Aplicações da IA no sector bancário e financeiro
A IA está presente no quotidiano das nossas vidas, transformando os sectores de uma forma que só poderíamos imaginar há alguns anos. Negar a sua importância seria uma falta de visão: o sector bancário e financeiro, em particular, assistiu a uma enorme mudança graças às inovações da FinTech, trazendo uma série de benefícios tanto para as partes interessadas como para os clientes.
Cibersegurança e detecção de fraudes
Todos os dias, milhões de transacções passam pelo sistema bancário: as pessoas pagam contas, depositam dinheiro, levantam fundos, levantam cheques e muito mais. Nos bastidores, os bancos estão numa corrida constante para se manterem à frente dos cibercriminosos - aumentando os seus esforços de segurança para proteger as operações e os activos e para impedir actividades fraudulentas antes mesmo de estas terem oportunidade de acontecer.A IA é agora um ator-chave neste jogo de alto risco. Os bancos podem utilizar o potencial da inteligência artificial para melhorar os pagamentos digitais, detetar vulnerabilidades de software, identificar comportamentos suspeitos dos clientes, reduzindo simultaneamente o risco de burlas. A aprendizagem automática - um subconjunto da IA - ajuda a detetar e a prevenir acções ilegais como o phishing de correio eletrónico, a fraude com cartões de crédito e telemóveis, o roubo de identidade e os pedidos de seguro falsos.Veja-se o caso do Danske Bank da Dinamarca, que actualizou recentemente o seu obsoleto software de deteção de fraudes com modernos algoritmos de IA. Graças à capacidade do ML para analisar transacções passadas (pense em informações pessoais, dados, endereço IP, localização, etc.), o banco registou um aumento de 50% na precisão da deteção de fraudes e uma redução de 60% nos falsos positivos. Como os bancos são os principais alvos dos hackers, a adoção generalizada do ML e da IA é crucial. Estas tecnologias ajudam as organizações financeiras a responder rapidamente às ameaças digitais, reforçando as suas defesas contra ciberataques antes que estes comprometam os sistemas internos, os funcionários ou os clientes.Chatbots
A utilização de chatbots na banca é um dos exemplos mais simples de implementação de IA. Uma vez implementados, estarão disponíveis 24 horas por dia, ao contrário do pessoal humano com horários fixos e necessidade de pausas regulares. Os chatbots não se limitam a responder às perguntas com respostas de tamanho único: aprendem com as interações com os clientes, construindo um conjunto de conhecimentos que lhes permite prever as necessidades dos utilizadores e adaptar as suas respostas em conformidade. Ao integrar chatbots com IA nas aplicações bancárias, os gestores podem ter a certeza de que os seus clientes recebem apoio personalizado 24 horas por dia, 7 dias por semana, com produtos e serviços personalizados de acordo com as necessidades individuais.Um exemplo de um chatbot de sucesso pode ser visto na forma de Erica: um assistente virtual alimentado por IA do Bank of America. Desde 2019, a Erica tratou de mais de 50 milhões de pedidos de clientes - desde ajudar os clientes a reduzir a dívida do cartão de crédito até atualizar a segurança do cartão.Decisões de empréstimo e de crédito
Atualmente, os bancos estão a utilizar uma vasta gama de ferramentas inteligentes para melhorar a exatidão, a precisão e a rentabilidade das suas decisões de empréstimo e de crédito. O software bancário convencional fica muitas vezes aquém das expectativas, pois é afetado por erros, imprecisões nos históricos de transacções e classificações incorrectas dos credores. As organizações financeiras precisam de monitorizar de perto os históricos de crédito e as referências dos clientes quando concedem crédito e avaliam a solvência de indivíduos ou empresas. Os sistemas baseados em IA analisam os padrões de comportamento dos clientes para tomar decisões baseadas em dados relativamente à solvabilidade, alertando prontamente os bancos para quaisquer actividades suspeitas ou de risco.Experiência do cliente
Os clientes passaram a esperar uma experiência de utilizador intuitiva e sem complicações na gestão das suas aplicações bancárias. Longe vão os dias em que era necessário visitar uma agência bancária para transacções simples, como depósitos e levantamentos, graças à comodidade das caixas automáticas.Atualmente, com uma população mais experiente em tecnologia, os bancos precisam de inovar continuamente para fornecer soluções de pagamento digital rápidas e seguras. A IA ajuda a reduzir o tempo necessário para registar as informações KYC e erradicar os erros, agiliza o tempo de colocação no mercado dos produtos e resolve proactivamente os problemas de pré-lançamento antes de estes surgirem.Como se isso não bastasse, solicitar um empréstimo pessoal nunca foi tão fácil. Os clientes já não precisam de passar pelo incómodo das candidaturas manuais: A IA e o ML na FinTech reduzem os tempos de aprovação, capturando dados precisos e sem erros relativos às contas dos clientes.Gestão do risco
As oscilações cambiais, as convulsões políticas, as catástrofes naturais e os conflitos armados podem provocar abalos nos sistemas financeiros e bancários. Em tempos turbulentos, tomar decisões de investimento sensatas é crucial para se manter à tona e evitar perdas financeiras. É aqui que a IA entra em jogo: ao fornecer uma visão geral útil dos acontecimentos actuais, ao prever tendências futuras e ao prever o que está para vir, a IA ajuda os investidores a navegar em águas incertas com confiança. A IA também pode ajudar a determinar se um cliente será ou não capaz de reembolsar um empréstimo, analisando padrões de comportamento, historial de crédito e dados pessoais disponíveis.Conformidade regulamentar
