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Abraçando a aprendizagem da máquina e o futuro do comércio eletrônico



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A verdade é que você não pode passar um dia sem ouvir outra reviravolta nas maravilhas  da Inteligência Artificial e da Aprendizagem de Máquina no mundo do comércio eletrônico.

A Inteligência Artificial, também conhecida como IA, tem um espaço gigante no mercado – quer se trate de dirigir carros, jogar Go, diagnosticar doenças ou escrever notícias.

Na verdade, a Aprendizagem de Máquina e a IA estão presentes no comércio eletrônico há tanto tempo que às vezes parece que estamos falando sobre isso repetitivamente. Mas, às vezes, quando se trata de automatizar o comércio digital, é útil desacelerar e considerar não apenas até onde chegamos, mas até onde temos que ir!

Vamos começar separando o hype da realidade. Para isso, contamos com a ajuda de um especialista em IA que já viu isso acontecer antes (no campo da publicidade digital). Confira s seguir.

Long-Ji Lin é o cientista chefe da Signifyd’s e um cara que pensa muito na Aprendizagem de Máquina. Ele possui doutorado em Ciência da Computação e Inteligência Artificial e vêm trabalhando no campo há anos. Uma de suas maiores crenças é no poder da Aprendizagem de Máquina para aumentar a inteligência humana e, naturalmente, na capacidade da tecnologia para melhorar prevenção de fraudes .

Pense no problema: muitos milhões de pedidos online inundando os varejistas diariamente; fraudadores à espreita, aumentando constantemente seu jogo na tentativa de vencer as barreiras à fraude que os varejistas erguem. E então, como você vasculha os pedidos e determina quais são legítimos e quais são fraudulentos?

“Há tantas pessoas por aí tentando trapacear”, diz Lin sobre os fraudadores que atacam os e‑commerces. “Não é viável contratar diversas pessoas para revisar pedidos e tomar decisões. Isso dá muito trabalho.”

E assim os seres humanos concebem os modelos que podem detectar problemas. Eles ensinam as máquinas a fazer as grandes e repetitivas tarefas e depois trabalham ao seu lado. A máquina emite um polegar para cima ou para baixo na grande maioria das encomendas. Os casos mais complicados são encaminhados a um analista de fraude que pode recorrer ao instinto humano, experiência, raciocínio e pesquisa para tomar uma decisão.

O aprendizado de máquinas é realmente nosso aliado!

É claro que Lin está familiarizado com o pensamento de que a ascensão das máquinas um dia será prejudicial para a raça humana. Elon Musk é uma das pessoas que são conhecidas como machine-learning worrier – em sua tradução, preocupado com o Aprendizado de Máquina.

Outro exemplo é o físico do MIT, Max Tegmark, que publicou um livro convincente sobre o assunto: “Life 3.0”. Nele, é previsto um mundo no qual as máquinas não são tão amigáveis.

“Pense em zangões do tamanho de abelhas que poderiam ser programados para matar certas pessoas, ou certas categorias de pessoas, agarrando seus crânios com pequenas garras de metal e perfurando suas cabeças”, é a maneira como o Wall Street Journal  comenta sobre o livro de Tegmark que descreve o futuro fictício e insano das máquinas.

É claro que a Aprendizagem de Máquinas e a Inteligência Artificial não alcançaram nada próximo ao tipo de sofisticação para criar um cenário tão pesadelo. Vamos considerar isso como uma boa notícia.

Lin ainda conta que um caminho a seguir é manter uma visão menos distópica. Pensar em uma época em que as máquinas ensinam, de forma sofisticada, outras máquinas a melhorarem no que fazem.

“Ainda temos muitos desafios para ensinar as máquinas, quem dirá ensinar máquinas para ensinar máquinas”, diz ele.

Hoje, o Aprendizado de Máquina não é sobre a ascensão assustadora das máquinas com as quais visionários tecnológicos, como Musk, se preocupam. Ela é uma forma de escalar um negócio e uma solução para que os varejistas digitais aumentem a receita enquanto proporcionam uma melhor experiência de compra para seus clientes.

