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Como é que a aprendizagem automática e a inteligência artificial são utilizadas no sector bancário e financeiro

Durante a última década, inteligência artificial passou de um conceito a uma força que traz enormes ganhos financeiros às empresas de vários sectores verticais. Nem os evangelistas das TI nem os não técnicos negam que a IA tem um enorme potencial graças às suas capacidades disruptivas. Quer se trate de ajudar a desenhar tecidos para marcas de moda, de ultrapassar os médicos na deteção dos primeiros sinais de cancro ou de ajudar as organizações financeiras a tomar decisões informadas - a IA abrange várias esferas há muito consideradas como claramente humanas.

Quanto à IA e Casos de utilização de ML no sector bancário, Segundo o Business Insider que quase 80% das organizações FinTech compreendem os benefícios da IA para os seus negócios, enquanto 75% das empresas com activos superiores a $100 mil milhões estão a implementar estratégias de IA nas suas rotinas de trabalho neste momento. De acordo com outro relatório do Business Insideros bancos e outras instituições financeiras pouparão até $447 mil milhões de euros graças às aplicações baseadas em IA.

Aplicações de IA no sector bancário e financeiro

Vivemos num mundo em que a IA se tornou parte integrante das nossas vidas, e negar a sua importância seria uma falta de visão. A FinTech, por sua vez, oferece inúmeros benefícios às partes interessadas e aos clientes.

IA no sector bancário

Cibersegurança e detecção de fraudes

Ao longo do dia, as pessoas realizam milhões de transacções, incluindo o pagamento de contas, o depósito de dinheiro, o levantamento de fundos, o levantamento de cheques, etc. Os bancos têm de aumentar constantemente os seus esforços em matéria de cibersegurança para proteger estas operações e resistir a acções fraudulentas em tempo real, antes de o crime ser cometido. Os bancos utilizam a inteligência artificial para melhorar os pagamentos digitais, detetar vulnerabilidades de software, identificar comportamentos suspeitos dos clientes e mitigar os riscos de burla. Com a ajuda do ML, a IA ajuda a detetar e prevenir acções ilegais como phishing de correio eletrónico, fraude de cartões de crédito/telemóvel, roubos de identidade e pedidos de seguro falsos. 

Por exemplo, o Danske Bank da Dinamarca actualizou o seu obsoleto software de deteção de fraudes com modernos algoritmos de IA. Devido à capacidade do ML de comparar transacções anteriores (informações pessoais, dados, endereço IP, localização, etc.) e identificar casos suspeitos, a deteção de fraudes aumentou 50% e os falsos positivos foram reduzidos em 60%. Uma vez que o sector bancário é um alvo muito procurado por todos os hackers, a adoção generalizada do ML e da IA pode ajudar as organizações financeiras a responder às ameaças digitais e a combater os ciberataques antes que estes afectem os sistemas internos, os funcionários ou os clientes.

Chatbots

A utilização de chatbots no sector bancário é um dos melhores exemplos de implementação da IA. Uma vez implementados, ficam disponíveis 24 horas por dia, ao contrário das pessoas com horários fixos e pausas regulares para jantar. Além disso, analisam o comportamento do cliente e acumulam experiência própria, criando cenários de utilizador e padrões de comportamento. Ao integrar chatbots enriquecidos com IA nas aplicações bancárias, os gestores podem ter a certeza de que os seus clientes recebem apoio personalizado ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, com produtos e serviços fornecidos em conformidade.

Desde 2019, a Erica, uma assistente virtual alimentada por IA do Bank of America, processou mais de 50 milhões de pedidos de clientes, tratando perfeitamente de tarefas como a redução da dívida do cartão de crédito e a atualização da segurança do cartão.

Decisões de empréstimo e de crédito

Atualmente, os bancos pretendem utilizar uma vasta gama de ferramentas inteligentes para tornar as decisões de empréstimo e de crédito mais informadas, precisas e rentáveis. O software bancário convencional está frequentemente repleto de erros, imprecisões no histórico de transacções ou classificações incorrectas dos credores. As organizações financeiras devem prestar muita atenção aos seus históricos de crédito e referências de clientes ao fornecer recursos de crédito e avaliar a solvência de um indivíduo ou empresa. Em suma, os sistemas baseados em IA analisam os padrões de comportamento dos clientes para tomar uma decisão baseada em dados sobre a sua capacidade de crédito e enviar avisos se surgirem actividades controversas ou perigosas.

