atualmente a Neurotech já tem soluções capazes de auxiliar as operadoras a monetizar seus dados de diversas formas, como o motor de decisão, modelos preditivos e ferramentas de enriquecimento de dados, mas nosso objetivo é buscar uma aproximação cada vez maior com as empresas e os especialistas deste setor para aprofundar estudos no sentido de criar produtos e serviços ainda mais adaptados às necessidades específicas de cada organização e perfil de cliente”, garante Christian Vincent.
Os próximos passos da Neurotech no sentido de alcançar a aproximação com o setor de telecom é a realização de uma série de ações e eventos envolvendo líderes de operadoras de telecom e especialistas do setor nos próximos meses.
A higienização e o enriquecimento de dados são fundamentais para otimizar a atuação das organizações sob diversos pontos de vista. Com o crescimento vertiginoso do Big Data, tornou-se cada vez mais necessário aplicá-los para melhorar as atividades realizadas pelos diferentes setores das companhias.
Em síntese, podemos destacar que ambos têm a missão de organizar, completar e atualizar um universo repleto de muitas informações. Nesse sentido, contribuem para o aprimoramento de diferentes estratégias de negócio, aumento no número de vendas, melhora da comunicação com clientes e fornecedores, agilizando processos, entre outros.
Mas, o que significam esses conceitos? O primeiro se dedica à análise e verificação minuciosa de dados, evitando a entrada de informações duplicadas, inválidas ou inconsistentes.
O segundo visa completar a base de clientes. Ao usar informações que a companhia já tem, é possível chegar a dados psicográficos e socioeconômicos, por exemplo.
Neste artigo, falaremos justamente sobre a tarefa de enriquecer informações. Continue conosco e boa leitura!
A base cadastral é elementar para a operação de qualquer empresa, independentemente do tamanho e do segmento de atuação. Afinal, é esse conjunto de informações importantes que permite aprimorar uma série de processos.
Como destacamos acima, o enriquecimento de dados consiste em completar as informações da base de clientes. Isso é fundamental para compreender melhor o perfil dos consumidores e complementar os dados básicos que, geralmente, são disponibilizados pelos consumidores em um primeiro contato (nome, CPF ou CNPJ).
Com isso, é possível ter acesso a redes sociais, gostos e preferências, profissão e escolaridade, interação e engajamento com determinados produtos e/ou serviços, etc. Tudo isso dá à companhia um poder maior sobre a definição de ações, que serão mais assertivas diante do total conhecimento sobre o comportamento das pessoas.
Você sabe o que é Data Lake? As informações nele contidas servem justamente para atualizar os dados que as empresas já possuem.
Essa ferramenta funciona como um repositório centralizado, que permite armazenar uma grande quantidade de dados, estruturados ou não. Em um único local, é possível armazenar e manipular as informações.
O recurso tem como alguns pilares o armazenamento seguro, a catalogação, a análise, a previsibilidade de resultados e a movimentação de dados. A arquitetura dessa solução dá agilidade, flexibilidade e digitalização às empresas.
Ou seja, por meio do enriquecimento de dados, torna as empresas mais competitivas no mercado, com capacidade de sobra para potencializar tudo o que é oferecido aos clientes.
Para que o aperfeiçoamento das informações ocorra com eficiência, é fundamental fazer a higienização e o enriquecimento, exatamente nessa ordem. A primeira etapa dos trabalhos tem objetivos como:
Depois que a “limpeza” é feita, inicia o processo que visa aprimorar os dados das organizações. Nele, são utilizadas chaves de cruzamentos comuns nos cadastros, como nome, CPF ou CNPJ, e-mail e telefone.
Esses são alguns dos dados que podem ser obtidos a partir do enriquecimento:
Em vigor desde 2018, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) foi criada com o objetivo de proteger os direitos de privacidade e liberdade dos cidadãos. Em relação ao enriquecimento de dados, a legislação destaca:
A LGPD busca fortalecer a privacidade nas organizações. Assim, deixa claro que enriquecer dados pode ocorrer, desde que com respeito às necessidades de negócio e transparência.
