Como os bancos usam o Google Analytics preditivo para serviços, marketing e segurança

análise preditivaA inteligência artificial está chegando à sua conta bancária. À medida que os computadores ficam mais inteligentes, as instituições financeiras podem usar bancos de dados de clientes e transações históricas com o objetivo de prever o futuro. Pode parecer chato para você, mas a análise preditiva pode ajudar a minimizar custos e (espero) melhorar sua experiência com seu banco.

O que é análise preditiva?

Análise preditiva é o processo de usar modelos de computador para prever eventos futuros. Programas sofisticados contam com inteligência artificial e mineração de dados para analisar enormes quantidades de informações. Com esses recursos, o modelo tenta determinar o que provavelmente acontecerá em seguida, dadas as condições atuais.

O termo “preditivo” pode ser um pouco otimista – os modelos não sabem tudo e nem sempre prevêem o futuro com precisão.

No setor bancário, a análise preditiva pode ajudar os clientes a gerenciar suas contas e concluir tarefas bancárias rapidamente. As instituições financeiras também se beneficiam com a redução de riscos e a minimização de custos.

Para melhor ou pior, as instituições usam uma variedade de fontes de dados e aprendizado de máquina. Por exemplo, eles têm seu histórico de transações e podem vincular informações demográficas e detalhes adicionais de bancos de dados externos.

Como os clientes bancários se beneficiam

A análise preditiva pode melhorar sua experiência como cliente de várias maneiras. Dito isto, alguns podem achar desconcertante que as instituições financeiras tenham tanta informação e que dependam de computadores para tomar decisões que afetam sua vida.

Pelo lado positivo, os computadores estão sempre disponíveis e não discriminam os clientes de quem não gostam (supondo que o modelo seja construído para evitar preconceitos).

Pontuação de crédito: Você já deve estar familiarizado com a análise preditiva – os modelos de pontuação de crédito usam dados para prever sua capacidade creditícia. Por exemplo, a pontuação de crédito do FICO usa análise estatística para prever a probabilidade de você perder pagamentos nos próximos 90 dias. Sua pontuação é baseada, em parte, no desempenho de mutuários semelhantes a você no passado.

Ajuda com o orçamento: Modelos de computador podem ajudá-lo a gerenciar suas finanças. Eles podem identificar quando receitas e despesas normalmente atingem sua conta e podem ver para onde vai o seu dinheiro.

Como resultado, eles podem evitar problemas. Por exemplo, se o pagamento da hipoteca atinge sua conta no 15 º de cada mês, mas você está funcionando baixo no dinheiro, o banco pode enviar um alerta.

Com aviso prévio, você pode transferir fundos de outras contas ou entrar em contato com o administrador da hipoteca para evitar cobranças a descoberto, multas por atraso no pagamento e outros problemas.

Prevenção de fraudes: Às vezes , o roubo de identidade está totalmente fora de seu controle. Mesmo se você for extremamente cuidadoso, os ladrões podem roubar suas informações em violações de dados e usar o número do seu cartão ou outros detalhes confidenciais. Bancos com análise preditiva estão melhor equipados para identificar problemas.

Eles podem perceber quando alguém usa seu cartão de crédito ou se alguém faz login em sua conta de maneira inesperada. Eles também podem reduzir os golpes de cheque sem fundo , o que pode causar perdas significativas para as vítimas (normalmente você perde dinheiro nesses casos – não no banco).

Gerenciamento financeiro: O software também pode ajudar na tomada de decisões mais amplas. Por exemplo, depois de revisar suas finanças, um programa inteligente pode determinar se faz sentido ou não fazer pagamentos extras sobre empréstimos e quanto você pode dedicar à eliminação de sua dívida. Os bancos também podem ser capazes de orientá-lo sobre como obter taxas mais altas em suas economias.

Aprovação de empréstimo: Os credores estão ficando mais sofisticados sobre como eles avaliam os pedidos de empréstimo. Eles percebem que nem todo mundo tem uma pontuação alta no FICO – mas ainda devem se qualificar para empréstimos.

Algumas pessoas nunca estabeleceram crédito e outras ainda são boas tomadoras de empréstimos, mesmo com alguns itens negativos em seus relatórios de crédito.

Um estudo interno da Equifax mostrou que alguns credores negam desnecessariamente empréstimos devido a critérios de subscrição de empréstimos desatualizados, mas a inteligência artificial pode ajudar os mutuários não tradicionais a serem aprovados.

Como usar o Analytics preditivo em suas finanças

É fácil tirar proveito do aprendizado de máquina e melhorar suas finanças.

Gerenciamento financeiro pessoal (GFP): Use as ferramentas de GFP para ajudá-lo a gerenciar suas finanças e identificar oportunidades para melhorar as coisas.

Os bancos oferecem cada vez mais recursos para ajudá-lo a categorizar e prever transações em suas contas, e aplicativos de terceiros se concentram em itens como orçamento, gerenciamento de dívidas e muito mais.

Saiba como esses aplicativos geram receita, pois podem ser projetados para seduzi-lo a abrir novas contas bancárias ou de cartão de crédito. Se você sair na frente, isso é ótimo, mas é fundamental entender os incentivos de todos.

Credores com visão de futuro: Quando precisar emprestar dinheiro, procure credores que considerem mais do que sua pontuação tradicional no FICO e sua renda.

Os credores online usam cada vez mais informações de crédito alternativas para aprovar empréstimos, incluindo seu histórico de trabalho, sua educação e até mesmo seu comportamento online.

Já está acontecendo: Até certo ponto, você não precisa fazer nada. As instituições financeiras já empregam análises preditivas nos bastidores. Em muitos casos, os consumidores acham esses aplicativos irritantes – como quando você está tentando usar seu cartão de débito e o banco pensa que você é um ladrão. Mas você se beneficia com a redução de fraudes, algumas das quais podem causar dificuldades financeiras para você.

 

 

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