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Para garantir eficiência financeira, empresas precisam investir na Inteligência Artificial (IA), e em particular no Aprendizado de Máquina (Machine Learning). Saiba mais!
Em pesquisa, o Google Brasil divulgou que quatro entre dez empresas brasileiras de até médio porte pediram pelo empréstimo de crédito nos últimos dois anos. O motivo para tantos pedidos? Problemas financeiros!
Outro levantamento, desta vez realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), aponta que quase 50% das empresas fecham em até três anos por má gestão.
Dados do painel “Mapa de Empresas“, do Ministério da Economia, apontam que, até janeiro e julho de 2023, cerca de 168 mil empresas já fecharam as portas.
Esses índices emitem um alerta: empresas precisam buscar formas de melhorar sua eficiência financeira, caso queiram obter sucesso no seu nicho de atuação e sobreviver no mercado.
O uso da IA, e em particular do Aprendizado de Máquinas, entra como uma dessas alternativas.
A seguir, veja qual o papel do Machine Learning para o setor financeiro e como ferramentas como o DHuO Data podem ajudar a empresa a automatizar tarefas ligadas às finanças.
Boa leitura!
A importância e o papel do Machine Learning para o setor financeiro
Má gestão, registros descentralizados e ausência de planejamento estratégico e orçamentário estão entre as principais causas de problemas financeiros em empresas.
O que torna esses problemas tão comuns e preocupantes pode estar relacionado aos seguintes fatores:
• Desinformação sobre gerenciamento financeiro empresarial;
• Negligência quanto ao uso de recursos;
• Falta de governança de dados financeiros;
• Dependência de processos manuais, levando a muitos erros de execução
Lidar com essas questões, no entanto, não é impossível. Existem medidas que as empresas podem adotar para melhorar sua gestão e sua eficiência financeira. Uma das formas é por meio da implementação de modelos de Machine Learning para melhorias operacionais de relatórios, previsões, auditorias e de tarefas repetitivas.
A aplicação de Machine Learning pode também auxiliar na conformidade regulatória, garantindo que as operações financeiras estejam de acordo com as normativas locais e internacionais, reduzindo o risco de multas e sanções.
Embora muitas operações financeiras possam ser desempenhadas por mãos humanas, a realidade é que muitos processos ficam suscetíveis a erros e falhas Por isso entra a importância de contar com a tecnologia, no caso, de Machine Learning, para mitigar erros.
| O papel do Machine Learning, para o setor financeiro, é um só: tornar a empresa mais inteligente e estratégica. A tecnologia é implementada para reduzir a probabilidade de falhas, gerar economia de tempo e esforço e melhorar o direcionamento de ações e recursos. |
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Como Machine Learning contribui para a eficiência financeira
Sabendo que o Machine Learning é uma boa resposta para solucionar problemas de gerenciamento financeiro empresarial, eis que surge a seguinte pergunta: “Em quais casos o ML pode contribuir para melhoria da eficiência financeira?”
Para responder a esse questionamento, preparamos 4 subtópicos explicando como a tecnologia faz isso. Confira!
1- Detecção de fraudes
Empresas podem usar Machine Learning para monitorar dados em grande escala e reconhecer variáveis e parâmetros transacionais. O algoritmo pode ser treinado para examinar dados históricos de clientes, que avaliam indivíduos com comportamentos fraudulentos e apontam ações suspeitas que podem levar à fraudes. Isso é útil, principalmente para o caso de e-commerces, para que as empresas detectem fraudes em pagamentos e transações.
Além disso, os modelos de Machine Learning podem ser continuamente ajustados e aprimorados para detectar novas formas de fraude, garantindo que a empresa esteja sempre um passo à frente dos fraudadores.
2- Otimização de processos internos
Como as máquinas podem ser treinadas para executar tarefas, empresas podem usar a inteligência desses equipamentos para desempenhar atividades de rotina que são burocráticas e demandam muito tempo e esforço. Isso contribui para otimizar processos internos e eliminar a incidência de erros e refação, além de reduzir custos operacionais.