Acompanhamento das tendências do mercado

Inteligência artificial no sector bancário ajudam as empresas a gerir grandes volumes de dados para elaborar tendências de mercado, acções e moedas. Além disso, aprendizagem automática no sector bancário utiliza algoritmos para medir o sentimento do mercado e sugerir investimentos. Os especialistas em finanças utilizam a IA para garantir que os investimentos em acções são razoáveis e que o risco de fracasso é baixo, para que possam negociar de forma mais previsível e rentável.

Experiência do cliente

Com o passar do tempo, os clientes esperam uma melhor experiência do utilizador e uma maior comodidade na gestão das aplicações bancárias. Por exemplo, a necessidade de visitar uma agência bancária para depositar e levantar dinheiro foi eliminada com o advento das caixas multibanco.

Atualmente, as pessoas tornaram-se mais conhecedoras da tecnologia, tendo os bancos de oferecer novas capacidades para processar pagamentos digitais de forma rápida e segura. Consequentemente, a IA ajuda muitas vezes a reduzir o tempo necessário para registar as informações KYC e a erradicar os erros. A utilização da inteligência artificial no sector bancário agiliza o tempo de colocação do produto no mercado e reduz os obstáculos pré-lançamento. Além disso, os clientes não precisam de passar pelo incómodo de se candidatarem manualmente a um empréstimo pessoal, uma vez que IA e ML na FinTech reduzir os tempos de aprovação, capturando dados sem erros sobre as contas dos clientes.

Gestão do risco

Numa época de flutuações monetárias, agitação política, catástrofes naturais e conflitos armados, as finanças e a banca são os sectores mais afectados. Em tempos turbulentos, é importante tomar decisões de investimento prudentes para se manter à tona e evitar perdas financeiras. É aqui que a IA entra em ação, fornecendo uma visão geral útil dos acontecimentos actuais e prevendo o que está para vir. Além disso, a IA determina se um cliente será capaz de reembolsar um empréstimo, analisando padrões de comportamento, historial de crédito e dados pessoais disponíveis.

Conformidade regulamentar

Globalmente, a FinTech é considerada o sector mais regulamentado da economia mundial. Como principal legislador, o governo controla e censura os bancos para evitar que cometam crimes financeiros, lavem dinheiro ou fujam aos impostos.

Os requisitos e normas legais mudam frequentemente, pelo que os bancos têm grandes departamentos que pesquisam e implementam a legislação financeira. Infelizmente, essas medidas meticulosas exigem muito tempo e grandes investimentos quando feitas manualmente. Felizmente, a IA (com base na aprendizagem profunda e na PNL) subtrai novos regulamentos e avalia os requisitos de conformidade para cumprir todos os termos e condições externos e internos. Embora a IA não possa substituir um analista de conformidade, pode destacar momentos cruciais ou controversos nos regulamentos e proteger a empresa de riscos legislativos.

Análise preditiva

A IA é amplamente utilizada na análise da linguagem natural e na semântica de carácter geral. Pode detetar padrões específicos e correlações de dados que os humanos ou as tecnologias tradicionais normalmente não detectam. A análise preditiva ajuda as instituições financeiras a definir oportunidades de vendas inexploradas, métricas baseadas em dados ou conhecimentos específicos do sector que podem ter um impacto substancial nas receitas.

Combate ao branqueamento de capitais

Como os criminosos estão a tornar-se mais sofisticados nas suas tentativas de enganar o sistema, os bancos devem estar atentos às tecnologias avançadas emergentes para se manterem um passo à frente dos burlões. Os sistemas AML obsoletos com regras ou limiares desactualizados produzem frequentemente resultados imprecisos com taxas de alarme falso-positivo. A IA, por sua vez, analisa vastos conjuntos de dados e levanta uma bandeira vermelha se for detectada uma transação invulgar ou um comportamento suspeito.

