A automação de machine learning (ML) é um dos campos de aplicação da inteligência artificial. Seu objetivo é dotar os sistemas da capacidade de aprender e melhorar sem a necessidade de ser programado explicitamente para realizar uma tarefa. Portanto, é muito utilizado dentro do próprio ramo da tecnologia da informação, pois é capaz de acessar dados, aprender com eles e aplicá-los para realizar determinadas funções.

Esse processo se inicia com observações ou dados, ou seja, por meio da experiência direta do algoritmo “robô” ou por instrução prévia do programador. Assim, a ML passa a procurar padrões nos dados, tomando decisões a partir do que foi observado nos exemplos fornecidos por nós. Em última instância, a meta é que os computadores tenham a habilidade de aprendizado automática, dispensando a intervenção humana.

Com essa ferramenta, portanto, você poderá automatizar seu cadastro com muito mais precisão. Quer entender melhor? Então, leia o nosso post até o final!

O que é automação de machine learning?

Existem vários métodos de machine learning, como:

  • algoritmo supervisionado: neste caso, há a intervenção humana em alguns processos após a criação do algoritmo. O “robô” é dotado da capacidade de aplicar o que foi aprendido no passado a novas tarefas. Ele fará isso utilizando alguns exemplos rotulados prévios adquiridos durante um procedimento chamado de “treinamento”. A partir da análise desse conjunto de dados anterior, ele infere uma determinada função para realizar suas previsões a respeito dos outputs programados previamente;
  • algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados: neste modelo, não há nenhuma classificação ou rotulação de dados prévios e os sistemas inferem a função sem nenhuma ajuda. Portanto, ele não objetiva a busca de uma saída correta, mas a exploração de dados e extração de inferências.

​​Como ela pode ser aplicada na automação de cadastros?

O machine learning pode ser utilizado de diversas formas na automação de cadastros, como:

  • atualização: geralmente, é necessário que um funcionário insira manualmente as novas informações do cliente. No entanto, o aprendizado de máquina permite que um software aprenda a extrair informações de bancos de dados de outras aplicações. Então, no caso de uma rede de supermercado, se o cliente informar um novo telefone durante uma venda no caixa, a automação permitirá que todos os demais cadastros sejam instantaneamente atualizados;
  • mineração de dados é o nome dado aos processos de busca de padrões e correlações nos dados armazenados dentro de uma empresa com a finalidade de prever resultados e tomar decisões. O ML é, portanto, perfeito para essa tarefa, pois é capaz de vasculhar imensas quantidades de dados em poucos minutos dentro dos cadastros da sua empresa.

Quais as vantagens de investir no machine learning?

Vendas e engajamento de clientes

Manter os cadastros atualizados ajuda sua empresa a ter sempre informações privilegiadas em relação a seus clientes. A automação permite que você integre os dados internos e externos — obtidos em outros softwares e plataformas — para gerar insights que aumentem as vendas e o faturamento ao mesmo tempo em que reduz os riscos intrínsecos ao negócio.

Os algoritmos do machine learning são capazes de aprender com os padrões de dados que analisam. Então, ficam mais “inteligentes” à medida que o tempo passa. Consequentemente, eles não necessitam de supervisão constante para atualizar os algoritmos. Desse modo, será possível utilizar os cadastros para segmentar clientes e prospects com perfis similares de modo a pensar em estratégias diferentes para atingi-los.

Desse modo, sua empresa poderá identificar oportunidades de vendas únicas, o que não seria possível com ferramentas tradicionais. Portanto, a capacidade do aprendizado de máquina para selecionar os perfis mais sensíveis nos cadastros faz com que o marketing consiga elaborar campanhas mais eficazes.

Crédito e cobrança

Os cadastros são essenciais para as operações de cessão, cobrança e recuperação de créditos. Neles, é possível obter com rapidez a visualização de dados importantes, como data da dívida, tempo de atraso, valor dos juros, margem de desconto possível etc.

A machine learning pode interpretar os dados dos cadastros e lhe ajudar a responder perguntas importantes como:

  • Quais são os clientes mais propensos a pagar?
  • Como abordar esses clientes?

Isso será possível uma vez que, ao analisar o histórico de pagamentos, as ferramentas de aprendizagem de máquina conseguem segmentar os grupos de acordo com sua propensão a quitar as dívidas. Além disso, mostrará como foi possível convencer as pessoas com um perfil semelhante, se foi por meio de parcelamentos maiores ou descontos na dívida à vista. Isso torna a abordagem dos seus recuperadores de crédito mais persuasiva.

Ademais, com os cadastros atualizados e integrados com machine learning, sua empresa pode mandar conteúdos personalizados para atraí-los à negociação, como e-mail e SMS marketing.

Retenção de clientes

No varejo, há uma métrica importantíssima para definir se vale a pena investir em um cliente ou não: a propensão de compras recorrentes. Ou seja, a medida de quantas vezes um cliente volta a fazer negócio com sua empresa após a última transação.

Clientes que compram frequentemente são mais valiosos e devem ser mantidos. Tudo começa com um cadastro adequado e, para isso, a automação é essencial, pois integrará as informações obtidas em softwares de venda e no site de e-commerces. Consequentemente, os dados serão atualizados sempre em tempo real. 

Porém, é necessário ter um cadastro preciso, atualizado e inteligente para controlar esse aspecto — o que só pode ser obtido por meio do machine learning. Este é capaz de identificar os padrões de rotatividade de clientes com precisão e indicar aqueles mais sensíveis às estratégias de retenção.

Identificação de fraudes

Em todos os grandes bancos do mundo, a aprendizagem de máquina tem sido utilizada para a prevenção de fraudes. Afinal, essa ferramenta, em vez de identificar somente algoritmos maliciosos, tem a capacidade de aprender o padrão das fraudes.

Ou seja, interpreta ações potencialmente danosas, como alterações de bancos de dados, uso de proxies de regiões com pouca fiscalização, diversas tentativas de login com senhas diferentes em poucos segundos etc.

Nos cadastros, ela será crucial para identificar quais são os dados mais sensíveis a hackers, como contas de banco, número de cartões de crédito ou valores de dívidas.

Como uma empresa especializada por ajudá-lo?

Como você deve ter imaginado, essas tarefas não são tão simples. Portanto, elas são melhores executadas quando você as deixa nas mãos de empresas especializadas em automação de machine learning. Elas saberão, com propriedade, quais são os diagnósticos mais importantes, quais são as tarefas prioritárias e quais as análises mais importantes dentro de um cadastro. 

Quer entender melhor como uma empresa experiente e especializada pode implementar o machine learning na automação dos seus cadastros? Então, entre em contato com a nossa empresa!

Beluga
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No blog Beluga você encontra o melhor conteúdo sobre data science, machine learning e inteligência artificial para alavancar sua empresa através dos seus dados.

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