Numa época como a atual em que o volume de dados não pára de aumentar, a sua gestão é um desafio para muitas empresas. Cada vez mais departamentos estão a integrá-los nas suas tomadas de decisão, o que deixa clara a importância de se ter uma estratégia de gestão e infraestrutura que ajude a impulsionar o sucesso dessas empresas 'Data Driven'.

Na área de gestão de risco, essa situação não é diferente. No passado, os cientistas de dados executavam a gestão de risco de portfólio por meio de um método tedioso e com uso intensivo de informações: eles tinham que limpar os dados, selecionar modelos específicos e agrupar os dados antes de analisá-los.

No entanto, desde a necessidade de criar modelos de dados para medir e definir o preço do risco surgiu na década de 1990, o uso da tecnologia de Big Data e análises avançadas não parou de recolher e aproveitar todas as informações disponíveis automaticamente. De acordo com o 4º Índice de Maturidade Digital de Empresas realizado pelo Colégio Oficial de Engenheiros de Telecomunicações, o percentual dessas que fizeram uso de Big Data, Business Intelligence ou Inteligência Artificial para realizar análises preditivas foi de 32% em 2020.

Graças ao Machine learning, os sistemas de medição de risco atuais são muito mais produtivos e precisos do que alguns anos atrás. No entanto, sempre existe a possibilidade de omitir os dados da análise.

A seguir, veremos alguns métodos de otimização de Machine Learning através de hiperparâmetros - informações estabelecidas antes da formação dos modelos - com o objetivo de não deixar nenhum dado fora da análise e otimizar os modelos preditivos.

1. Declínio do gradiente. O gradiente descendente é o algoritmo mais comum para otimização do modelo para minimizar o erro. Para fazer isso, o conjunto de dados de treinamento deve ser repetido enquanto o modelo é reajustado. Outro objetivo alcançado com este método é minimizar a função custo, o que se traduz em uma melhoria na precisão do modelo.
2. Algoritmos genéticos. A comparação é dada pela tentativa de aplicar a teoria da evolução ao Machine Learning. Na teoria da evolução, apenas os espécimes com os melhores mecanismos de adaptação sobrevivem e se reproduzem. O mesmo acontece com os hiperparâmetros dos modelos. Para encontrar os melhores, a precisão de cada modelo é calculada para manter aqueles que tiveram o melhor desempenho. Posteriormente e para maior profundidade, existe a possibilidade de gerar alguns descendentes com hiperparâmetros semelhantes aos melhores modelos para obter uma segunda geração de modelos.
3. Pesquisa abrangente. A busca exaustiva ou busca de força bruta é um algoritmo encarregado de buscar os hiperparâmetros mais ótimos. Consiste em testar todas as combinações possíveis entre as informações fornecidas anteriormente. Com poucos dados, esse método pode ser eficaz e simples, no entanto, quando encontramos milhares de opções, ele se torna pesado e impraticável. Dependendo do volume de dados tratados, pode ou não ser aplicável a situações reais de gestão de risco.

Estes métodos não só otimizam os modelos de gestão de risco, mas também garantem a utilização de todos os dados disponíveis graças à sua capacidade de processamento.