Vamos analisar as alternativas uma a uma, considerando como os algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado podem impactar a tomada de decisão financeira em uma empresa de comércio eletrônico. a) Os algoritmos supervisionados identificam fraudes financeiras e os não supervisionados otimizam rotas de entrega, resultando em maior eficiência operacional. - Embora a identificação de fraudes seja uma aplicação de algoritmos supervisionados, isso não se relaciona diretamente com decisões financeiras como ajuste de preços e investimentos em estoques. b) Nenhum dos dois algoritmos impacta diretamente decisões financeiras. - Isso não é verdade, pois ambos os algoritmos podem impactar decisões financeiras de maneiras diferentes. c) Os algoritmos supervisionados se concentram na análise de sentimento de mercado, enquanto os não supervisionados focam na previsão de sazonalidades. - Essa descrição não é precisa em relação ao uso típico desses algoritmos. d) Os algoritmos supervisionados ajustam preços dinamicamente, enquanto os não supervisionados agrupam clientes para direcionar promoções mais assertivas. - Esta alternativa faz sentido, pois os algoritmos supervisionados podem prever a disposição dos clientes a pagar e ajustar preços, enquanto os não supervisionados podem segmentar o público para campanhas de marketing mais eficazes. e) Ambos os algoritmos trabalham para minimizar riscos financeiros ao prever tendências macroeconômicas. - Embora isso possa ser verdade em um contexto mais amplo, não é a aplicação direta que se relaciona com ajuste de preços e investimentos em estoques. A alternativa que melhor descreve como essas abordagens podem impactar a tomada de decisão financeira da empresa é: d) Os algoritmos supervisionados ajustam preços dinamicamente, enquanto os não supervisionados agrupam clientes para direcionar promoções mais assertivas.