Open banking: novas possibilidades para o uso de machine learning nas fintechs brasileiras

• Autor(a) principal: Nagli, Luiz Sergio Dutra
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
• Texto Completo: https://hdl.handle.net/10438/33244
• topic: Regulation; Fintech; Open banking; Open finance; Machine learning; Regulação; Administração de empresas; Empresas novas; Bancos - Inovações tecnológicas; Sistema bancário livre; Aprendizado do computador

A implementação do Open Banking foi concebida e patrocinada pelo Banco Central do Brasil com a intenção de fomentar a inovação, a concorrência e o surgimento de novos produtos e serviços no sistema financeiro. Essa iniciativa tem a premissa básica de devolver a propriedade dos dados para os usuários, incentivando a concorrência e novos Modelos de Negócios. As Fintechs encontram no Open Banking uma oportunidade de terem acesso a uma posição completa e em tempo real da vida financeira dos seus clientes e encontram em Machine Learning novas possibilidades de produtos e serviços. Ao procurar padrões em grandes quantidades de dados, os algoritmos de Machine learning criam novas oportunidades para as Fintechs. Assim, o objetivo geral deste trabalho é identificar o papel de Machine Learning nos novos Modelos de Negócios das Fintechs para o aproveitamento das oportunidades do Open Banking. Para isso, foi adotada uma estratégia de pesquisa qualitativa baseada em um estudo de caso múltiplo, estudando como as Fintechs pretendem explorar as oportunidades de uso de Machine Learning. Os resultados indicam novas possibilidades de uso de Machine Learning como uma ferramenta de agregação, predição, recomendação e vendas cruzadas nesse novo ambiente de dados suportados pelo Open Banking, demonstrando como as empresas analisadas fizeram essa implementação. As Fintechs analisadas têm explorado as oportunidades do Open Banking com inovações no crédito e também com a iniciação de pagamentos nas transações baseadas em contexto, aperfeiçoando a jornada do cliente nas mais variadas aplicações do mercado.