Inteligência artificial no setor bancário 2021: como os bancos usam a IA

Publicados: 2021-10-23

Nas últimas décadas, a Inteligência Artificial vem aprimorando a operação das empresas do setor bancário e financeiro. Eles adotam soluções baseadas em IA criadas por uma empresa de desenvolvimento de software bancário que contratam para melhorar as áreas específicas de seu trabalho.

A IA no setor bancário ajuda os usuários a experimentar serviços personalizados, escolher taxas de empréstimo com base em suas necessidades e preferências, enquanto os especialistas bancários podem alavancar a automação de processos de rotina. Mas a implementação da IA na indústria não se restringe apenas a esses exemplos.

Neste artigo, vamos demonstrar alguns exemplos de como a Inteligência Artificial é aplicada no setor bancário.

Qual é o estado da inteligência artificial no setor bancário?

A Inteligência Artificial pode agilizar e consolidar tarefas repetitivas e analisar dados e informações mais rapidamente do que os humanos.

Por esse motivo, a IA influenciou o setor bancário e financeiro, enquanto especialistas preveem que, até 2023, os bancos devem economizar US$ 447 bilhões aplicando aplicativos de IA.

A IA penetrou em diferentes áreas bancárias, incluindo:

Monitoramento de fraudes em bancos
Automação do processo
Coleta e análise de dados
Gerenciamento de riscos
Experiência do cliente
Tomando uma decisão

Quais são os benefícios da IA no setor bancário?

Custos e riscos operacionais reduzidos

Bancos e finanças são alguns dos setores que empregam operações digitais para a maioria das tarefas. Ainda assim, muitos deles requerem assistência humana, o que muitas vezes significa burocracia pesada. Esses processos podem ser demorados e ter custos operacionais relacionados a possíveis erros humanos.

Combinado com a tecnologia de automação de processos robóticos (RPA), o software baseado em IA visa melhorar as operações propensas a erros e demoradas, por exemplo, inserir dados do cliente em contratos e formulários.

Maior satisfação e fidelização do cliente

As pessoas querem que os bancos estejam abertos 24 horas por dia, 7 dias por semana, mas parece impossível. Muitas vezes precisamos deles à noite ou em feriados, mas os call centers com seus longos tempos de espera são a única maneira de usar os serviços bancários durante esse horário.

Com a ajuda de tecnologias de IA, a experiência do cliente no setor bancário pode ser alterada. Os assistentes de conversação são um dos maiores benefícios no desenvolvimento bancário e financeiro.

Os chatbots estão disponíveis 24 horas por dia, 7 dias por semana e são treinados para responder às perguntas dos consumidores para lidar com a maioria das tarefas bancárias padrão que exigem interação pessoal.

Detecção de Fraude Aprimorada e Conformidade Regulatória

O setor bancário e financeiro são alvos regulares de hackers cibernéticos, portanto, a detecção de fraudes é a área em que a inteligência artificial pode aumentar o nível de proteção.

As enormes quantidades de dados armazenados em bancos e instituições financeiras podem servir como fonte para detecção de fraudes. Os algoritmos estão ficando mais avançados para detectar padrões relacionados a fraudes e prevenir atividades maliciosas.

O setor bancário também é um dos setores que precisam cumprir várias regulamentações para fornecer a seus clientes serviços confiáveis e sem riscos. Para reduzir esses custos significativos, eles aplicam assistentes virtuais baseados em IA em operações de conformidade regulatória.

Assim, eles ajudam no monitoramento de transações, registro de informações e auditoria para garantir que as operações estejam em conformidade com vários sistemas.

Decisão Aprimorada de Empréstimos e Créditos

Como qualquer instituição, os bancos empregam sistemas baseados em IA para melhorar os processos de tomada de decisão. Em particular, eles precisam de informações valiosas para tomar decisões informadas sobre empréstimos e créditos.

Essas decisões geralmente são baseadas em vários fatores, incluindo histórico de crédito, referências, pontuações de crédito para garantir que um indivíduo seja digno de crédito.

