A importância do machine learning para empresas se consolidou como uma poderosa ferramenta estratégica.
Cada vez mais organizações estão incorporando algoritmos de aprendizado de máquina em seus processos, impulsionando ganhos de eficiência, precisão e inovação. Desde a detecção de fraudes em tempo real até a personalização do relacionamento com clientes. E a MOVTI, com sua experiência em soluções de transformação digital, pode ajudar sua empresa a implementar o machine learning de forma segura e eficaz.
Neste artigo, você vai conhecer 4 exemplos práticos de como o machine learning está sendo utilizado em diferentes setores, e entender como essa tecnologia pode ser aplicada para resolver desafios reais da sua empresa
Machine Learning para empresas: o que é e por que usar?
Antes de conferirmos alguns exemplos, vale recapitular brevemente o conceito: machine learning (ML ou aprendizado de máquina) é um campo da inteligência artificial que permite que sistemas aprendam e tomem decisões com base em dados, sem serem explicitamente programados para cada tarefa.
Esses algoritmos identificam padrões e insights ocultos nos dados e conseguem melhorar sua performance com o tempo.
Implementar machine learning traz vantagens competitivas importantes, como: automatização de processos repetitivos, melhora na tomada de decisão com base em dados, redução de custos operacionais, personalização da experiência do cliente e previsão de demandas e tendências.
A crescente ameaça de fraudes
O crescimento acelerado da transformação digital trouxe inúmeras vantagens para as empresas, mas também aumentou a exposição a riscos cibernéticos por que as ações criminosas também evoluem, especialmente no que diz respeito às fraudes digitais.
De modo geral, 2023 registrou um crescimento significativo em ataques cibernéticos em diversas regiões, incluindo o Brasil. Confira os dados:
Impacto das fraudes no mercado brasileiro
- R$ 1,1 bilhão em golpes digitais: em 2023, os brasileiros perderam R$ 1,1 bilhão em golpes digitais, representando um aumento de 12% em comparação ao ano anterior. Esse cenário afeta empresas de todos os tamanhos, especialmente as de pequeno porte, que operam com margens de lucro mais apertadas e menos recursos para absorver custos adicionais.
- 3,7 milhões de tentativas de fraude: no mesmo ano, ocorreram 3,7 milhões de tentativas de fraude no comércio eletrônico brasileiro, totalizando R$ 3,5 bilhões em prejuízos. O ticket médio das tentativas de fraude foi de R$ 925,44, duas vezes maior que o ticket médio de pedidos legítimos.
- 284 mil tentativas de fraude de identidade: só em janeiro daquele ano, foram registradas 284.198 tentativas de fraude de identidade no Brasil, o que equivale a uma tentativa a cada 9 segundos — o setor bancário e de cartões liderou com mais de 133 mil tentativas.
A importância do Machine Learning na prevenção de fraudes
Diante desse cenário, o Machine Learning surge como uma ferramenta estratégica para as empresas. Sua capacidade de analisar grandes volumes de dados em tempo real permite identificar padrões e comportamentos suspeitos, antecipando fraudes antes que causem danos significativos.
1. Detecção de fraudes em tempo real
Um dos usos mais importantes do machine learning é na identificação de fraudes, especialmente em setores como financeiro, bancário e e-commerce. Os algoritmos analisam o comportamento de transações em tempo real e identificam padrões suspeitos, bloqueando ações fraudulentas antes que causem prejuízos.
Esses sistemas são capazes de se adaptar e aprender com novos tipos de fraudes à medida que ocorrem, melhorando sua eficácia ao longo do tempo.
Ou seja, permitem que as empresas mantenham uma proteção constante, sem precisar de atualizações manuais frequentes, o que é essencial para lidar com a crescente sofisticação dos crimes digitais.
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2. Previsão de demanda e gestão de estoque
Com o machine learning, é possível prever com muito mais precisão a demanda futura por produtos ou serviços, o que é essencial para evitar tanto o excesso quanto a falta de estoque, otimizando a logística e reduzindo perdas.
Da mesma forma, os algoritmos de aprendizado de máquina conseguem identificar padrões sazonais, tendências de consumo e até mesmo influências externas, como mudanças econômicas ou comportamentais, que afetam a demanda.
Com essa abordagem, é possível garantir a quantidade certa de produtos no momento certo, o que melhora a experiência do cliente e maximiza a eficiência operacional.
3. Personalização de marketing e otimização de preços
Entre tantas vantagens do machine learning para empresas, o marketing é uma das áreas que mais tem se beneficiado. Por causa dos algoritmos, é possível analisar o comportamento dos clientes e criar campanhas altamente personalizadas, que falam diretamente com os interesses de cada perfil de consumidor.
Ao mesmo tempo, estratégias como o pricing dinâmico também são alimentadas por ML, ajustando os preços de produtos ou serviços com base em uma série de fatores, como concorrência, demanda, sazonalidade e histórico de vendas.
A integração dessas duas abordagens permite que as empresas ofereçam ofertas personalizadas para seus clientes e ajustem os preços de forma otimizada, maximizando a conversão e a lucratividade.
4. Manutenção preditiva em indústrias
No setor industrial, o ML desempenha um papel crucial na manutenção preditiva, sendo capaz de prever falhas de equipamentos antes que elas ocorram, permitindo que os gestores tomem ações corretivas com antecedência para evitar paradas inesperadas.
Por meio de sensores IoT (Internet das Coisas) conectados a sistemas de aprendizado de máquina, é possível monitorar em tempo real as condições operacionais de máquinas e equipamentos, como temperatura, vibração e pressão.
Adotar o machine learning é uma decisão estratégica
Adotar machine learning é uma decisão estratégica que pode transformar a forma como sua organização opera e se relaciona com o mercado.
Há uma ampla variedade de aplicações possíveis, em diferentes setores e áreas do negócio. O foco está em identificar os pontos onde a inteligência artificial pode gerar maior impacto e iniciar com projetos pilotos que validem os benefícios.
São impactos diretos no retorno sobre investimento (ROI), uma vez que proporcionam maior eficiência operacional, redução de custos e decisões baseadas em dados precisos.
Um bom exemplo disso é a automação de processos repetitivos, na qual as empresas conseguem liberar seus recursos humanos para tarefas de maior valor agregado, aumentando a produtividade.
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Como implementar o Machine Learning?
Agora que você conhece as diversas formas de aplicação e os benefícios do machine learning para empresas, é hora de dar o próximo passo para integrar essa tecnologia ao seu negócio!
A MOVTI, especializada em transformação digital e soluções em Google Cloud, está pronta para assessorar sua empresa com as soluções adequadas, desde a escolha da melhor solução até a implementação e treinamento da sua equipe.
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