Potencializar a base de cadastros das companhias é possível a partir de diversas ações. Entre as principais, estão:
Diante do importante papel desempenhado pelo enriquecimento de dados, você deve estar se perguntando: por que automatizar essa tarefa?
A resposta é simples: por que a tecnologia aplicada ao processo dá eficiência e precisão às empresas. As chances de erro durante a execução dos projetos diminuem consideravelmente.
Com as companhias mais ágeis, é possível escalá-las em um universo gigante de dados, permitindo que investimentos sejam reorganizados internamente. E com menos riscos!
Automatizar a análise de dados cria uma verdadeira nuvem de benefícios! Palavras como sucesso, entendimento, transformação, lucro estratégia e economia resumem as vantagens.
Não fazer parte das mudanças promovidas pela automatização é capaz de colocar as empresas em risco. Atualmente, companhias que têm a tecnologia como aliada usam a inteligência competitiva como um importante diferencial de mercado.
Somado a isso, é necessário ter em mente que não basta colher os dados. É preciso tomar decisões com inteligência, implementar ações efetivas e acompanhá-las de perto.
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Apesar do desempenho negativo no segundo semestre, alta na primeira metade do ano compensou perdas
A demanda por crédito no Brasil cresceu 7% no acumulado do ano passado. O incremento da busca por financiamentos foi concentrado nos seis primeiros meses de 2022, que registraram ganho de 24% em relação ao mesmo período de 2021. Os dados são do Índice Neurotech de Demanda por Crédito (INDC), indicador que mede mensalmente o número de solicitações de financiamentos nos segmentos de varejo, bancos e serviços.
Já entre julho e dezembro, houve uma queda de -7%, com quase todos os meses registrando desempenho negativo, exceto novembro.
“Em 2022, tivemos inicialmente um aquecimento do mercado, mas que veio acompanhado do crescimento forte da inadimplência. Este movimento fez com que as instituições financeiras colocassem o pé no freio na oferta de crédito. As campanhas de marketing foram reduzidas assim como houve uma maior seletividade dos canais de distribuição. Tudo isso provocou o desempenho negativo do INDC na segunda metade do ano”, explica Breno Costa, diretor da Neurotech.
O maior crescimento no ano foi do setor de serviços, que registrou alta de 11%. O varejo aumentou 10% e bancos 5%. No mês, enquanto varejo e financeiro subiram mais de 30% em relação a novembro, a demanda dos serviços recuou 19%. Segundo Costa, a recuperação no varejo já era esperada por conta das vendas de fim de ano, que fomentam a busca por financiamento.
“O final de ano é sempre mais aquecido para as concessoras de crédito, principalmente quando falamos em comércio. Há o incremento das vendas provocado pelo Natal e da renda com o pagamento do 13º e férias que são utilizados por muitas famílias para quitar dívidas ou ampliar o consumo”, diz.
O ranking por segmento no acumulado do ano, considerando apenas o varejo, ficou assim: supermercados (+26%); lojas de departamentos (+21%); vestuário (+17%). Acumularam queda no ano: outros (-30%); moveleiro (-15%) e eletroeletrônicos (-4%).
Na visão de Costa, o cenário de maior cautela com relação à oferta de crédito deve se manter neste ano. “As pessoas querem consumir. No entanto, há o elevado endividamento e comprometimento da renda, o que faz as concessoras terem um cuidado adicional ao ofertar crédito, ainda mais diante do forte aumento da inadimplência e do cenário incerto para 2023, provocado pela mudança de política econômica”, complementa.
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Na contramão do mercado, em São Paulo queda foi de quase 2% no mês.
Em dezembro, a demanda por seguros de automóveis cresceu 3,94% na comparação com novembro do ano passado. Os dados são do Índice Neurotech de Demanda por Seguros (INDS). O indicador mede mensalmente o comportamento e o volume das consultas na plataforma da Neurotech, empresa pioneira em soluções de inteligência artificial aplicadas a seguros e crédito, área na qual a companhia mantém um índice similar e referência no mercado.