Por exemplo, a Autoridade de Conduta Financeira (FCA) do Reino Unido apresentou um relatório sobre a utilização da IA nos serviços financeiros em 2022, concluindo que FinTech deve "monitorizar e apoiar a adoção segura da IA nos serviços financeiros para combater o branqueamento de capitais".

Automatização de processos

Como a FinTech exige precisão, grande parte do trabalho moroso ou entediante é delegado na automatização. As pessoas são propensas a cometer erros por cansaço ou descuido, e é por isso que automatização robótica de processos (RPA) aumenta a eficiência operacional e permite que os decisores se concentrem nos principais objectivos que exigem envolvimento humano.

Por exemplo, o JPMorgan Chase CoiN utiliza com êxito a RPA para analisar documentos e obter dados cruciais, transformando informações não estruturadas em conhecimentos accionáveis.

Por que razão deve o sector bancário adotar a IA?

Atualmente, observamos como os bancos mudam rapidamente para relações centradas no cliente, implementando uma abordagem holística para satisfazer plenamente os requisitos e expectativas dos clientes. Os clientes esperam que os bancos os sirvam 24 horas por dia, 7 dias por semana e em grande escala, melhorando os seus percursos com novas ferramentas e funcionalidades inovadoras. Para satisfazer estas ambiciosas expectativas, as organizações bancárias devem começar por ultrapassar obstáculos internos, como sistemas de software antigos, silos de dados, orçamentos limitados e má qualidade dos activos. Assim que estes obstáculos forem ultrapassados, estarão mais preparadas para adotar a IA na resolução dos seus problemas quotidianos. 

De um modo geral, a IA não só garante uma cibersegurança inigualável, como também torna os serviços financeiros mais cómodos e mais rápidos, tanto para os clientes como para os funcionários.

aprendizagem automática no sector financeiro

Desafios na adoção mais generalizada da IA no sector financeiro e bancário

Apesar dos seus inegáveis benefícios, a sua adoção generalizada é dificultada por várias questões, como a falta de credibilidade e os riscos de segurança. No entanto, uma abordagem global da IA e da aprendizagem automática no sector financeiro diminui as probabilidades de insucesso e permite obter lucros significativos. Ao adotar a IA no sector financeiro e bancário, os decisores podem deparar-se com os seguintes problemas

Segurança dos dados

A IA recolhe, armazena e trata grandes quantidades de informação sensível, o que requer uma proteção decente contra o acesso não autorizado. Assim, os bancos devem dar ênfase a uma proteção de dados abrangente quando lidam com grandes volumes de informação relacionada com a IA para eliminar os riscos de segurança e preservar a segurança dos clientes e da informação confidencial.

Falta de dados de qualidade

Antes de adoptarem a IA, as empresas FinTech devem estruturar os dados para executarem as tarefas corretamente. A aplicação de dados a situações da vida real é impossível se não corresponderem à realidade atual. Além disso, os dados que diferem do formato legível por máquina podem causar um comportamento imprevisível do modelo de IA. Por conseguinte, os bancos que pretendem adotar a inteligência artificial devem modificar as suas políticas de dados e introduzir mais ordem nos fluxos de dados.

A IA no sector financeiro e bancário

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. A reputação do banco está em risco quando pequenas discrepâncias na IA aumentam e causam problemas em grande escala. Por conseguinte, os dados envolvidos nos cenários de IA devem ser claros e transparentes, não deixando espaço para controvérsia e discrepâncias.

Como o Innowise pode ajudar na sua jornada de IA

Desde a sua fundação em 2007, o Innowise tem adotado tecnologias de vanguarda que impulsionam as empresas e melhoram as nossas vidas através de tecnologias modernas. Tiramos o máximo proveito da inteligência artificial, fornecendo soluções avançadas, como assistentes de voz, analistas de conteúdo habilitados para PNL, análise de comportamento do cliente, software de deteção de fraude e muito mais. Com o nosso profundo apoio, a sua empresa está equipada com ferramentas que garantem a segurança dos activos financeiros e uma enorme comodidade tanto para os bancos como para os seus clientes.

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autor
Denis Yarosh Account Manager in FinTech

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