Mas você deve se perguntar:  como aumentar a receita e melhorar essa experiência de compra?

Considere a proteção contra fraudes apenas uma fatia da revolução do Aprendizado de Máquina no que se refere ao comércio eletrônico e uma na qual a Signifyd está particularmente interessada.

Como um sistema movido a humanos ou baseado em regras pode acompanhar os fraudadores que estão constantemente mudando e aprimorando suas táticas e técnicas? Como os varejistas que usam sistemas tradicionais podem acompanhar o rápido crescimento dos pedidos – o tipo de crescimento que é bom para os negócios, desde que os pedidos sejam legítimos -?

Um sistema de prevenção de fraudes bem elaborado, baseado no Aprendizado de Máquina permite que um negócio seja dimensionado. Além disso, ele reduz drasticamente o número de pedidos que precisam ser revisados manualmente, e, ao mesmo tempo, diminui o número de pedidos que são erroneamente recusados por medo de fraude.

Menos pedidos recusados e decisões em tempo real sobre o envio significam menos clientes desapontados e frustrados se perguntando por que suas encomendas nunca chegaram ou demoraram tanto para chegar.

No entanto, a proliferação de tecnologias de Aprendizagem de Máquina em uma ampla faixa de indústrias é relativamente nova. Como sempre, a mudança requer um novo pensamento, mas é justo dizer que, entre os temas principais no varejo hoje em dia, está posicionada a necessidade de abraçar a inovação, de se comportar como uma start up, e de estar disposto a tentar, fracassar e recomeçar.

A prevenção de fraudes voltou-se para a aprendizagem de máquina

Mesmo as grandes consultorias estão prestando cada vez mais atenção ao papel da Aprendizagem de Máquina para a prevenção de fraudes. A Forrester Consulting, em nome da Signifyd, comissionou um estudo em junho de 2017 . “ O Impacto Econômico Total da Proteção Antifraude Garantida” examinou como o Aprendizado de Máquinas, aliado a uma garantia financeira para pedidos aprovados, pode aumentar os resultados financeiros de um varejista.

Outros sugeriram que esses sistemas podem funcionar em paralelo com aqueles que são baseados em regras tradicionais para ajudar os varejistas a lidar com picos sazonais, como a temporada de compras natalinas. E eles observaram que, executar os modelos de Aprendizado de Máquina em paralelo, oferece uma oportunidade de testar a eficácia das ferramentas de ponta.

Os consultores ainda notaram o enorme burburinho em torno da Aprendizagem de Máquina e alertaram os varejistas para avaliar cuidadosamente as alternativas, certificando-se de que os fornecedores possam explicar exatamente o que significa utilizar essa ferramenta. E depois, é claro, vem o trabalho de determinar se sua tecnologia é digna da frase.

“Todas estas empresas estão dizendo que têm IA”, diz Lin. “Mas alguns têm verdadeira IA e outros, a falsa”.

Seu conselho? Lembre-se de que a qualidade de uma tecnologia de Aprendizagem de Máquina se resume à qualidade dos algoritmos e dos dados. As empresas maiores têm mais dados e isso significa mais receita; consequentemente, elas possuem melhores talentos e algoritmos aprimorados.

E, claro, as empresas que vendem IA têm um histórico e uma lista de clientes. Aprenda o que puder com eles.

Após tudo isso, se você ainda estiver incerto, basta perguntar à máquina inteligente mais próxima!

Mike Cassidy é o principal contador de histórias da Signifyd’s. Entre em contato com ele em mike.cassidy@signifyd.com ; siga-o no Twitter em @mikecassidy.

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Mike Cassidy

Mike é o chefe de narrativa da Signifyd. Ex-jornalista e nerd do varejo, ele cobre o comércio eletrônico e a forma como a tecnologia está transformando o comércio digital. Entre em contato com ele em mike.cassidy@signifyd.com.