Na comparação mensal, quase todos os Estados analisados separadamente pelo índice apresentaram crescimento. O ranking ficou assim: Paraná (9,2%), Rio Grande do Sul (9,09%), Minas Gerais (5,06%), Rio de Janeiro (0,94%) e São Paulo (-1,96%).
Criado em fevereiro do ano passado, o índice para o setor veio da demanda do segmento em ter um indicador confiável que demonstrasse qual o apetite do brasileiro em assegurar o seu veículo. “Nem todas as consultas registradas são efetivadas, pois a aceitação da apólice depende de diversas variáveis de risco que vão impactar no seu valor. O INDS dá um direcionamento do momento do mercado, o que impacta na estratégia das seguradoras”, ressalta Daniel Gusson, head comercial de Seguros da Neurotech.
Ele explica que o INDS é baseado em volume de cotações. “Quando há um aumento, isso significa que as pessoas estão buscando ou contratar um seguro novo para seu veículo ou tem interesse em renovar ou trocar de veículo”, explica. Ele acredita que a demanda deve crescer este ano, mas de forma moderada, pois ainda há o comprometimento da renda dos brasileiros e a venda de novos veículos é impactada pela elevada taxa de juros, que impacta o custo dos financiamentos.
Sobre o INDS
O Índice Neurotech de Demanda por Seguros (INDS) abrange o universo das principais seguradoras brasileiras e mensura o apetite do brasileiro a assegurar o seu automóvel. Nem todas as milhões de consultas mensais registradas se transformam em apólices contratadas, pois o processo depende de fatores como o perfil da pessoa que está fazendo a solicitação, o apetite ao risco da seguradora e se há ou não indícios de fraude.
Parte importante dos processos de Inteligência Artificial (IA), o machine learning e o deep learning são métodos que estão por trás de tecnologias usadas diariamente. Por mais futurista que pareça a ideia de uma máquina tomando decisões, façanha propiciada por essas técnicas, esse é o mundo atual.
Por isso, saber como o machine learning e o deep learning são aplicados no cotidiano significa conhecer um pouco mais sobre como funciona a atualidade e ficar por dentro das possibilidades que as tecnologias oferecem.
A seguir, explicamos os dois conceitos, além de apresentar os seus usos, na prática.
Machine learning e deep learning são dois ramos da IA que atuam treinando as máquinas para realizarem previsões a partir de dados. Porém, não são a mesma coisa.
O machine learning, que pode ser traduzido como aprendizado de máquina, funciona com a inserção de dados que farão com que o algoritmo perceba padrões e, a partir disso, estabeleça novas ações. Dessa forma, as máquinas aprendem e se aperfeiçoam para o que é esperado delas.
Já o deep learning, que pode ser traduzido como aprendizagem profunda, é considerado uma sub-classificação do machine learning. Essa técnica baseia-se em redes neurais artificiais inspiradas na estrutura da organização dos neurônios humanos.
O deep learning utiliza algoritmos mais complexos e é capaz de se aproximar mais do nível de pensamento humano, sem que seja necessária intervenção externa.
Só são considerados deep learning os modelos de aprendizado de máquina autônomos. Ou seja, que não precisam da orientação humana durante o processo de aprendizado. Dessa forma, nem todo aprendizado de máquina é uma aprendizagem profunda.
O conceito de aprendizado de máquina pode parecer confuso, mas as inúmeras utilizações que o machine learning e o deep learning possuem dão um entendimento melhor desses modelos de IA.
Abaixo você confere 6 exemplos de tecnologias que utilizam machine learning e deep learning, algumas sendo usadas diariamente pelas pessoas.
A biometria facial é a capacidade de uma máquina provida de câmeras detectar rostos e classificá-los como pertencentes ou não a um indivíduo. Para isso, o algoritmo analisa dados de bancos de imagens para perceber padrões entre as faces humanas.
Sabe quando você entra em contato com uma empresa através de um chat e recebe respostas automáticas, porém de acordo com a exata pergunta feita? Então, isso é suporte técnico personalizado ou atendimento automatizado.
