Modelo de Machine Learning para Classificar Transações Bancárias Automaticamente no Excel: Uma Discussão no Reddit

Desvendando a Classificação Automática de Transações Bancárias com Machine Learning

A organização financeira pessoal e empresarial ganhou um poderoso aliado com o avanço do machine learning (ML). Uma discussão recente no subreddit r/MachineLearning, intitulada "[D] ML Model to Auto-Classify Bank Transactions in Excel – Which Base Model & How to Start?", trouxe à tona os desafios e as abordagens para criar um modelo que automatize a classificação de transações bancárias diretamente em planilhas do Excel. Este artigo explora os principais pontos levantados na discussão e expande o tema com pesquisas e análises adicionais, visando oferecer um panorama completo sobre essa aplicação prática da Inteligência Artificial (IA).

O Problema em Questão: Automatizando a Categorização de Gastos

O autor da postagem no Reddit, um estudante de IA/ML, busca desenvolver um modelo de machine learning para classificar automaticamente transações bancárias. Os dados, disponíveis em formato Excel, incluem colunas como data e descrição da transação. O objetivo é que o modelo preencha automaticamente colunas de categoria, subcategoria e tipo de despesa (pessoal ou comercial) com base em dados previamente rotulados. O estudante planeja utilizar o ML Studio ou outra ferramenta no-code/low-code para treinar o modelo offline, sem recorrer a deep learning ou PyTorch inicialmente.

Essa necessidade reflete um desafio comum para muitos indivíduos e pequenas empresas: a tediosa tarefa manual de categorizar cada transação para obter uma visão clara dos hábitos de consumo e das despesas. A automação desse processo não só economiza tempo, mas também reduz a probabilidade de erros humanos. Muitas vezes, as descrições das transações são pouco padronizadas, o que representa um desafio adicional para a classificação. Por exemplo, "AMAZON" pode aparecer como "AMZN", exigindo que o modelo seja robusto a essas variações.

Abordagens e Modelos de Machine Learning para Classificação de Transações

A discussão no Reddit e pesquisas na área sugerem diversas abordagens para a classificação de transações bancárias:

• Modelos de Classificação Tradicionais: Para tarefas como essa, modelos como Regressão Logística, Árvores de Decisão, Random Forests e Support Vector Machines (SVM) são frequentemente considerados. Eles são capazes de aprender padrões a partir de dados rotulados e classificar novas transações. Algoritmos de clustering como K-Means também podem ser úteis para agrupar transações semelhantes sem rótulos pré-definidos, ajudando na identificação de padrões de gastos.
• Fine-tuning de Modelos de Linguagem (Transformers): Uma abordagem mais avançada, mencionada na postagem, envolve o fine-tuning de modelos baseados em transformers, como o GPT-3.5. Esses modelos são poderosos no processamento de linguagem natural e podem entender o contexto das descrições das transações. A combinação com modelos de embedding para calcular a similaridade de cosseno entre descrições também é uma técnica promissora.
• Large Language Models (LLMs): LLMs mais recentes, como o Mistral-7b, têm sido empregados e ajustados para identificar e categorizar diversos tipos de transações. Eles podem lidar com a variação nas narrações das transações e são treinados em vastas quantidades de dados, o que lhes permite fazer previsões inteligentes. Empresas como a Xebia e a Tink já utilizam LLMs para categorizar transações, aproveitando sua capacidade de processar grandes volumes de dados e aumentar a precisão dos modelos. Os LLMs podem "pré-anotar" os dados, acelerando o processo de rotulagem manual.

Desafios na Implementação de Modelos de Machine Learning para Transações Bancárias

A implementação de um sistema de classificação automática de transações bancárias enfrenta alguns desafios:

• Falta de Dados Rotulados: Um dos principais obstáculos é a escassez de dados rotulados para transações financeiras. A geração de registros sintéticos e a rotulagem de dados em larga escala podem ser necessárias.
• Variações nas Descrições: As descrições das transações são frequentemente inconsistentes e abreviadas. O modelo precisa ser treinado com um conjunto de dados diversificado para lidar com essas variações.
• Manutenção e Atualização do Modelo: Manter o modelo atualizado com os mais recentes avanços em Processamento de Linguagem Natural (PNL) é crucial para garantir a precisão e relevância contínuas.
• Qualidade dos Dados: A presença de dados desorganizados ou inconsistentes pode comprometer a qualidade das avaliações feitas pela IA.
• Interpretabilidade: Modelos complexos, como redes neurais profundas, podem ser difíceis de interpretar, dificultando a compreensão de como as decisões de classificação são tomadas.

Ferramentas e Soluções Existentes no Mercado

Diversas ferramentas e plataformas já oferecem soluções para a gestão financeira pessoal e empresarial com funcionalidades de categorização automática baseadas em IA:

• Aplicativos de Finanças Pessoais: Softwares como YNAB (You Need A Budget) e Mint foram pioneiros na integração da categorização automática de transações. No Brasil, aplicativos como o Parsa e o SpendWise também utilizam IA para categorizar gastos automaticamente, muitas vezes integrados ao Open Finance. O aplicativo Olivia também utiliza IA para aprender hábitos de consumo e organizar as finanças. O GranaZen permite que os usuários enviem informações de transações via WhatsApp, com a IA processando e categorizando os dados. O Budgi é outro aplicativo que combina IA com a conectividade do Open Finance para uma gestão financeira moderna.
• Softwares de Contabilidade: O QuickBooks AI oferece ferramentas de IA para automatizar a contabilidade, incluindo a categorização de itens e transações.
• Soluções Empresariais: Empresas como a SAP Concur oferecem soluções que utilizam IA para simplificar o gerenciamento de despesas, viagens e faturas. Plataformas como a Pipefy permitem construir fluxos de aprovação de despesas automatizados com agentes de IA.
• Motores de Categorização Dedicados: A Xebia desenvolveu um motor de categorização de transações que utiliza IA generativa, incluindo modelos como GPT-3.5 Turbo e LLaMa 2, para analisar transações financeiras em escala. A Tink também aprimorou seus modelos de categorização com o uso de LLMs para aumentar a precisão.

O Futuro da Classificação de Transações com IA

A tendência é que os modelos de machine learning para classificação de transações se tornem cada vez mais sofisticados e precisos. A combinação de LLMs com outras técnicas de ML, juntamente com a crescente disponibilidade de dados financeiros através de iniciativas como o Open Finance, promete revolucionar a forma como gerenciamos nossas finanças. A capacidade de obter insights personalizados e em tempo real sobre os hábitos de consumo capacita os indivíduos e as empresas a tomar decisões financeiras mais informadas. A IA não só automatiza tarefas, mas também pode prever gastos futuros, detectar anomalias e oferecer recomendações personalizadas.

Para quem está começando, como o autor da postagem no Reddit, a experimentação com diferentes modelos e a construção de um conjunto de dados rotulados de qualidade são passos fundamentais. Ferramentas no-code/low-code podem, de fato, ser um excelente ponto de partida para validar a abordagem e obter resultados práticos rapidamente. A colaboração em comunidades online como o r/MachineLearning também é valiosa para trocar experiências e obter insights de outros entusiastas e especialistas na área.