Como o aprendizado de máquina está aprimorando os serviços bancários digitais

Mais do que apenas traduzir um texto ou recomendar o próximo vídeo que você assistirá, o aprendizado de máquina (um subconjunto da inteligência artificial) causou impactos significativos nos locais mais importantes, como saúde, bancos e muito mais.

Embora os cuidados de saúde tenham sido limitados a alguns cenários, os modelos de aprendizagem automática no setor bancário ajudaram a resolver as maiores preocupações e facilitaram a nossa atividade bancária diária. Neste guia, você aprenderá sobre o impacto do aprendizado de máquina no setor bancário e como ele está aprimorando os serviços bancários digitais.

O que é aprendizado de máquina (ML)?

O aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial que permite que os sistemas aprendam e tomem decisões por conta própria usando dados, sem serem explicitamente programados para fazê-lo. Ele analisa grandes quantidades de dados para identificar diferentes padrões e prever resultados com base nos dados. Existem três tipos principais de aprendizado de máquina.

• Aprendizado de máquina supervisionado: No aprendizado de máquina supervisionado, o modelo é treinado usando dados rotulados para prever resultados com base em dados anteriores.
• Aprendizado de máquina não supervisionado: por outro lado, no aprendizado não supervisionado, o modelo é treinado usando dados não rotulados e prevê a saída por conta própria com base em padrões ocultos.
• Aprendizagem reforçada: o modelo aprende em tempo real com base no feedback.

Por exemplo, imagine que você deseja um computador que reconheça fotos de um gato. No aprendizado supervisionado, você treina um computador com imagens rotuladas como “gato” e “não é um gato”, e o modelo aprende sobre gatos para poder prever a imagem do gato nos dados.

Enquanto isso, no aprendizado não supervisionado, você treina um modelo usando dados não rotulados. Aqui, você não menciona explicitamente que era um gato; entretanto, com base no padrão oculto ou na estrutura, o modelo identifica um padrão e prevê gatos no futuro.

Finalmente, na aprendizagem reforçada, você recompensa o modelo se ele identificar o gato corretamente ou o penaliza se não o fizer, e ele aprende com base no feedback.

O aprendizado de máquina é vasto. Leva anos para aprender e entender como funciona. No entanto, você não precisa aprender tudo sobre aprendizado de máquina para saber como ele está impactando nossas vidas, especialmente no setor bancário digital; o aprendizado de máquina tornou-se essencial para fornecer serviços mais rápidos, eficientes e seguros.

Personalização de serviços bancários

Os bancos podem oferecer serviços mais personalizados usando aprendizado de máquina. Ao analisar as transações dos clientes e a atividade da conta, os bancos podem criar ofertas personalizadas com base nos objetivos financeiros dos clientes. Além disso, algoritmos de aprendizado de máquina podem ajudar a analisar gastos, hábitos de economia e históricos de transações dos clientes, além de oferecer recomendações personalizadas.

Por exemplo, se você gasta dinheiro consistentemente em restaurantes ou entretenimento, o banco pode sugerir um cartão de crédito com benefícios adaptados exatamente a essas categorias.

Pontuação de crédito dinâmica

As pontuações de crédito tradicionais são baseadas em um conjunto limitado de fatores, como renda, níveis de dívida e histórico de crédito de um indivíduo. Porém, esses fatores não representam toda a situação financeira do usuário.

Além dos fatores padrão, usando o aprendizado de máquina, os bancos podem avaliar o comportamento de gastos dos clientes, o histórico de transações e até mesmo indicadores sociais, como histórico de educação e emprego, escolha de estilo de vida e outras transações financeiras informativas para oferecer pontuações de crédito.

Isso ajuda os bancos a fazer avaliações mais precisas e evitar erros, além de ajudar os usuários, principalmente aqueles com histórico de crédito limitado. Também permite que os bancos concedam crédito a mais pessoas, incluindo aquelas que os métodos tradicionais podem ter negligenciado.

Aprimorando a detecção e a segurança de fraudes

A segurança é uma das maiores preocupações no banco digital. Considerando o aumento das fraudes bancárias, os bancos necessitam de sistemas eficientes para salvaguardar as informações financeiras sensíveis dos seus clientes. É aqui que o aprendizado de máquina pode desempenhar um papel importante na detecção e prevenção de fraudes.

Usando o aprendizado de máquina, os bancos podem identificar transações suspeitas em tempo real e impedir transações não autorizadas. Além disso, estes modelos aprendem e adaptam-se a novos tipos de fraude e ajudam na sua prevenção. Por exemplo, se um cliente fizer uma grande retirada de um local desconhecido, um sistema de aprendizado de máquina poderá sinalizar esse comportamento e alertar o cliente ou simplesmente bloquear a transação.

