AI in Banking – Como a inteligência artificial é usada nos bancos

A tecnologia de inteligência artificial (IA) tornou-se um disruptor crítico em quase todos os setores e o setor bancário não é exceção. A introdução da IA em aplicativos e serviços bancários tornou o setor mais centrado no cliente e tecnologicamente relevante.

Os sistemas baseados em IA podem ajudar os bancos a reduzir custos aumentando a produtividade e tomando decisões com base em informações incompreensíveis para um agente humano. Além disso, algoritmos inteligentes são capazes de detectar anomalias e informações fraudulentas em questão de segundos.

Um relatório do Business Insider sugere que quase 80% dos bancos estão cientes dos benefícios potenciais que a IA apresenta ao seu setor. Outro relatório sugere que, até 2023, os bancos devem economizar US$ 447 bilhões usando aplicativos de IA.

Esses números indicam que o setor bancário e financeiro está se movendo rapidamente em direção à IA para melhorar a eficiência, o serviço, a produtividade e o ROI e reduzir custos.

Neste artigo, descobriremos as principais aplicações da IA no setor financeiro e bancário e como essa tecnologia está redefinindo a experiência do cliente com seus benefícios excepcionais.

Aplicações de IA em bancos e finanças

As tecnologias de inteligência artificial tornaram-se parte integrante do mundo em que vivemos e os bancos começaram a integrar essas tecnologias em seus produtos e serviços em escala para permanecerem relevantes.

Aqui estão alguns dos principais aplicativos de IA no setor bancário, por meio dos quais você pode colher os inúmeros benefícios da tecnologia. Então, vamos mergulhar!

Segurança cibernética e detecção de fraudes

Todos os dias, grandes quantidades de transações digitais ocorrem à medida que os usuários pagam contas, sacam dinheiro, depositam cheques e fazem muito mais por meio de aplicativos ou contas online. Assim, há uma necessidade crescente de o setor bancário aumentar seus esforços de segurança cibernética e detecção de fraudes.

É quando a inteligência artificial no setor bancário entra em ação. A IA pode ajudar os bancos a melhorar a segurança das finanças online, rastrear as brechas em seus sistemas e minimizar os riscos. A IA, juntamente com o aprendizado de máquina, pode identificar facilmente atividades fraudulentas e alertar clientes e bancos.

Por exemplo, o Danske Bank, o maior banco da Dinamarca, implementou um algoritmo de detecção de fraude para substituir seu antigo sistema de detecção de fraude baseado em regras. Essa ferramenta de aprendizado profundo aumentou a capacidade de detecção de fraudes do banco em 50% e reduziu os falsos positivos em 60%. O sistema também automatizou muitas decisões cruciais enquanto encaminhava alguns casos para analistas humanos para inspeção adicional.

A IA também pode ajudar os bancos a gerenciar ameaças cibernéticas. Em 2019, o setor financeiro foi responsável por 29% de todos os ataques cibernéticos , tornando-se o setor mais visado. Com os recursos de monitoramento contínuo da inteligência artificial em serviços financeiros , os bancos podem responder a possíveis ataques cibernéticos antes que eles afetem funcionários, clientes ou sistemas internos.

Chatbots

Sem dúvida, os chatbots são um dos melhores exemplos de aplicações práticas da inteligência artificial no setor bancário . Uma vez implantados, eles podem trabalhar 24 horas por dia, 7 dias por semana, ao contrário dos humanos que têm horários fixos de trabalho.

Além disso, eles continuam aprendendo sobre o padrão de uso de um determinado cliente. Isso os ajuda a entender os requisitos de um usuário de maneira eficiente.

Ao integrar chatbots em aplicativos bancários , os bancos podem garantir que eles estejam disponíveis para seus clientes 24 horas por dia. Além disso, ao entender o comportamento do cliente, os chatbots podem oferecer suporte personalizado ao cliente e recomendar serviços e produtos financeiros adequados.

Um dos melhores exemplos de chatbot de IA em aplicativos bancários é Erica, assistente virtual do Bank of America. Este chatbot de IA pode lidar com tarefas como redução de dívidas de cartão de crédito e atualizações de segurança do cartão. Erica gerenciou mais de 50 milhões de solicitações de clientes em 2019.

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Decisões de empréstimo e crédito

Os bancos começaram a incorporar sistemas baseados em IA para tomar decisões de empréstimo e crédito mais informadas, seguras e lucrativas. Atualmente, muitos bancos ainda estão muito limitados ao uso de histórico de crédito, pontuação de crédito e referências de clientes para determinar a credibilidade de um indivíduo ou empresa.

