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