Junto com isso, usando diferentes modelos de ML, os bancos podem rastrear os comportamentos únicos dos clientes para verificar sua identidade como clientes. Isso inclui analisar a rapidez com que os clientes digitam, o momento do mouse ou como interagem com seus telefones celulares, bem como verificar se os padrões atuais são semelhantes aos dados históricos do cliente para confirmar o verdadeiro titular da conta.

Otimizando Serviços de Cheque Especial

A proteção ao cheque especial é um recurso popular que muitos bancos oferecem para evitar que os clientes incorram em taxas quando não têm dinheiro suficiente em suas contas para cobrir uma transação. Usando o ML, os bancos gerenciam a cobertura de descoberto de forma mais eficaz, analisando o comportamento do cliente, os hábitos de consumo, o momento das transações ou os saldos das contas e sinalizando contas em risco de saque a descoberto.

Utilizando estes dados, os bancos podem então enviar notificações aos clientes, dando-lhes a oportunidade de transferir fundos ou cancelar um pagamento pendente. O ML também permite que os bancos ofereçam serviços de proteção de cheque especial mais personalizados, em vez de uma solução única para todos. Os bancos podem usar o aprendizado de máquina para avaliar a situação financeira de um cliente e oferecer cobertura de cheque especial que atenda às suas necessidades.

Por exemplo, os clientes que enfrentam frequentemente problemas de saldo baixo podem receber um nível mais elevado de proteção, enquanto aqueles com atividade de conta estável podem receber uma opção diferente. Isto garante que você pague apenas pelo nível de proteção que realmente precisa, sem taxas extras.

Melhorando o Suporte ao Cliente

O suporte confiável ao cliente é a parte mais importante do banco digital. A maioria dos bancos agora usa chatbots inteligentes, assistentes virtuais e diversos sistemas automatizados para ajudar os clientes a obter suporte. Desde a resposta às perguntas dos clientes até o suporte pessoal, o aprendizado de máquina pode ajudar os bancos a construir confiança e resolver rapidamente os problemas dos clientes.

Os chatbots de IA podem ajudar a responder às perguntas dos clientes em tempo real, compreender e responder a uma ampla gama de perguntas dos clientes e oferecer orientação personalizada. Desta forma, os bancos reduzem os tempos de espera e libertam agentes humanos para se concentrarem em questões mais complexas.

Assistentes virtuais para suporte personalizado

Assim como os chatbots, os assistentes virtuais se tornaram comuns na oferta de suporte personalizado. Esses assistentes virtuais usam aprendizado de máquina para analisar dados de clientes e fornecer conselhos ou informações personalizadas de acordo com os dados associados às contas dos clientes.

Por exemplo, um assistente virtual pode recomendar uma conta poupança específica com base nas metas financeiras de um cliente e até mesmo lembrá-los de suas próximas contas com base em seus hábitos de consumo habituais. Com o tempo, à medida que o assistente aprende com as interações anteriores, ele se torna melhor em antecipar suas necessidades e oferecer conselhos cada vez mais relevantes.

Automatizando Processos de Rotina

A aprendizagem automática também permite que os bancos automatizem as tarefas mais comuns, como processos de entrada de dados e verificação de documentos, para poupar tempo e recursos humanos. Isto ajuda os bancos a acelerar as operações e também a reduzir o erro humano.

Por exemplo, os sistemas de aprendizagem automática podem classificar e ordenar automaticamente documentos financeiros, bem como verificar informações de clientes e até processar empréstimos ou reclamações mais rapidamente. A automação também economiza dinheiro, permitindo que os bancos concentrem seus recursos na inovação e no fornecimento de melhores serviços para você e outros clientes.

Otimizando Decisões de Empréstimo

A aprendizagem automática também está a transformar a forma como os bancos emitem empréstimos. Juntamente com as pontuações de crédito tradicionais, os bancos podem analisar os padrões de gastos dos usuários e tomar decisões de empréstimo precisas. Dessa forma, o banco e o mutuário podem se beneficiar do aprendizado de máquina.

Conclusão

O ML está desempenhando um papel realmente importante na remodelação dos serviços bancários digitais. Está envolvida no aprimoramento da personalização e na detecção de fraudes, bem como na simplificação do suporte ao cliente e na condução do futuro do setor bancário. À medida que a maioria dos bancos continua a adotar estas tecnologias, você e outros clientes podem esperar experiências ainda mais personalizadas, melhor segurança e serviços financeiros inovadores. O potencial do aprendizado de máquina no setor bancário é vasto e só continuará a crescer à medida que a tecnologia evoluir.