No entanto, não se pode negar que esses sistemas de relatórios de crédito geralmente estão repletos de erros, falta de histórico de transações do mundo real e classificação incorreta de credores.

Um sistema de empréstimo e crédito baseado em IA pode analisar o comportamento e os padrões de clientes com histórico de crédito limitado para determinar sua credibilidade. Além disso, o sistema envia alertas aos bancos sobre comportamentos específicos que podem aumentar as chances de inadimplência.

Acompanhando as tendências do mercado

A inteligência artificial em serviços financeiros ajuda os bancos a processar grandes volumes de dados e prever as últimas tendências do mercado, moedas e ações. Técnicas avançadas de aprendizado de máquina ajudam a avaliar os sentimentos do mercado e sugerem opções de investimento.

A IA para bancos também sugere o melhor momento para investir em ações e avisa quando há um risco potencial. Devido à sua alta capacidade de processamento de dados, essa tecnologia emergente também ajuda a agilizar a tomada de decisões e torna a negociação conveniente tanto para os bancos quanto para seus clientes.

Coleta e análise de dados

As instituições bancárias e financeiras registram milhões de transações todos os dias. Como o volume de informações geradas é enorme, sua coleta e registro tornam-se uma tarefa avassaladora para os funcionários. Estruturar e gravar uma quantidade tão grande de dados sem nenhum erro torna-se impossível.

Nesses cenários, soluções inovadoras baseadas em IA podem ajudar na coleta e análise de dados eficientes . Isso, por sua vez, melhora a experiência geral do usuário. As informações também podem ser usadas para detectar fraudes ou tomar decisões de crédito.

Experiência do cliente

Os clientes estão constantemente à procura de uma melhor experiência e conveniência. Por exemplo, os caixas eletrônicos foram um sucesso porque os clientes podiam aproveitar os serviços essenciais de depósito e saque de dinheiro mesmo quando os bancos estavam fechados.

Este nível de conveniência só inspirou mais inovação. Os clientes agora podem abrir contas bancárias no conforto de suas casas usando seus smartphones.

A integração da inteligência artificial nos serviços bancários e financeiros melhorará ainda mais a experiência do consumidor e aumentará o nível de conveniência para os usuários. A tecnologia de IA reduz o tempo necessário para registrar as informações do Know Your Customer (KYC) e elimina erros. Além disso, novos produtos e ofertas financeiras podem ser lançados a tempo.

A elegibilidade para casos como solicitar um empréstimo ou crédito pessoal é automatizada usando a IA, o que significa que os clientes podem eliminar o incômodo de passar por todo o processo manualmente. Além disso, o software baseado em IA pode reduzir os tempos de aprovação de facilidades como o desembolso de empréstimos.

O banco de IA também ajuda a capturar com precisão as informações do cliente para configurar contas sem nenhum erro, garantindo uma experiência tranquila para os clientes.

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Gerenciamento de riscos

Fatores globais externos, como flutuações cambiais, desastres naturais ou agitação política, têm sérios impactos nos setores bancário e financeiro. Durante esses tempos voláteis, é crucial tomar decisões de negócios com mais cautela. A análise orientada por IA pode fornecer uma imagem razoavelmente clara do que está por vir e ajudá-lo a ficar preparado e tomar decisões oportunas.

A IA também ajuda a encontrar aplicativos arriscados, avaliando a probabilidade de um cliente não pagar um empréstimo. Ele prevê esse comportamento futuro analisando padrões comportamentais passados ​​e dados de smartphones.

Conformidade regulatória

O setor bancário é um dos setores altamente regulamentados da economia em todo o mundo. Os governos usam sua autoridade regulatória para garantir que os clientes bancários não usem os bancos para cometer crimes financeiros e que os bancos tenham perfis de risco aceitáveis ​​para evitar inadimplências em larga escala.

Na maioria dos casos, os bancos mantêm uma equipe interna de compliance para lidar com esses problemas, mas esses processos levam muito mais tempo e exigem um grande investimento quando feitos manualmente. Os regulamentos de conformidade também estão sujeitos a mudanças frequentes, e os bancos precisam atualizar seus processos e fluxos de trabalho seguindo esses regulamentos constantemente.

