Fintech

As organizações Fintech, se lançadas há dois ou vinte anos, estão competindo pela mesma objetivo: resultados. Em todos os cantos da Fintech — seja pagamentos, investimentos, empréstimos, riqueza digital, finanças pessoais, mercados de capitais ou uma das inúmeras outras áreas — as empresas da Fintech estão buscando alavancar a IA e o machine learning para aumentar as receitas, ampliar sua base de clientes, melhorar a eficiência e gerir o risco. O tempo é agora para empresas Fintech levar seus negócios para o próximo nível.

Descubra como o automated machine learning está impulsionando a revolução das Fintechs. O tempo é agora para empresas Fintech levar seus negócios para o próximo nível.

Descubra como o automated machine learning está impulsionando a revolução das Fintechs.

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A DataRobot capta o conhecimento, a experiência e as melhores práticas dos maiores cientistas de dados do mundo, entregando níveis incomparáveis de automação de fácil aplicação, para iniciativas de machine learning. A DataRobot permite que usuários e empresas possam desenvolver e implementar com rapidez modelos extremamente precisos de machine learning muito mais r´ápido.

Casos de uso na Fintech

"As empresas de fintech estão interrompendo o status quo em serviços financeiros como nunca foi feito antes, com implicações abrangentes para todos os participantes. A capacidade da fintech de alavancar a IA e o machine learning,embora não esteja ligada a tecnologias e processos herdados, está redefinindo os serviços financeiros. As empresas da fintech estão liderando a revolução. " - Robert Hegarty, Gerente Geral de mercados financeiros da DataRobot & Fintech

Empréstimos

As Fintechs têm alterado fundamentalmente o cenário de crédito e machine learning veio como uma tecnologia para virar o jogo para instituições que concedem empréstimos. Desde tomar decisões inteligentes de underwriting e reduzir o atrito entre financiadoras e consumidores a identificar novos clientes e reduzir a rotatividade das bases existentes de clientes, a plataforma de automated machine learning da DataRobot ajuda as organizações fintech financiadoras a fazer melhores predições, e de forma mais rápida.

Pagamentos

Melhorias no fluxo de capital além das fronteiras é um dos benefícios mais significativos da fintech, permitindo que empresas e consumidores participem do ecossistema financeiro de novas maneiras bem empolgantes – mas ainda existem alguns desafios significativos. Fraude sempre foi uma preocupação para as indústrias bancárias e de pagamentos. A plataforma de automated machine learning da DataRobot permite que empresas construam modelos preditivos para identificar transações de pagamentos que requerem uma verificação humana mais detalhada. Ao implementar modelos de machine learning em produção em tempo real, a DataRobot auxilia a empresas a identificarem pagamentos fraudulentos antes que causem danos permanentes.

Gestão de Patrimônio Digital

Em uma indústria dominada por consultores pessoais de patrimônio, a fintech começou a automatizar as interações entre consultores e clientes, de forma a aumentar a transparência e reduzir as taxas de transações. A machine learning irá ter um papel fundamental no desenvolvimento do mercado de patrimônio digital, endereçando a necessidade de maior automação na gestão de portfolios, a medida que "consultores-robôs’ começam a interagir com clientes com mais frequência. A plataforma de machine learning da DataRobot desempenha uma função crítica no alinhamento dos clientes com as oportunidades certas que se encaixam em sua tolerância à riscos e seu perfil financeiro.

DataRobot Ajuda Fintechs Com:

Transações Fraudulentas com Cartões de Crédito

O custo de fraude em cartões de crédito atinge bilhões de dólares por ano. Com a predição exata de quais transações têm o potencial de ser fraudulentas, os bancos podem reduzir significativamente as transações ilegais, ao mesmo tempo oferecendo aos portadores de cartões uma excelente experiência como clientes.

Taxas de Inadimplência de Crédito

Indivíduos ou empresas precisam de empréstimos frequentemente. Fazer análises precisas sobre a probabilidade de inadimplência é a diferença entre um portfólio de empréstimos bem sucedido ou mal sucedido.

Gestão de Patrimônio Digital

Algorítimos de machine learning auxiliam empresas de consultoria de patrimônio digital a automatizarem muitos serviços de gestão de portfólio para se tornarem mais eficientes e efetivas.

Marketing Direto

Para maximizar o ROI, é importante aumentar as taxas de retorno às ações de marketing e minimizar a comunicação mal-direcionada. O modelagem de algorítimos mais atual retornam os melhores resultados, mas a expertise de ciência de dados requerida para implementá-los é difícil de obter.

 
Pauline McKinney
Pauline McKinney
Vice-Presidente, Análise de dados, Wellen Capital

What Our Customers Are Saying

  • "Fintech é estimulante. É uma força verdadeiramente disruptiva na economia À medida que a interação entre consumidores, organizações e instituições financeiras se torna mais harmônica, existem oportunidades significativas para que organizações fintech usem modelos preditivos. Automated machine learning permite que empresas fintech criem modelos mais simples e mais precisos de underwriting, detectem fraudes em seus fluxogramas e encontrem os clientes certos para seus produtos"

Descubra como a IA pode trazer resultados

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