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. A IA acelera esse processo, mas é a qualidade dos dados que determina a eficiência da capacidade analítica. Afinal, informações pouco relevantes ou fora do contexto podem gerar resultados equivocados, com efeitos que ganham escala junto com eles. Na IA², a inteligência analítica ajuda a selecionar os dados, interpretar o contexto de cada situação, validar premissas, considerar riscos e buscar acurácia. Enquanto isso, a inteligência artificial potencializa a capacidade de processamento e permite fazer tudo isso com mais agilidade, e maior escala. 

A Serasa Experian reúne ainda uma base de dados exclusiva e diversa. É esse conjunto de elementos que transforma uma tecnologia capaz de gerar respostas em inteligência preparada para apoiar decisões de negócio. 

Da análise à decisão 

Crédito, marketing e prevenção a fraudes são setores com contextos e desafios diferentes. Entretanto, todas essas frentes de negócio possuem algo em comum:  situações que exigem analisar grandes volumes de informações para avaliar riscos ou identificar oportunidades.  

A IA² busca apoiar decisões mais confiáveis, ao potencializar a capacidade analítica da Serasa Experian com o uso da inteligência artificial.  Ao mesmo tempo, ajuda a transformar informação em ação com mais rapidez e permite aplicar essa inteligência a um volume maior de operações. 

Ganhar escala, nesse contexto, não significa abrir mão dos critérios necessários para cada decisão, mas levar a mesma capacidade de análise a mais situações e ampliar seu impacto nos negócios. 

IA também precisa de regras 

Uma resposta pode parecer convincente e, ainda assim, não deixar claro quais informações foram consideradas ou quais critérios orientaram o modelo. À medida que sistemas de inteligência artificial passam a apoiar tomadas de decisões, entender seus limites se torna ainda mais relevante. 

Na IA², a tecnologia é acompanhada por mecanismos de governança, supervisão humana e segurança, além de recursos que permitem explicar os resultados dos modelos e de medidas voltadas à mitigação de vieses. A inteligência artificial não elimina a possibilidade de riscos, erros ou distorções, nem transfere integralmente à máquina a responsabilidade por decisões críticas. 

Os cuidados começam na seleção dos dados e seguem pela interpretação do problema, pela validação das premissas e pelos controles adotados antes que o resultado seja incorporado a uma decisão.