A IA usa aprendizado profundo e NLP para ler novos requisitos de conformidade para instituições financeiras e melhorar seu processo de tomada de decisão. Embora o banco de IA não possa substituir um analista de conformidade, ele pode tornar suas operações mais rápidas e eficientes.

Análise preditiva

Um dos casos de uso mais comuns da IA ​​inclui aplicativos de linguagem natural e semântica de uso geral e análises preditivas amplamente aplicadas . A IA pode detectar padrões e correlações específicos nos dados, que a tecnologia tradicional não conseguia detectar anteriormente.

Esses padrões podem indicar oportunidades de vendas inexploradas, oportunidades de venda cruzada ou até mesmo métricas em torno de dados operacionais, levando a um impacto direto na receita.

Automação do processo

Os algoritmos de automação robótica de processos (RPA) aumentam a eficiência e a precisão operacionais e reduzem os custos automatizando tarefas repetitivas demoradas. Isso também permite que os usuários se concentrem em processos mais complexos que exigem envolvimento humano.

A partir de hoje, as instituições bancárias aproveitam com sucesso o RPA para aumentar a velocidade das transações e aumentar a eficiência. Por exemplo, a tecnologia CoiN do JPMorgan Chase revisa documentos e extrai dados deles muito mais rápido do que os humanos.

Como se tornar um banco com inteligência artificial?

Agora que vimos como a IA é usada no setor bancário , nesta seção, analisaremos as etapas que os bancos podem tomar para adotar a IA em larga escala e evoluir seus processos, prestando a devida atenção aos quatro fatores críticos – pessoas, governança , processo e tecnologia.

Etapa 1: desenvolver uma estratégia de IA

O processo de implementação de IA começa com o desenvolvimento de uma estratégia de IA de nível empresarial, tendo em mente os objetivos e valores da organização.

É crucial realizar pesquisas de mercado interno para encontrar lacunas entre as pessoas e processos que a tecnologia de IA pode preencher. Certifique-se de que a estratégia de IA esteja em conformidade com os padrões e regulamentos do setor. Os bancos também podem avaliar os atuais padrões internacionais da indústria.

A etapa final na formulação da estratégia de IA é refinar as práticas e políticas internas relacionadas a talentos, dados, infraestrutura e algoritmos para fornecer orientações e orientações claras para a adoção de IA nas várias unidades funcionais do banco.

Etapa 2: planejar um processo orientado a casos de uso

O próximo passo envolve identificar as oportunidades de IA de maior valor, alinhadas aos processos e estratégias do banco.

Os bancos também devem avaliar até que ponto precisam implementar soluções bancárias de IA em seus processos operacionais atuais ou modificados.

Depois de identificar os possíveis casos de uso de IA e aprendizado de máquina no setor bancário , as equipes de tecnologia devem executar verificações para testar a viabilidade. Eles devem analisar todos os aspectos e identificar as lacunas para implementação. Com base em sua avaliação, eles devem selecionar os casos mais viáveis.

A última etapa no estágio de planejamento é mapear o talento de IA. Os bancos exigem vários especialistas, programadores de algoritmos ou cientistas de dados para desenvolver e implementar soluções de IA. Se eles não tiverem especialistas internos, eles podem terceirizar ou colaborar com um provedor de tecnologia.

Etapa 3: desenvolver e implantar

Após o planejamento, o próximo passo para os bancos é executar. Antes de desenvolver sistemas de IA completos, eles precisam primeiro construir protótipos para entender as deficiências da tecnologia. Para testar os protótipos, os bancos precisam compilar dados relevantes e alimentá-los ao algoritmo. O modelo de IA treina e se baseia nesses dados; portanto, os dados devem ser precisos.

Uma vez que o modelo de IA esteja treinado e pronto, os bancos devem testá-lo para interpretar os resultados. Um teste como esse ajudará a equipe de desenvolvimento a entender como o modelo funcionará no mundo real.

A última etapa é implantar o modelo treinado. Uma vez implantados, os dados de produção começam a chegar. À medida que mais e mais dados começam a chegar, os bancos podem melhorar e atualizar regularmente o modelo.

Etapa 4: operar e monitorar

A implementação de soluções bancárias de IA requer monitoramento e calibração contínuos. Os bancos precisam projetar um ciclo de revisão para monitorar e avaliar o funcionamento do modelo de IA de forma abrangente. Isso, por sua vez, ajudará os bancos no gerenciamento de ameaças à segurança cibernética e na execução robusta de operações.