A FinTech destaca-se como um dos sectores mais fortemente regulamentados da economia global. Os governos desempenham um papel importante como principais vigilantes - monitorizando e supervisionando os bancos para evitar crimes financeiros, branqueamento de capitais e evasão fiscal.Os requisitos e normas legais mudam frequentemente, o que significa que os bancos precisam de manter departamentos bem informados e ágeis, dedicados à investigação e implementação de legislação financeira em constante mudança. Quando efectuado manualmente, este processo é moroso e dispendioso. Entre na IA: usando o poder da aprendizagem profunda e da PNL), os sistemas de IA podem analisar rapidamente novos regulamentos e avaliar os requisitos de conformidade, garantindo que as organizações cumpram todas as leis externas, bem como as políticas internas. Embora a IA não substitua um analista de conformidade humano qualificado, pode identificar aspectos críticos ou ambíguos da regulamentação e proteger a empresa contra riscos legislativos.Análise preditiva
Utilizar a IA para análise preditiva é um pouco como ter um assistente altamente intuitivo que pode identificar tendências e correlações que os humanos ou a tecnologia convencional muitas vezes ignoram. A IA é amplamente utilizada na análise de linguagem natural e na semântica de uso geral, graças à sua capacidade de detetar rapidamente padrões específicos e correlações de dados. Trata-se de um fator de mudança para o sector bancário: a análise preditiva ajuda as instituições financeiras a definir oportunidades de vendas inexploradas, a fornecer métricas baseadas em dados e a revelar informações específicas do sector que podem aumentar significativamente as receitas.Por que razão deve o sector bancário adotar a IA?
O mundo bancário está a mudar rapidamente para modelos centrados no cliente que visam satisfazer os desejos, necessidades e expectativas de cada cliente. Os clientes actuais querem que os seus bancos estejam disponíveis 24 horas por dia, 7 dias por semana, oferecendo ferramentas e funcionalidades inovadoras que tornem a sua experiência bancária sem complicações. Para satisfazer estas expectativas, os bancos têm de começar por enfrentar desafios internos, como sistemas de software antigos, silos de dados fragmentados, orçamentos limitados e uma qualidade de activos inferior. Assim que estes obstáculos forem ultrapassados, os bancos estarão um passo mais perto de adotar a IA para os seus problemas quotidianos.A IA não se limita a garantir uma cibersegurança inigualável: também torna os serviços financeiros mais cómodos e economiza tempo, tanto para os clientes como para os funcionários.
Desafios na adoção mais generalizada da IA no sector financeiro e bancário
Escusado será dizer que a IA traz consigo um pacote de inúmeros benefícios - mas a sua adoção generalizada é dificultada por várias questões, como as lacunas de credibilidade e os riscos de segurança que se fazem sentir. Uma estratégia holística e uma abordagem abrangente à IA e à aprendizagem automática nas finanças podem diminuir significativamente estes riscos, aumentando a probabilidade de sucesso e os ganhos financeiros que daí advêm. À medida que os decisores navegam no excitante mundo da IA nas finanças, podem deparar-se com uma série de obstáculos comuns, descritos a seguir.
Segurança dos dados
A IA recolhe, armazena e trata grandes quantidades de informações pessoais sensíveis, o que significa que é imperativo que as instituições financeiras estabeleçam medidas de proteção para evitar violações de dados e acessos não autorizados. Os bancos devem dar prioridade a sistemas de proteção de dados rígidos quando lidam com grandes volumes de informação relacionada com a IA, de modo a eliminar quaisquer riscos e a manter a informação confidencial segura.Falta de dados de qualidade
Uma qualidade de dados insuficiente representa um grande desafio para as empresas FinTech. Sem dados bem organizados, a aplicação de conhecimentos a situações da vida real é quase impossível se não corresponder à realidade atual. Além disso, os dados que diferem do formato legível por máquina podem levar a comportamentos imprevisíveis nos modelos de IA. Os bancos que pretendem adotar a inteligência artificial devem modificar - e, se necessário, rever - as suas políticas de dados e introduzir mais ordem nos fluxos de dados.Questões de explicabilidade
Uma vez que os programas informáticos baseados em IA eliminam os erros e poupam tempo, são amplamente utilizados nos processos de tomada de decisão. Infelizmente, podem ter preconceitos derivados de erros de julgamento humano anteriores. Isto pode significar que a reputação do banco pode estar em risco se pequenas discrepâncias na IA se agravarem e causarem problemas em grande escala. Todos os dados envolvidos nos cenários de IA devem ser claros e transparentes, não deixando qualquer espaço para potenciais discrepâncias.Como o Innowise pode acelerar sua jornada de IA
Por quase duas décadas, a Innowise tem estado na vanguarda das tecnologias pioneiras que elevam as empresas a novos patamares. Tiramos o máximo proveito do poder da inteligência artificial, fornecendo soluções avançadas que incluem, entre outros, assistentes de voz, analistas de conteúdo habilitados para PNL, análise de comportamento do cliente, software de deteção de fraudes e muito mais. Com o nosso apoio e experiência, a sua organização ganha acesso às ferramentas que garantem a segurança dos seus activos financeiros - resultando numa segurança e conveniência sem paralelo para si e para os seus clientes.
