Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 7,9%

Variação mensal 4,6%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 8,0%

Variação mensal 7,4%

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) 6,94

No mês (em milhões) 1,15

Empresas | Inadimplência

Variação Anual 15,9%

No mês (em milhões) 8,0

MPEs | Inadimplência

Variação Anual 16,4%

No mês (em milhões) 7,6

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 47,9%

No mês (em milhões) 78,2

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 4,2%

Variação mensal -1,5%

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 7,9%

Variação mensal 4,6%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 8,0%

Variação mensal 7,4%

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) 6,94

No mês (em milhões) 1,15

Empresas | Inadimplência

Variação Anual 15,9%

No mês (em milhões) 8,0

MPEs | Inadimplência

Variação Anual 16,4%

No mês (em milhões) 7,6

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 47,9%

No mês (em milhões) 78,2

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 4,2%

Variação mensal -1,5%

Falência Requerida

Acumulado no ano 236

No mês 61

Recuperação Judicial Requerida

Acumulado no ano 638

No mês 167

Decisão

Qual o perfil ideal do profissional para atuar com Machine Learning?

Qual o perfil ideal do profissional para atuar com Machine Learning?... Saiba mais!

Qual o perfil ideal do profissional para atuar com Machine Learning?

Lidar com essa tecnologia exige transformações nas empresas, que incluem times com novas habilidades. A incorporação na rotina das empresas de modelos e softwares que permitem “ensinar” uma máquina a realizar tarefas diversas, o chamado Machine Learning, é uma tendência que cresce a cada dia. A ferramenta, que é um tipo de inteligência artificial, traz benefícios às companhias de todos os segmentos. Permite aumentar a fidelização e a satisfação dos clientes, reduzir custos operacionais, proteger a organização e/ou melhorar as ações de marketing. Mas, para tirar o máximo proveito dessa tecnologia inovadora, é preciso que a empresa esteja preparada. Uma exigência fundamental é contar com times capacitados para utilizar algoritmos para a coleta e interpretação de dados, definir as regras para isso e executar tarefas adequadas para cada situação. Principais competências A primeira habilidade exigida do especialista em Machine Learning é saber construir um rico banco de dados com toda a informação que possa alimentar a máquina. Esse banco é a base para a criação de um modelo matemático, que pode fazer predições de padrões ou conexões. Afinal, o produto final é um software que, para agir, utilizará sua alimentação de dados e definição de regras. A complexidade envolvida nessa rotina de trabalho exige domínio dos fundamentos da ciência da computação e de programação. Para que a máquina funcione de forma integrada ao sistema da empresa, é necessário ainda ter experiência em engenharia de software e design de sistemas. Também é preciso ter capacidade de fazer avalições constantes para aperfeiçoar a máquina, tornando-a cada vez mais precisa. Sem falar na importância de ter conhecimentos de probabilidade e estatística para validar os modelos, que permitem tomar decisões cada vez mais acertadas. A integração do uso da ferramenta ao processo de tomada de decisão torna fundamental que, mais do que competência técnica, o profissional tenha conhecimento estratégico para utilizar o Machine Learning de forma alinhada ao mercado e aos objetivos da empresa. Essas exigências comprovam que, muito mais do que deter a tecnologia, as empresas precisam passar por alterações internas, contando com as pessoas certas como aliadas nessa transformação digital.

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