O fluxo contínuo de novos dados afetará o modelo de IA na fase de operação. Portanto, os bancos devem tomar as medidas apropriadas para garantir a qualidade e a imparcialidade dos dados de entrada.

Exemplos do mundo real de inteligência artificial no setor bancário

Alguns grandes bancos já começaram a alavancar tecnologias de inteligência artificial para melhorar sua qualidade de serviço, detectar fraudes e ameaças de segurança cibernética e aprimorar a experiência do cliente.

Aqui estão alguns exemplos do mundo real de instituições bancárias que têm utilizado a IA para tirar o máximo proveito.

JPMorgan Chase: Pesquisadores do JPMorgan Chase desenvolveram um sistema de alerta precoce usando IA e técnicas de aprendizado profundo para detectar malware, cavalos de Troia e campanhas de phishing. Pesquisadores dizem que leva cerca de 101 dias para um Trojan comprometer as redes da empresa. O sistema de alerta precoce forneceria amplo aviso antes que o ataque real ocorresse.

Ele também pode enviar alertas para a equipe de segurança cibernética do banco enquanto os hackers se preparam para enviar e-mails maliciosos aos funcionários para infectar a rede.

Capital One: O Eno da Capital One, o assistente virtual inteligente, é o melhor exemplo de IA em bancos pessoais. Além do Eno, a Capital One também está usando números de cartões virtuais para evitar fraudes em cartões de crédito. Enquanto isso, eles estão trabalhando em criatividade computacional que treina computadores para serem criativos e explicáveis.

Além dos bancos comerciais, vários bancos de investimento, como Goldman Sachs e Merrill Lynch, também integraram ferramentas analíticas baseadas em IA em suas operações de rotina. Muitos bancos também começaram a utilizar o Alphasense, um mecanismo de pesquisa baseado em IA, que usa processamento de linguagem natural para descobrir tendências de mercado e analisar pesquisas de palavras-chave.

Agora que analisamos os exemplos reais de inteligência artificial no setor bancário , vamos mergulhar nos desafios que existem para os bancos que usam essa tecnologia emergente.

Desafios na adoção mais ampla da IA em finanças e bancos

A ampla implementação de tecnologia de ponta como a IA não será sem desafios. Da falta de dados confiáveis ​​e de qualidade a problemas de segurança, existem vários desafios para os bancos que usam tecnologias de IA.

Então, sem mais delongas, vamos dar uma olhada neles um por um:

1. Segurança de dados: um dos principais desafios da IA no setor bancário é que a quantidade de dados coletados que contêm informações confidenciais exige que medidas de segurança adicionais sejam implementadas. Portanto, é importante procurar o parceiro de tecnologia certo que oferecerá uma variedade de opções de segurança para garantir que os dados de seus clientes sejam tratados adequadamente.
   
2. Falta de dados de qualidade: os bancos precisam de dados estruturados e de qualidade para treinamento e validação antes de implantar uma solução bancária baseada em IA em grande escala. Dados de boa qualidade são necessários para garantir que o algoritmo se aplique a situações da vida real. Além disso, se os dados não estiverem em um formato legível por máquina, isso poderá levar a um comportamento inesperado do modelo de IA. Portanto, os bancos que estão acelerando a adoção da IA ​​precisam modificar suas políticas de dados para mitigar todos os riscos de privacidade e conformidade.

3. Falta de explicabilidade: os sistemas baseados em IA são amplamente aplicáveis ​​nos processos de tomada de decisão, pois eliminam erros e economizam tempo. No entanto, eles podem seguir preconceitos aprendidos em casos anteriores de mau julgamento humano. Pequenas inconsistências nos sistemas de IA não levam muito tempo para escalar e criar problemas de grande escala, colocando em risco a reputação e o funcionamento do banco.

Para evitar calamidades, os bancos devem oferecer um nível adequado de explicabilidade para todas as decisões e recomendações apresentadas pelos modelos de IA. Os bancos precisam entender, validar e explicar como o modelo toma decisões.

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Como podemos ver, a IA e o setor bancário andam de mãos dadas por causa dos múltiplos benefícios que essa tecnologia oferece. De acordo com a Forbes, 65% da alta administração financeira espera mudanças positivas com o uso de IA e aprendizado de máquina no setor bancário. Assim, todas as instituições bancárias devem investir em soluções de IA para oferecer experiências inovadoras e serviços de excelência aos clientes.

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