Processos como reconciliação de contas, geração de relatórios financeiros e gestão de despesas podem ser significativamente melhorados com a automação fornecida por Machine Learning, permitindo que os funcionários se concentrem em atividades de maior valor estratégico.
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3- Análise de risco de crédito
Casos de inadimplência causam um grande impacto nas finanças. Para impedir a ocorrência desses eventos, empresas podem usar modelos de Machine Learning para prever o risco de um cliente se tornar inadimplente, e em cima dessa previsão, atuar de forma preventiva para se proteger, evitar riscos e reduzir perdas.
Os modelos de Machine Learning também ajudam a determinar os termos de crédito mais adequados para cada cliente, personalizando as condições de pagamento e juros com base no perfil de risco individual.
4- Personalização de ofertas e recomendações
Com Machine Learning, empresas também podem categorizar perfis de clientes por meio de padrões, e examinar esses perfis a partir da análise de dados. Isso pode contribuir para a oferta e recomendação de produtos e serviços, além da entrega de um atendimento diferenciado, com base nos comportamentos e nas preferências de cada cliente.
Essa personalização pode ser favorável para a retenção de clientes, que geram maior taxa de retorno, e atração de clientes novos, que podem chegar por causa da indicação de clientes satisfeitos.
Além disso, a personalização baseada em Machine Learning pode melhorar significativamente a experiência do cliente, aumentando a satisfação e fidelização a longo prazo.
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Automatização de tarefas financeiras com a ferramenta certa
Depender de processos manuais é um dos fatores que contribuem para um gerenciamento empresarial financeiro ineficiente. Assim sendo, empresas que querem reverter esse cenário precisam renovar a sua cultura interna imediatamente, e investir em soluções que automatizam tarefas financeiras realizadas até então por humanos.
Mas antes de investir em qualquer ferramenta, é necessário avaliar todos os recursos entregues pela solução para assegurar que a tecnologia que está sendo adquirida pela empresa atende às necessidades particulares do seu negócio e realmente entrega aquilo que promete.
O DHuO Data, por exemplo, é uma plataforma que trabalha com Inteligência Artificial e Analytics para transformar dados brutos em decisões inteligentes. E pode ser aplicada para auxiliar, inclusive, no setor financeiro.
Além disso, o DHuO Data é projetado para ser escalável e flexível, permitindo que as empresas ajustem suas funcionalidades conforme suas necessidades evoluem e novos desafios surgem.
Por meio da solução, é possível automatizar tarefas financeiras, como auditorias, processos de governança, acompanhamento de recebíveis, planejamento e forecasting, detecção de fraudes e análise de risco de crédito, além de recorrer a tecnologias como IA e Aprendizado de Máquina para melhorar a tomada de decisão estratégica voltada ao gerenciamento financeiro empresarial.
O DHuO Data também facilita a integração com outras plataformas e sistemas existentes na empresa, garantindo uma abordagem unificada e eficiente para a gestão de dados e operações financeiras.
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Conte com o DHuO Data para otimizar sua gestão de dados
A eficiência financeira é crucial para a sobrevivência e crescimento de qualquer empresa. Com a implementação de Machine Learning e ferramentas avançadas como o DHuO Data, as empresas conseguem não apenas automatizar processos financeiros, mas também obter insights que orientam a tomada de decisões estratégicas. A plataforma DHuO Data da Engineering oferece uma gama completa de recursos que permitem coletar, preparar, analisar e expor dados de maneira inteligente e eficiente.
Utilizando tecnologias de ponta, como IA e Machine Learning, o DHuO Data ajuda a melhorar a precisão das análises financeiras, otimizar operações e reduzir custos. A plataforma é ideal para empresas que desejam transformar seus dados em um ativo estratégico, promovendo uma gestão financeira mais robusta e eficaz.
