Como o Mercado Pago usa machine learning para democratizar o acesso ao crédito

*Roberta Prescott, especial para o Startups

Aprendizado de máquina faz parte do ecossistema de tecnologia da informação do Mercado Livre e do Mercado Pago há 12 anos. Um exemplo é o modelo de análise de crédito que usa cerca de 2 mil variáveis transacionais combinadas com dados do open finance para fazer o perfil do cliente com agilidade. 

“Estamos usando machine learning para democratizar o acesso ao crédito”, enfatizou Tulio Oliveira, vice-presidente-sênior e country manager do Mercado Pago Brasil, ao palestrar no Payment Revolution, evento realizado nessa terça-feira (1º), em São Paulo.

Os resultados já começaram a aparecer. Tulio compartilhou que 80% da originação do crédito no Mercado Pago é resultado de análise de dados via open finance; 40% dos usuários tiveram acesso a um cartão de crédito pela primeira vez e o número de vendedores que tiveram acesso a crédito via Mercado Pago cresceu 30%.

Além disso, tanto o Mercado Livre como o Mercado Pago estão adotando inteligência artificial generativa em projetos que incluem o uso da ferramenta como assistente de tarefas, para melhoria da experiência do cliente, para imagens de busca no marketplace, para ajudar os desenvolvedores a programar mais rapidamente e para personalizar a home do cliente.

Tulio também adiantou que a empresa firmou parceria com a OpenAI, do ChatGPT, com objetivo de poder usar algoritmo deles para criar uma ferramenta interna. “É para usar com os nossos dados e desenvolver soluções internas com base no ChatGPT. Trata-se de um processo bastante único que fizemos com eles”, assinalou. A ferramenta para fluxos internos possui uma estrutura fechada de dados que trafegam em ambiente interno com robusto arcabouço de segurança e seguindo a LGPD, conforme explicou o VP.

Em pagamentos, o machine learning para prevenção à fraude é usado há bastante tempo dentro de um modelo de fraude proprietário. Foram 5 bilhões de transações processadas em 2022 e agora a companhia está colocando modelos de IA generativa para tomada de decisão, apontando caso seja uma transação boa ou fraudulenta.

As transações analisadas passam por 5 mil variáveis. “O modelo de IA generativa para processos de fraudes vêm melhorando os índices de aprovação e reduzindo bastante o índice de fraude que passa pelo sistema”, destacou.

Ao colocar o modelo de IA generativa por cima do de machine learning já existente, as possibilidades se ampliam e começa a ser muito mais adaptável e estar na frente dos criminosos. Esta é a meta.

“No Brasil, os fraudadores são muito criativos; eles estão sempre um passo à nossa frente. Nossa expectativa, ao colocar um modelo de inteligência artificial generativa é que eles não estejam mais na nossa frente e que a gente possa prever modelos e comportamentos novos e conseguir antecipar e ter modelos que consigam reagir bastante mais rápido para esse tipo de situação”, enfatizou Tulio.

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