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Algumas tecnologias chegam de forma tão discreta que ainda conseguimos nos surpreender e poucos percebem. O exemplo mais claro trata do machine learning, que tem em sua tradução o aprendizado ou aprendizagem de máquina: ele se aproximaria de um conceito associado à inteligência artificial, mas existem diferenças importantes.
Quando pensamos especificamente na inteligência artificial, sabemos que se trata de um conceito mais amplo e que tem no machine learning apenas um dos seus recursos disponíveis, que basicamente consistiria em processamento ode informações que tomam como base o comportamento humano para a resolução de problemas.
Isso parte do princípio de que, quanto mais executamos uma tarefa, mais a aperfeiçoamos, geralmente fruto da nossa capacidade de aprender. A repetição frequente funciona como um treinamento para nós. Da mesma forma, dados disponíveis publicamente ou registrados em plataformas são a base do “treinamento” dos diversos algoritmos de inteligência artificial.
A forma com que esse treinamento computado ou realizado depende das pessoas ou atividades que estão por trás deles.
Aqui o machine learning passa a fazer sentido e podemos estabelecer uma definição: Trata-se de um sistema que pode modificar comportamentos de forma automática com base na sua própria experiência, com mínima intervenção humana.
Esta modificação comportamental consiste no estabelecimento de regras lógicas, com o objetivo de melhorar o desempenho de uma tarefa e assim tomar a decisão mais apropriada. Essas regras são originadas tomando como referência os padrões reconhecidos nos dados analisados.
Aqui damos um exemplo desta aplicação: Uma pessoa vai a um site de busca e procura pela palavra digita a palavra terra em um site de busca. É necessário analisar diversas dimensões para decidir quais resultados exibir – se o equivalente ao planeta ou ao insumo para a agricultura, afinal, ambos são possíveis. Entre muitas das dimensões disponíveis está o histórico de pesquisa da pessoa: se algum tempo antes houve uma busca por planetas, esta será a exibição mais provável.
Assim, podemos estabelecer que o Machine Learning é uma parte relevante da Inteligência Artificial, mas não o seu conceito em si. E quando pensamos no câmbio, um mundo de possibilidades se abre. Afinal de contas, quando desenhamos a experiência de compra de câmbio, este recurso pode definir que produto oferecer ao cliente, que é cada vez mais digital.
As opções para a compra e venda de moedas estrangeiras hoje são diversas, tanto em canais – digital, presencial, misto – quanto em formatos – papel moeda, remessas, cartões pré-pagos – e a depender da quantidade de buscas e interesse de cada potencial cliente, é possível entender quais os reais interesses de cada um dos clientes (Preço, Agilidade, Segurança, Todos) e assim ajustar os algoritmos para maximizar a experiência, sugerindo o melhor caminho ao próprio cliente. E consequentemente a produtividade.
Desta forma, sempre que imaginar alguma iniciativa de Inteligência Artificial, saiba que está no Machine Learning o núcleo que pode fazer a diferença na dinâmica das novas tecnologias, que é a alteração dos padrões de comportamento.
A grande vantagem é que hoje o acesso a este tipo de tecnologia está bastante democratizado e acessível tanto a grandes conglomerados quanto às fintechs mais recentes.
E este será o caminho para o crescimento de diversos setores e uma aposta muito forte na retomada do mercado financeiro, especialmente o câmbio e todos os segmentos agregados, como o turismo e comércio exterior.
Bem-vindos ao futuro!
