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Para muitas pessoas, o uso de inteligência artificial<\/strong> ainda é cercado de mistérios. O uso de dados para produzir soluções para um determinado problema parece não ser devidamente compreendido pela maioria. Afinal, como saber se a máquina julgou corretamente os fatores de riscos? Como saber se o algoritmo não refletiu nenhum tipo de preconceito? Quando essas decisões impactam no limite de crédito, os questionamentos são ainda maiores.<\/p>\n Essas questões são alguns desafios com os quais o indiano Krishna Venkatraman<\/strong> precisa lidar diariamente. No começo do ano, ele trocou a vice-presidência da IBM<\/a>, em Nova York, para dirigir a área de ciência de dados do Nubank<\/a>, a fintech que mais emite cartões de crédito no Brasil.<\/p>\n <\/p>\n Identificação de bons e maus pagadores<\/strong><\/p>\n Em entrevista ao Estadão, <\/em>Venkatraman, que é pós-doutor em Engenharia Industrial pela Universidade de Stanford, explicou como o Nubank<\/strong> utiliza a inteligência artificial<\/a>. Ele esclareceu que, para identificar bons e maus pagadores, a tecnologia usa os relatórios de birôs de crédito, comportamento de compras e até recomendações de usuários que também já são clientes.<\/p>\n Ele explica que a aprovação de crédito<\/a> é um processo caro, o que pode excluir muita gente, sobrando apenas os consumidores que “valem a pena”. Com a inteligência artificial<\/strong>, é possível analisar os créditos em segundos, e não em uma semana. “Se um usuário tem alto risco em certo limite, concedemos a ele limite mais baixo. Assim, a pessoa pode usar nosso produto e, com mais informações, podemos até aumentar o limite”.<\/p>\n <\/p>\n Krishna Venkatraman – Foto: SiliconAngle<\/em><\/p>\n Análise isenta de preconceitos<\/strong><\/p>\n Venkatraman garante que os fatores que afetam o crédito sempre serão os utilizados pela tecnologia<\/a>, como renda e ficha criminal. “São coisas razoáveis de se supor e não são segregatórias”, afirmou. “Sociedades podem ter diferentes proporções de pessoas com certas características, mas não se deve condicionar uma decisão sobre isso”, completou o executivo indiano.<\/p>\n <\/p>\n Uso de dados respeitando a privacidade<\/strong><\/p>\n O executivo do Nubank<\/strong> explica que não há razão para um cientista<\/a> de dados saber precisamente quem é determinado cliente, porque ele pode analisar pelo contexto. “Nos próximos 10 anos, os clientes tomarão as rédeas sobre os direitos de seus dados. É perfeitamente possível anonimizar dados sensíveis ou remover informações pessoais, a menos que eles sejam extremamente necessários, como em casos de fraude”.<\/p>\n <\/p>\n Fintechs tomando o lugar de bancos tradicionais<\/strong><\/p>\n Com o surgimento de fintechs<\/a> como o Nubank, muitos preferiram abandonar os bancos tradicionais. Sobre isso, Venkatraman afirma que “inteligência artificial e dados são ferramentas para fins específicos”.<\/p>\n “Podemos ter vantagem agora, mas todos os grandes bancos estão olhando para isso. A real vantagem que temos é na centralidade do usuário. Não é uma resposta tecnológica, e nunca é. A resposta é como fazer a tecnologia trabalhar em direção ao usuário” disse Venkatraman.<\/p>\n <\/p>\n Uso da tecnologia no Brasil<\/strong><\/p>\n Venkatraman afirma que o Brasil ainda não está no mesmo nível de países como os Estados Unidos<\/a>, quando se trata do uso da inteligência artificial<\/a> por insitituições financeiras. “A riqueza e diversidade de dados dos EUA é maior. O Brasil tem alguns “buracos” que precisamos cobrir. Informações de bom pagamnto, como cadastro positivo, ainda não são amplamente adotados por aqui”, explica o indiano.<\/p>\n Ao mesmo tempo, ele garante que esses “buracos” deixarão de existir em pouco tempo: “Saber quem pagou uma conta no tempo correto é valioso. Mas isso vai mudar em breve, não vai demorar 50 anos, como aconteceu lá. O ritmo da tecnologia é rápido o sufuciente para que isso não aconteça”.<\/p>\n <\/p>\n Via: Estadão<\/em><\/p>\n <\/p>\n #tecnologia<\/a> #tecnologias<\/a> #technology<\/a> #tecnolog<\/a> #iphone<\/a> #informatica<\/a> #tech<\/a> #design<\/a> #samsung<\/a> #internet<\/a> #apple<\/a> #smartphone<\/a> #seguranca<\/a> #venezuela<\/a> #celular<\/a> #celulares<\/a> #inovar<\/a> #qualidade<\/a> #software<\/a> #empresas<\/a> #cursos<\/a> #engenharia<\/a> #industria<\/a> #marketing<\/a> #ti<\/a> #tecnoblog<\/a> #veja<\/a> #olhardigital<\/a> #mundodigital<\/a> #inteligenciaartificial<\/a> #criar site<\/a> #criar site curitiba<\/a> #wiysolutions<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Para muitas pessoas, o uso de inteligência artificial ainda é cercado de mistérios. O uso de dados para produzir soluções para um determinado problema parece não ser devidamente compreendido pela maioria. Afinal, como saber se a máquina julgou corretamente os fatores de riscos? 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