Conceder crédito, analisar indícios de fraude ou identificar consumidores com maior afinidade com uma oferta exige lidar com uma quantidade enorme de informações. A inteligência artificial acelerou esse trabalho e ampliou a capacidade de processamento das empresas. Mas velocidade, sozinha, não garante uma decisão melhor.
A qualidade da resposta depende dos dados que alimentam os modelos, do contexto em que são analisados e dos critérios adotados. Em decisões que envolvem riscos financeiros, consumidores e oportunidades de negócio, processar informações rapidamente sem dados confiáveis ou sem saber como interpretá-los, amplia a chance de erro.
Diante desse cenário, a Serasa Experian, maior datatech do Brasil, apresenta IA² como a combinação entre sua inteligência analítica e tecnologias avançadas de inteligência artificial.
Essa trajetória começou bem antes da popularização das ferramentas que conversam com o usuário ou produzem textos e imagens. A empresa trabalha há anos com Machine Learning aplicado a seus modelos analíticos. E, mais recentemente, com a evolução dos grandes modelos de linguagem, conhecidos pela sigla LLMs, a companhia também ampliou os recursos tecnológicos disponíveis.
Uma boa resposta começa pelos dados
Uma análise de crédito ajuda a dimensionar esse desafio. É preciso reunir informações relevantes, avaliar os riscos envolvidos e estabelecer critérios para chegar a uma decisão.
