Diante da quantidade gigantesca de dados que produzimos todos os dias, o machine learning estabeleceu-se como uma tecnologia fundamental para o desenvolvimento e a inovação. Isso acontece porque o aprendizado de máquina permite que esses equipamentos façam predições por meio do processamento de dados.
A tendência é que o aprendizado de máquina continue tornando-se mais e mais importante a cada ano, mas o machine learning já se faz presente de diversas formas nos processos das organizações. Continue acompanhando e conheça melhor algumas das principais soluções que fazem uso dessa tecnologia.
Leitura automatizada de documentos
A leitura automatizada de documentos pode ser feita por meio da tecnologia de OCR, ou Optical Character Recognition (Reconhecimento Óptico de Caracteres).
Ao receber uma imagem em formato JPG ou PNG, as máquinas são capazes apenas de processá-las como imagens, e não de compreender o texto contido nelas. Então, para que seja possível processar as informações de um RG ou CNH, por exemplo, é necessário primeiro converter a foto do documento em texto.
Isso é possível com o OCR de documentos. A tecnologia implementa o machine learning para melhorar continuamente e para que o equipamento utilizado aprenda a partir de sua base de dados.
Dessa forma, sua empresa pode utilizar o OCR de documentos para automatizar processos de background check, como a validação dos dados colhidos em fontes públicas e privadas. Além de garantir mais agilidade, isso também proporciona uma experiência mais rápida e agradável para o seu cliente.
Soluções antifraude
Se o machine learning é uma ferramenta para aprimorar as máquinas utilizadas em empresas de todos os setores, o mesmo acontece com indivíduos interessados em usar a tecnologia como meio de aplicar fraudes. A boa notícia é que o aprendizado de máquina também pode fortalecer as soluções preventivas e corretivas relacionadas à fraude.
Principalmente no setor financeiro, o machine learning pode ser utilizado para mapear pontos fracos e padrões indicadores de fraude. Além disso, por fazer uma análise de dados mais rápida e eficaz do que outros meios, a tecnologia também permite tomar decisões estratégicas em relação a esses riscos com mais assertividade.
Chatbots
As soluções de atendimento automatizadas possibilitam maior agilidade e eficácia no contato com o cliente em determinados momentos. Por outro lado, pode prejudicar a experiência — por parte do público consumidor, é crescente a busca por atendimentos personalizados e humanizados.
O aprendizado de máquina é uma estratégia comumente utilizada para balancear esses dois pontos e chegar a uma solução que atenda às necessidades de forma automatizada. Os chatbots usam o machine learning para aprender continuamente a partir dos dados colhidos em cada interação com um cliente.
Dessa forma, tornam-se capazes de oferecer respostas mais completas e certeiras ou, quando não conseguirem solucionar uma dúvida ou atender a um pedido por informação, podem orientar o cliente sobre como proceder para conseguir o atendimento de que precisa. Para tanto, os bots utilizam também o processamento de linguagem natural.
Assistentes pessoais
A Siri da Apple, a Cortana da Microsoft, a Alexa da Amazon e outras assistentes pessoais digitais de grandes empresas de tecnologia usam uma combinação de aplicações de machine learning e de sistemas baseados em regras para proporcionar interatividade e eficácia nas ações cotidianas que desenvolvem para seus usuários.
As assistentes pessoais usam aplicações para identificação de linguagem, transcrição e processamento de linguagem natural, entre outras. Assim, elas conseguem entender comandos para solicitar determinado serviço ou executar um programa/ app, por exemplo, e proporcionar uma experiência altamente interativa e personalizada para o usuário.
Esse é mais um exemplo da utilização da tecnologia para atender à demanda dos clientes e usuários por mais dinamismo, agilidade e personalização em sua relação com as empresas e seus produtos/serviços.
Ferramentas para análise e detecção de malware
Assim como acontece no escopo das ocorrências de fraude, os avanços da tecnologia também são implementados na construção de malware destinado a, por exemplo, roubar os dados de uma empresa. Hoje, com o machine learning, pessoas mal-intencionadas podem desenvolver malwares mais sofisticados em sua execução e mais difíceis de detectar.
Por outro lado, o aprendizado de máquina também pode ser uma ferramenta para a prevenção a situações decorridas de malwares, como um vazamento de dados — que pode resultar em grandes prejuízos e danos à reputação do negócio. Com a tecnologia, essas soluções descobrem continuamente novos padrões indicativos de malware e, dessa forma, não ficam para trás diante dos avanços das próprias ameaças.
Como mostramos, o machine learning possibilita mais assertividade, eficácia e agilidade em diversos processos do dia a dia de uma empresa, desde a validação de identidade até a tomada de decisões estratégicas.
Na idwall, utilizamos o machine learning para fortalecer nossas soluções de verificação de identidade. Quer saber como podemos ajudar sua empresa? Entre em contato com nossos especialistas pelo formulário abaixo: