Machine Learning e Fintech: receitas crescem 960% até 2021

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As receitas de plataformas de Fintech que usam machine learning para emitirem empréstimos vão disparar 960% entre 2016 e 2021, atingindo os 17 mil milhões de dólares. São números de um novo estudo da Juniper Research.

Este crescimento, diz a Juniper, deve-se aos avanços em analítica e potência computacional.  O estudo, “AI & Machine Learning: Fintech Dynamics, Disruption & Future Opportunities 2016-2021” revela que os investimentos das empresas de Fintech em machine learning vão avançar rapidamente,  o que significa que a integração de inteligência artificial trará grandes benefícios ao mercado.

A Juniper, que designa machine learning como um subgrupo da Inteligência Artificial, dá o exemplo de duas startups de Fintech, Kabbage e ZestFinance. Ambas receberam 500 milhões em financiamento, enquanto as fabricantes analisadas pela consultora já gastaram 83 mil milhões de dólares em I&D no ano passado. Todos refereriam a IA como parte da estratégia central.

Um dos motivos para este salto é que as tecnologias de machine learning são agora mais acessíveis e baratas. A capacidade de os sistemas processarem sets de dados gigantescos em pouco tempo e as arquiteturas distribuídas abriram o mercado a novos players.

Os investimentos em IA estão a ser impulsionados pela avaliação de risco, em que vários indicadores são analisados por algoritmos para aprovar os empréstimos. Isto alarga consideravelmente o mercado endereçável para instituições financeiras, para lá da avaliação de crédito, em que a falta de histórico pode significar rejeiçao do empréstimo mesmo com baixo risco para quem pede o dinheiro.

“Onde a analítica Big Data ofereceu inteligência de negócio retrospetiva, o machine learning oferece capacidades preditivas e prescritivas”, explica o autor do estudo, Steffen Sorrell. “Os dados são chave – e as indústrias capazes de retirar expertise dos cientistas de dados serão as primeiras a capitalizar na oportunidade da IA.”

O whitepaper Fintech AI ~ A New Kind of Trader, está disponível para download no site da Juniper.


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