Machine learning: o que é e por que sua empresa não deve ignorá-lo?

Você já ouviu falar sobre o machine learning?  Esse conceito está relacionado à Inteligência Artificial e ao Big Data, e pode ser melhor compreendido quando o termo é traduzido. O conceito de “aprendizado da máquina” gira em torno da autonomia dos sistemas de informação, que aprendem, evoluem, agem e tomam decisões por conta própria, baseado no seu histórico de dados.

E, como você pode imaginar, saber utilizá-lo de maneira adequada na sua empresa pode trazer inúmeras vantagens ao negócio. Especialmente quando falamos do departamento financeiro.

Neste artigo, você conhecerá os benefícios desse conceito e descobrirá como ele pode ser aplicado em médias e grandes empresas. Vamos lá!

Como o machine learning funciona?

O machine learning pode ser definido como um processo que usa modelos estatísticos para estabelecer padrões, fazer previsões e atuar de forma intuitiva. Isso significa que, na prática, as máquinas conseguem aprender com os próprios processos.

Em síntese, os programadores selecionam o modelo estatístico de um determinado programa, para que seja alimentado com os dados do seu funcionamento. A cada operação esse modelo ajusta seus parâmetros de forma automática, produzindo melhores resultados.

No setor de serviços financeiros, por exemplo, esse conjunto de dados já tem nome. São os chamados petabytes, capazes de trabalhar com um alto volume de informações sobre transações, clientes, contas, pagamentos e transferências.

Diferenças entre machine learning e inteligência artificial

É muito comum que os conceitos de aprendizagem da máquina e Inteligência Artificial sejam confundidos. Entretanto, conhecer as suas diferenças é essencial para compreender o significado de machine learning.

Dito isso, separamos as principais características da Inteligência Artificial. Ela visa:

• criar máquinas inteligentes, capazes de reconhecer objetos, vozes, faces;
• permitir que as máquinas raciocinem, solucionem problemas, desenvolvam planejamentos, manipulem e movam objetos;
• manter o funcionamento alimentado por humanos, com um grande número de informações relacionadas ao mundo real;
• permitir solucionar problemas repetitivos a partir do desenvolvimento de padrões.

A partir disso, o machine learning aparece como uma segunda etapa da Inteligência Artificial. Além de ser capaz de realizar as tarefas repetitivas, a máquina também aprende novos comandos sozinha.

Para isso, é preciso que os programadores tenham configurado questões certas e erradas, verdadeiras e falsas relacionadas aos objetivos do sistema. Por isso, é correto dizer que a capacidade preditiva das máquinas que se enquadram como machine learning é mais precisa do que os sistemas baseados apenas em Inteligência Artificial.

Quais as aplicações do machine learning no departamento financeiro?

Adotar o aprendizado da máquina é uma questão de necessidade, especialmente para médias e grandes empresas. O uso dessa tecnologia no setor financeiro das companhias pode ser aplicado em inúmeras situações, incluindo:

• automação das tarefas repetitivas;
• aprimoramento do atendimento de clientes;
• automação dos processos de negociação de inadimplentes;
• aprimoramento da capacidade de entender padrões e ajudar na tomada de decisão;

Exemplos da aplicação do machine learning nas empresas

Pensando nas aplicações do aprendizado da máquina nas empresas como um todo e como essa tecnologia pode ajudar na saúde financeira do negócio, trouxemos os seguintes exemplos práticos:

• “Qual será a geração de caixa da empresa no terceiro trimestre?” — antes do machine learning, essa previsão era feita manualmente. Hoje, as máquinas podem gerar essas e outras previsões continuamente;
• “Qual é a probabilidade de um cliente efetuar o pagamento?” — as estatísticas revelam se a empresa deve adotar outra postura e implementar mudanças na comunicação. Mais do que isso, pode prever como essa mudança será refletida nos resultados;
• “E qual cliente pode se tornar inadimplente?” — o aprendizado da máquina contribui para que as empresas identifiquem os problemas que podem afetar os recebimentos, agindo antes do problema acontecer.

Diante de todos esses exemplos, fica fácil entender por que empresas que não investem no machine learning podem perder em competitividade, certo?

Quais os benefícios do machine learning para o contas a receber?

A partir das aplicações mais comuns do marchine learning, podemos elencar uma série de benefícios dessa inovação para o departamento financeiro – especialmente para o contas a receber – de médias e grandes empresas. Afinal, o volume de operações costuma ser bem maior nestas companhias.

Por exemplo, o fato de a tecnologia permitir a automatização de tarefas repetitivas se reflete na produtividade do time. Isso porque os processos acontecem com muito mais rapidez. Com isso, a equipe do contas a receber pode direcionar seus esforços para uma atuação mais estratégica.

Além disso, há um ganho expressivo na otimização dos recursos, redução de custos e até mesmo na eficiência do trabalho. Isso porque um dos benefícios básicos da tecnologia e da automatização de serviços é a redução de possíveis problemas.

Lembre-se de que toda operação desempenhada pelos humanos é suscetível a erros. E um dos objetivos das máquinas e da automatização das operações no contas a receber é mitigar a chance de qualquer deslize.

Além disso, contar com um sistema capaz de aprimorar a atuação da equipe constantemente e aumentar a eficácia dos processos é fundamental para manter a saúde do contas a receber e do fluxo de caixa das companhias.

O que esperar do futuro?

Máquinas que não dependem de sentidos, intervenção ou interação humana serão cada vez mais presentes nas organizações nos próximos anos. E as funcionalidades oferecidas tendem a evoluir ainda mais.

E, como o machine learning evolui a partir dos próprios dados, quanto mais cedo a empresa adota essa tecnologia, melhor ela se preparará para o futuro.

Além disso, quanto antes as companhias compreenderem que a maior parte dos seus departamentos podem colher os benefícios do machine learning, mais rapidamente esta ferramenta oferecerá uma vantagem competitiva para os negócios.

Para concluir

Como você acompanhou neste artigo, o machine learning é uma tecnologia que vai além da inteligência artificial. Mais que analisar dados brutos, ela procura e estabelece padrões, gerando novos insights para o departamento financeiro das empresas – agregando ainda mais valor ao setor e aos seus processos.

Portanto, se a sua empresa ainda não faz uso do machine learning no dia a dia do contas a receber, este pode ser o momento ideal para considerar implementá-la no setor financeiro.

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