Machine Learning em serviços financeiros
Soluções inovadoras em Machine Learning podem ser aplicadas em vários processos de serviços financeiros. Por exemplo, é possível utilizar ferramentas como o Amazon Lex para construir uma interface de chatbot entre clientes e sistemas financeiros, com metodologia voltada ao atendimento.
Além disso, uma boa estratégia é a utilização de ferramentas para detecção e prevenção a fraudes. Existem serviços interessantes para atuar com ameaças de fraude, como o Amazon SageMaker, um serviço para construir e treinar modelos de machine learning, ou o Amazon Rekognition, usado para extrair informações valiosas a partir da análise de imagens e vídeos.
O auxílio de ferramentas da AWS possibilita a detecção de atividades e informações suspeitas com maior agilidade, e fortalecer o padrão de autenticação e segurança para prevenir contra fraudes nas transações financeiras.
Ter um sistema passível de aprendizagem e desenvolvimento inteligente é essencial, não apenas para assegurar transações financeiras legítimas, mas para uma evolução geral de negócios.
Uso de tecnologias otimizadas para análise de riscos
A análise de riscos tem se tornado um tema de prioridade no cotidiano de empresas da indústria financeira, dado o grande volume de usuários de plataformas do segmento. Ter um ambiente computacional capaz de executar análises de risco completas, para mitigar riscos na contratação de créditos, é essencial. A construção de modelos de Machine Learning que entregam autonomia, performance e escalabilidade é mais fácil com o uso do modelo em nuvem.
O portfólio de Machine Learning da AWS nos auxilia na construção de modelos para verificar informações de novos usuários de uma plataforma, coletando dados como renda média, transações e comportamentos financeiros de risco, scores de instituições de crédito, entre outros. O processamento e categorização dessas informações podem ser executados rapidamente com auxílio dos serviços AWS.
Esse movimento, além de enriquecer a relação com os usuários de soluções financeiras, entrega insights assertivos. O tempo de execução de pagamentos e contratação de créditos diminui com o uso de modelos performáticos, além de dar maior confiança e assertividade às decisões relacionadas a empréstimos bancários.
A visualização de dados se torna parte integrante do processo. Coletar insights do comportamento dos usuários, de fato, auxilia nas decisões de concessão de crédito. Além disso, é possível utilizar dados de comportamento financeiro para otimizar a oferta de produtos e serviços personalizados.
Conduzir análises de comportamentos frequentes dos usuários pode ser a porta de entrada para novas funcionalidades da plataforma, ou para a construção de serviços inéditos. Nesse sentido, a construção de uma camada visual de análise dos comportamentos pode ser realizada com o auxílio do Amazon Quicksight, um serviço otimizado para AWS, que permite a construção de dashboards personalizados sobre os dados de usuários.
Segurança para processos de pagamento
A indústria de pagamentos possui padrões restritos de compliance que precisam ser atendidos, como os padrões do PCI (Payment Card Industry). Quando trabalhamos com soluções AWS, conseguimos construir um ambiente escalável e performático com excelentes medidas de segurança.
Um número grande de serviços da AWS possui conformidade com os padrões estabelecidos pelo PCI. É possível, por exemplo, subir um ambiente completo em nuvem a partir do uso de EC2 para rodar máquinas virtuais, RDS para banco de dados e S3 para armazenamento de objetos. Todas essas ferramentas estão no escopo do padrão de conformidade mais conhecido para indústria de pagamentos.
A AWS também conta com ferramentas avançadas de gerenciamento de chaves de criptografia. É o caso de serviços como o AWS Key Management Service ou o AWS CloudHSM. Esse último serviço é muito utilizado para substituir módulos de segurança em hardware, que costumam ser bem mais caros em suas versões físicas.
Soluções de segurança têm se tornado cada vez mais autônomas e inteligentes. A execução de serviços dentro de uma plataforma unificada permite a união de medidas de segurança, como as citadas, com uma estratégia de prevenção a fraudes ou vazamento de dados, por exemplo. Essas estratégias são capazes de assegurar não apenas o cumprimento de compliance, em um aspecto técnico, mas também de modificar os insights relacionados à segurança do negócio no geral.
Nesse sentido, é possível unir um portfólio otimizado na nuvem AWS, com insights e necessidades de negócio. Um exemplo que já está virando realidade é o uso de Machine Learning especificamente para prevenção a fraudes. Há, inclusive, uma implementação de solução já documentada pela AWS de Detecção de Fraudes usando Machine Learning.
A ideia é utilizar datasets baseados em transações financeiras para treinar modelos capazes de reconhecer padrões. Esses padrões estariam relacionados a atividades fraudulentas, que poderiam ser analisadas de maneira aprofundada para melhorar a implementação do modelo.
Open Banking na AWS
O Open Banking instaura uma forma segura de trabalhar com informações financeiras e acesso a dados pessoais.
Todas as transações de pagamento e troca de informações em uma interface de serviços financeiros possuem padrões instaurados com foco em segurança e performance no Open Banking. O uso de APIs abertas para comunicação e melhoria na experiência de consumo também é uma característica interessante dessa modalidade.
A AWS conta com um ecossistema voltado a criação de APIs e execução de microsserviços. Utilizando o Amazon API Gateway para gerenciamento projetar, criar e gerenciar APIs na nuvem, conseguimos criar um ambiente escalável e altamente performático, que abriga a sua API bancária.
Além disso, muitos serviços de consumo computacional podem rodar em AWS Lambda, um serviço de computação totalmente serverless, que executa códigos para várias categorias de aplicação. Assim, cada vez mais, um ambiente autônomo e personalizado vira realidade.
Open Banking tem implementação facilitada e escalável na AWS. Ganhar controles de segurança e melhorar a análise de dados provenientes dos consumidores ficou mais fácil.
Data Analytics e Big Data
Lidar com grandes quantidades de dados é uma dificuldade atual. Para serviços financeiros, que processam milhares de informações de clientes todos os dias, o cenário pode se tornar desafiador.
Agregar dados em enorme escala é mais seguro e prático com as ferramentas corretas. O Amazon Simple Storage Service (S3), por exemplo, possibilita a criação de data lakes com petabytes de dados, que são armazenados de maneira privada e segura.
Podemos, ainda, construir processos complexos e escaláveis de processamento de dados. Algumas ferramentas, como o Amazon EMR, podem ajudar a tratar cargas de trabalho de big data para extrair informações importantes dos dados importados.
Analisar dados é a principal atividade de toda empresa. Dados são alguns dos produtos mais valiosos para qualquer organização. Ter um processo maduro e inteligente de ingestão, processamento e extração de informações é essencial para começar a inovar na AWS.