Para evitar abordagens tendenciosas e possíveis erros, os bancos aplicam sistemas de empréstimo e decisão de crédito baseados em IA e algoritmos de aprendizado de máquina.

Quais são os exemplos de inteligência artificial no setor bancário?

Chatbots habilitados para IA

Os chatbots são um dos exemplos mais populares de como a inteligência artificial é aplicada no setor bancário. Essas interfaces de conversação podem se comunicar com clientes em nome dos especialistas do banco quando não estiverem disponíveis para comunicação pessoal.

Com base no processamento de linguagem natural, eles são treinados para reconhecer padrões de fala humana e sugerir respostas relevantes. Os chatbots são integrados a aplicativos e sites bancários móveis para consultar seus serviços bancários ou ajudar os clientes com problemas simples.

Em 2018, o Bank of America lançou seu chatbot ''Erika'', que atendeu mais de 10 milhões de pessoas e foi capaz de reconhecer cerca de 500.000 variações de perguntas que os clientes podem fazer ao especialista do banco.

Funcionalidade de banco móvel

Os aplicativos bancários móveis estão se tornando mais populares, especialmente após o bloqueio do COVID-19, que simplificou o aumento das transações online. Por esse motivo, os bancos estão investindo em funcionalidades móveis para torná-las mais proativas, personalizadas e individualizadas.

Graças à Inteligência Artificial, os desenvolvedores de software podem enriquecer aplicativos móveis com recursos avançados. Por exemplo, eles podem implementar assistentes de voz que entenderão os comandos de voz dos clientes e realizarão transações específicas, como transferências de dinheiro, etc.

Os aplicativos de mobile banking agora são capazes de rastrear o comportamento do usuário e fornecer sugestões personalizadas. As recomendações baseadas em IA ajudam os clientes a encontrar os serviços de que precisam mais rapidamente, tornando a experiência do cliente mais personalizada.

Funcionalidade inteligente para análise de dados

As tecnologias de IA e ML fazem com que os terabytes de bancos de dados e instituições financeiras coletem e armazenem mais valiosos para a tomada de decisões. Os dados são analisados para diferentes assuntos e o gerenciamento de riscos é um dos casos de uso populares.

Como foi mencionado acima, as decisões de empréstimo e crédito são baseadas em múltiplos fatores. Se os bancos concederem crédito a pessoas que não são dignas de crédito, sofrerão impactos financeiros. Assim, eles precisam aplicar algoritmos inteligentes para gerenciar esses riscos e ser capaz de diferenciar entre pessoas de caixa e aqueles que não podem pagar.

A IA também é usada para fazer previsões sobre as condições do mercado. AlphaSense, um mecanismo de busca de IA para corporações, usa processamento de linguagem natural para analisar pesquisas de palavras-chave e descobrir tendências e mudanças nos mercados e atende a quase 2.000 clientes corporativos. A solução de monitoramento de dados da Logit.io é outra plataforma nesse espaço de mercado que pode auxiliar as empresas, oferecendo monitoramento de seus logs e métricas produzidos por IA.

Soluções de segurança baseadas em IA

A fraude de cartão de crédito é um dos tipos mais populares de roubo de dados pessoais, de acordo com o relatório da Federal Trade Commission. Devido aos recursos de IA, os bancos podem analisar e reconhecer padrões maliciosos para detectar e prevenir fraudes.

De acordo com o Business Insider , o JPMorgan Chase usa aplicativos de detecção de fraude: os detalhes do cartão de crédito são enviados para data centers especiais para decidir se as transações são fraudulentas.

Conclusão

Existem muitos exemplos de como a IA é aplicada no setor financeiro. A pesquisa realizada pela OpenText informa que 80% dos bancos reconhecem as vantagens da IA, enquanto 75% deles já a utilizam e 46% planejam implementá-la em breve.

Os sistemas baseados em IA estão se tornando parte integrante de muitas empresas bancárias e financeiras, ajudando-as a se destacar no mercado. A tecnologia é popular devido aos seus custos operacionais reduzidos, melhor experiência do cliente e processos automatizados.

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