São Paulo — InkDesign News — Pesquisadores vêm explorando novas fronteiras em machine learning ao aplicar modelos teóricos de busca em plataformas digitais. Este estudo não apenas aborda as complexidades dessa abordagem, mas também oferece insights críticos para otimização em mercados de matchmaking.
Arquitetura de modelo
Os modelos de busca, desenvolvidos por economistas como Dale Mortensen e Christopher Pissarides, fornecem uma estrutura para entender os mercados de plataformas digitais como Amazon e Uber. Esses modelos enfatizam a interdependência entre fatores como a taxa de juros e taxas de originação, permitindo uma visão mais holística do sistema, em vez de tratar suas partes de forma isolada.
“Em nossa busca por precisão, esquecemos que entender os problemas de negócios em sua essência pode ser extremamente benéfico.”
(“In our focus on accuracy, we’ve overlooked that understanding business problems at their core can be immensely beneficial.”)— Autor, Cargo, Instituição
Treinamento e otimização
O uso de algoritmos de otimização permite a implementação eficiente de estratégias de precificação em plataformas de empréstimos, como Upstart. A equação básica de lucro para o banco pode ser definida como: π = p(1+r)S – (1+c)S – f, onde cada variável representa aspectos críticos do sistema. Um modelo de matching inspirado em funções de produção, como a Cobb-Douglas, facilita a visualização da eficiência do matchmaking.
“As plataformas têm a capacidade de controlar o número de bancos, ajustando a rentabilidade para maximizar a adesão dos usuários.”
(“Platforms have the ability to control the number of banks, adjusting profitability to maximize user adoption.”)— Autor, Cargo, Instituição
Resultados e métricas
Os modelos teóricos têm se mostrado valiosos no entendimento das dinâmicas de matchmaking, resultando em insights sobre a previsão de demanda e o gerenciamento de suprimentos. A análise das métricas, como taxa de aceitação e velocidade de matching, demonstra a importância de um sistema sinérgico entre bancos e tomadores de empréstimos para otimizar a experiência do usuário.
“Modelar o comportamento estratégico dos agentes envolvidos é crucial para entender a dinâmica do mercado.”
(“Modeling the strategic behavior of the involved agents is crucial to understanding market dynamics.”)— Autor, Cargo, Instituição
As aplicações práticas desses modelos se estendem não apenas a plataformas de empréstimos, mas também a outros setores que demandam matchmaking eficiente. O próximo passo envolve a integração de mecanismos de aprendizado contínuo para ajustar dinamicamente as estratégias de precificação e melhoria da experiência do usuário.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
