Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 8,7%

Variação mensal -1,6%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 7,6%

Variação mensal -3,5%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 39,8%

Percentual no mês 38,7%

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 56,7%

Percentual no mês 57,2%

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.321,18

Pontualidade do pagamento 77,7%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 268,83

Pontualidade do pagamento 93,9%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhões) 5,79

No mês (em milhões) 1,22

Empresas | Inadimplência

- 0.0%

No mês (em milhões) 7,8

MPEs | Inadimplência

- 0.0

No mês (em milhões) 7,4

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 47,9%

No mês (em milhões) 78,2

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 4,6%

Variação mensal 0,3%

Falência Requerida

Acumulado no ano 236

No mês 61

Recuperação Judicial Requerida

Acumulado no ano 638

No mês 167

Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 8,7%

Variação mensal -1,6%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 7,6%

Variação mensal -3,5%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 39,8%

Percentual no mês 38,7%

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 56,7%

Percentual no mês 57,2%

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.321,18

Pontualidade do pagamento 77,7%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 406,18

Pontualidade do pagamento 83,6%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 268,83

Pontualidade do pagamento 93,9%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhões) 5,79

No mês (em milhões) 1,22

Empresas | Inadimplência

- 0.0%

No mês (em milhões) 7,8

MPEs | Inadimplência

- 0.0

No mês (em milhões) 7,4

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 47,9%

No mês (em milhões) 78,2

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 4,6%

Variação mensal 0,3%

Falência Requerida

Acumulado no ano 236

No mês 61

Recuperação Judicial Requerida

Acumulado no ano 638

No mês 167

Decisão

A era da Machine Learning. Sua empresa está preparada?

Sua empresa está pronta para a era do Machine Learning? Veja como se adaptar e evoluir com dados.

A era da Machine Learning. Sua empresa está preparada?

Veja como essa tecnologia pode ajudar seu negócio com modelos precisos de dados, que permitem identificar oportunidades rentáveis e reduzir riscos de erros. Cada vez que você utiliza um sistema de GPS, o aplicativo personaliza as orientações de acordo com seu perfil de usuário. Este é apenas um exemplo simples de como as máquinas podem “aprender” a executar tarefas a partir de grande quantidade de dados e algoritmos, que caracterizam o chamado machine learning (ou aprendizagem de máquina). Na quarta onda da revolução industrial – era em que humanos e máquinas estão interligados por redes de dados –, essa tecnologia traz inúmeros desafios e, ao mesmo tempo, pode fazer a diferença para impulsionar os negócios das empresas.  Muito mais que modismo, a nova era deve resultar em aumento de produtividade, redução de preços e reconfiguração do mercado de trabalho. Acompanhar essas inovações para não perder a competitividade no mercado é uma necessidade. A fim de não ficarem obsoletas, as organizações precisam ter ferramentas, estrutura e pessoal capacitado para utilizar algoritmos na coleta, análise e classificação de padrões de dados que permitam a computadores fazer previsões. Ao gerar modelos que analisem rapidamente informações complexas, a técnica entrega resultados precisos em grande escala. Com isso, as empresas podem identificar oportunidades rentáveis e evitar erros perigosos. Benefícios da tecnologia

  1. O conhecimento adquirido pelos computadores possibilita antecipar fatos e comportamentos alinhados aos padrões de usuários identificados anteriormente. Assim, contribui para facilitar o processo de segmentação de clientes, detectando fatias do público-alvo e ajudando a criar uma abordagem preditiva que melhore a experiência do consumidor.
  2. A prospecção também é beneficiada pela adoção da tecnologia por possibilitar a identificação de potenciais clientes pela compreensão das tendências do consumidor.
  3. Machine learning automatiza várias tarefas exigidas para a implantação bem-sucedida de estratégias de marketing digital. Ao resolver uma série de problemas com a ajuda de dados, canais, conteúdo e contexto, aumenta o tempo disponível para que o time pense na estratégia como um todo.
  4. Os resultados do aprendizado da máquina ajudam ainda na retenção e conversão de um cliente específico por processar informações rapidamente, informando a hora certa de entrar em contato. A tecnologia consome dados e identifica informações relevantes em tempo real.
  5. A capacidade de processar quantidades praticamente ilimitadas de dados de fontes diversas permite revisá-los constantemente e ajustar a mensagem com base em comportamentos de clientes.

Nesse contexto, está claro que o machine learning é um conjunto de ferramentas que deve apoiar, cada vez mais, os profissionais. Especialistas preveem que sua presença seja crescente no cenário de transformação digital por que passam as empresas.

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