O uso de machine learning e deep learning para atender o consumidor é uma forma de melhorar a experiência do cliente, sendo mais rápido e sem precisar contratar mais funcionários.
No suporte técnico personalizado, o atendente virtual possui uma base de dados com respostas possíveis para as perguntas e, com a ajuda da IA, aprende novas respostas com base nas que são dadas pelos clientes.
O machine learning e o deep learning também podem ser utilizados para observar e até prever o comportamento dos clientes, melhorando os serviços da marca.
A Amazon, por exemplo, transforma todas as informações sobre os consumidores e as suas compras, incluindo as classificações e comentários sobre produtos, em bancos de dados. Essas bases são usadas para treinar algoritmos que fazem recomendações de compras personalizadas, partindo das características do cliente.
A área da saúde também faz uso de machine learning. Os algoritmos já estão sendo usados para:
Entre todas as possibilidades do deep learning, os carros autônomos são as que parecem mais improváveis. No entanto, eles já são realidade. Empresas como a DNC dedicam-se a criar soluções baseadas em IA para a indústria automotiva.
Para que os carros autônomos possam funcionar, câmeras, sensores e radares atuam na identificação de pedestres, sinais de trânsito e curvas. Com base nas identificações do que há na rua, os algoritmos efetuam as decisões que levam o carro pelo caminho.
Em todos os recursos apresentados, percebe-se que a IA provê o ser humano com as ferramentas ideais para tomar decisões de forma rápida e com baixa probabilidade de erro.
Com base em um histórico comportamental, é apontada uma estatística que pontua os consumidores, classificando-os de 0 a 1000. Essa pontuação é usada por empresas de concessão de crédito para avaliar a viabilidade e os riscos de negócio.
A fim de tornar essa ferramenta ainda mais precisa para as instituições, o big data, o tratamento de dados e bancos externos não podem ser deixadas de lado. Esse cruzamento de informações garante ainda mais confiabilidade para a análise e concessão de crédito.
Por meio da análise de diferentes dados e variáveis, o machine learning é capaz de fazer previsões com alta acurácia e definir para quem é seguro conceder crédito. Pode-se usar diversas fontes de dados e as tecnologias mais avançadas para traçar perfis de consumidores e orientar uma tomada de decisão assertiva.
Essa tecnologia também pode ser usada em todo o ciclo de crédito como na:
Assim, as empresas conseguem conquistar clientes, analisar e conceder crédito com maior segurança em modalidades como empréstimo pessoal, cartão de crédito, financiamento de veículos e crédito imobiliário.
A Neurotech entende a importância dessas tecnologias e as utiliza para promover soluções nas áreas de crédito, seguros, varejo, entre outras. Entre em contato para saber como podemos te ajudar!
A inteligência artificial não é mais só uma ideia de filmes de ficção científica. Essa tecnologia se desenvolveu e está presente na rotina de todos nós, desde os serviços mais básicos até as demandas mais elaboradas.
O deep learning é fruto desse avanço e ainda tem potencial para grande crescimento. Associado ao machine learning, ele traz grandes benefícios para as empresas e vem revolucionando seu relacionamento com os clientes e alguns dos seus processos mais importantes.
A seguir, entenda mais sobre esses dois conceitos e como a inteligência artificial aplicada aos negócios revolucionará os resultados da sua empresa.
O deep learning, também conhecido como aprendizado profundo, é um tipo de machine learning que se concentra no desenvolvimento de algoritmos, que trabalham semelhantemente às nossas células cerebrais.
Podemos considerar o Google e seus desenvolvimentos para compreender melhor esse conceito. A empresa tem uma equipe dedicada exclusivamente ao desenvolvimento de soluções de inteligência artificial com o sistema de deep learning.
Baseado em um conjunto de algoritmos, o aprendizado é tão profundo que o sistema consegue aprender e otimizar os seus processamentos de dados continuamente, melhorando constantemente seus serviços, como tradução e compreensão dos interesses de busca do usuário.
