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 que é deep learning?
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.
Onde o deep learning pode ser usado?
Além do Google, o deep learning é usado e desenvolvido por diversas organizações por todo o mundo. Sua aplicação é ampla, como em:
- chatbots;
- robótica;
- entretenimento;
- análise preditiva;
- assistentes virtuais;
- processamento de imagem;
- desenvolvimento de medicamentos.
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 que é machine learning?
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.
Onde e como essa tecnologia pode ser usada?
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.
Quais são as principais vantagens de sistemas de deep learning e machine learning?
Agora que você entendeu do que se trata cada uma dessas tecnologias, veja as principais vantagens de implementá-la em sua empresa.
Agilidade na realização de demandas e atendimento
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.
Aprendizado com os dados
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.
Redução de custos
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.
Análise de crédito com qualidade e livre de erros
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.
Por que usar Deep Learning para analisar crédito?
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.
- Personalização de serviços: através de dados coletados, é possível criar produtos personalizados que atendem às necessidades e se adequam à realidade de cada cliente.
- Melhora nos negócios: por meio de análise de dados e taxas incumpridas é possível identificar a qualidade do negócio e seus resultados futuros, melhorando sua tomada de decisão.
- Rating de crédito: analisa-se a capacidade que seu futuro cliente tem de honrar com seus compromissos financeiros com base em uma série de variáveis.
- Onboarding de clientes: o objetivo é apresentar ao usuário tudo o que seu produto ou serviço pode oferecer, a fim de que ele alcance os principais objetivos.
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