Além do Google, o deep learning é usado e desenvolvido por diversas organizações por todo o mundo. Sua aplicação é ampla, como em:
Ou seja, o deep learning está presente em diversas áreas de empresas e negócios, auxiliando desde o atendimento ao cliente até o acompanhamento de resultados de campanhas de marketing.
O machine learning, ou aprendizado de máquina, é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. É a parte da inteligência artificial que se baseia na possibilidade de que os sistemas podem aprender por meio da identificação de padrões e processamento de dados, sendo autônomos na tomada de decisão sem interferência humana.
Nesse método, os algoritmos fazem análises estatísticas de dados recebidos, gerando respostas e previsões afiadas. Ele torna aplicações e programas ainda mais inteligentes, aguçando suas capacidades de predições, sem a necessidade de programações constantes.
Como isso funciona na prática? Ainda que pareça complexo, o machine learning pode ser aplicado em qualquer empresa. Mas, é necessário ter uma base de dados ampla das questões que serão processadas para ele funcionar perfeitamente.
Alguns sistemas auxiliam nesse processo, como o Microsoft Power BI. Para isso, você precisará de uma prestadora de tecnologia para implementar o sistema e ajudar seu negócio a usar o machine learning.
Um exemplo dessa tecnologia são os chatbots, onde as respostas são dadas pela máquina a partir de uma análise de possíveis problemas e soluções.
Outro exemplo são os tradutores de texto, que processam várias informações em questão de segundos e respondem conforme a língua, à ortografia e expressões regionais. Além disso, pode ser usada na tecnologia para reconhecimento facial, pelo algoritmo de redes sociais e outros aplicativos.
Já no mercado de crédito, as instituições financeiras podem utilizar essa tecnologia para detalhar os perfis dos seus diferentes clientes e criar um credit scoring, utilizado tanto interna quanto externamente.
Agora que você entendeu do que se trata cada uma dessas tecnologias, veja as principais vantagens de implementá-la em sua empresa.
Soluções de machine learning e deep learning conseguem substituir e automatizar diversas tarefas feitas por humanos com velocidade e assertividade superiores.
Isso agiliza a identificação de problemas e suas soluções, análises de relatórios, auxílio na tomada de decisões, etc. Minimizando o gasto de tempo nessas tarefas, os colaboradores podem se dedicar àquilo que fazem melhor e foram contratados para fazer. A produtividade da empresa aumentará sem ampliação do quadro de funcionários.
A abundância e diversidade de dados que temos disponíveis em um mundo superconectado, o poder de processamento computacional e as novas soluções de armazenamento de informações tornaram viáveis analisar dados complexos em grande escala e, principalmente, aprender com eles.
Podemos criar algoritmos preditivos assertivos e velozes, capazes de analisar históricos de dados, aprender com eles e prever cenários com maior perfeição do que o cérebro humano.
Além do aumento na produtividade, o uso de machine learning também permite usar soluções mais eficazes e menos custosas. Ao invés de contratar pessoal e adotar processamentos manuais, implementar o sistema de machine learning sai mais barato.
Além disso, é possível reduzir custos internos com o planejamento preditivo assertivo de sistemas de inteligência artificial que quase não erram.
Quando o algoritmo que determina as variáveis de risco, minimizando a necessidade de intervenção manual, o volume e a qualidade das informações processadas é muito maior, melhorando a tomada de decisão e facilitando a identificação precoce de riscos.
Assim, a análise de crédito ganha em qualidade, tornando os riscos de erros praticamente nulos.
Essas são apenas algumas das vantagens de implementar o machine learning associado ao deep learning em sua empresa. Saiba mais sobre inteligência artificial, análise preditiva e tecnologia em nosso blog de tecnologia.
Conforme mencionado, o uso da inteligência artificial na análise de crédito torna os negócios mais seguros e de maior qualidade. Veja os principais benefícios dessa tecnologia para seu negócio.
A Neurotech transforma dados dispersos em informações estratégicas capazes de orientar as decisões de negócio. Ajudamos empresas a prever riscos, otimizar decisões e conhecer seus clientes com o uso de Inteligência Artificial, Analytics, Machine Learning e Big Data, além de uma longa bagagem de experiência no mercado.
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