Neste ambiente, a inteligência artificial e a transformação bancária são elementos convergentes, já que a IA para bancos facilita as empresas do setor em múltiplos aspectos, como o cálculo de risco na concessão de crédito, oferecendo produtos e serviços com grande demanda ou para realizar uma melhor gestão de fraudes bancárias.
Usos da Inteligência Artificial na banca
A inteligência artificial e a aprendizagem automatizada são novas tecnologias pelas quais as entidades financeiras e bancos apostam para impulsionar seus negócios, automatizar processos e encontrar novas oportunidades de mercado.
Vejamos alguns dos usos mais comuns dos algoritmos de inteligência artificial no setor bancário.
Cálculo de risco
Aplicando algoritmos complexos e sofisticados de IA, os bancos podem reduzir significativamente o risco das operações de crédito, por exemplo, quando um usuário solicita uma hipoteca, um empréstimo ou o acesso a um cartão de crédito.
Com a aplicação da IA neste processo, além de minimizar os riscos para a entidade financeira, também é oferecida uma solução ideal ao cliente, baseada em dados reais sobre sua situação e capacidade de endividamento.
Além disso, todo o processo é executado de forma muito mais rápida, evitando os longos processos burocráticos e de espera que eram prática habitual do setor ao solicitar empréstimos e créditos.
Análise de Sentimento
A Inteligência Artificial é usada para analisar comentários, avaliações e publicações em redes sociais e outros sites relevantes para o banco. O objetivo é entender o sentimento e a opinião dos clientes e do público em geral sobre os produtos e serviços que oferecem. Isso pode ajudar as entidades a identificar áreas de melhoria e a tomar decisões documentadas sobre como melhorar a satisfação do cliente.
Marketing personalizado
Este ponto está diretamente relacionado ao anterior. A partir do momento em que sabemos o que o cliente precisa ou poderia precisar, uma enorme variedade de possibilidades de venda cruzada se desdobra.
A inteligência artificial é usada para personalizar ofertas de produtos e serviços bancários com base no perfil de cada cliente. Por exemplo, o banco pode usar esse motor para analisar o histórico de transações, receitas e despesas, localização e outros dados relevantes para oferecer a cada cliente produtos e serviços que atendam às suas necessidades. Isso pode melhorar a satisfação do cliente e a rentabilidade do banco ao aumentar as vendas de produtos e serviços adicionais.
Assessoria Financeira
Da mesma forma, é usada para fornecer assessoria financeira personalizada aos clientes com base em seus objetivos financeiros, perfil de risco e outros dados relevantes. Um motor de categorização e análise transacional, como COCO, pode analisar grandes quantidades de dados para identificar oportunidades de investimento e fornecer recomendações precisas e oportunas aos clientes. Isso pode melhorar a satisfação do cliente e a rentabilidade do banco ao aumentar as vendas de produtos.
Otimização de processos de negócio
De forma mais interna, a categorização das transações pode ser usada para melhorar a eficiência e reduzir os custos nos processos da entidade.
Por exemplo, a inteligência artificial é capaz de analisar grandes quantidades de dados para otimizar a gestão de ativos, a gestão da cadeia de abastecimento e a gestão de recursos humanos. Isso se traduz em uma melhoria da eficiência, redução de custos e aumento da rentabilidade do banco.
Aplicativos móveis bancários baseados em Inteligência Artificial
Podemos encontrar muitos exemplos de aplicativos de inteligência artificial em aplicativos bancários, por exemplo, para melhorar o atendimento ao cliente com assistentes virtuais que respondem em linguagem natural às dúvidas e perguntas dos clientes (com serviços de disponibilidade total ou 24/7).
Cibersegurança
Uma das grandes preocupações de empresas, organizações e pessoas na era digital é a cibersegurança, ou seja, a preocupação de que seus dados pessoais e sensíveis estejam protegidos (privacidade e integridade).
Para os bancos, a inteligência artificial é uma tecnologia que lhes permite aumentar de várias formas o seu nível de proteção e segurança. Por exemplo, para a validação da identidade dos clientes, o uso de reconhecimento biométrico e machine learning elevam consideravelmente o nível de cibersegurança (uso de tokens, códigos de uso único, controles de verificação, autenticação dupla...).
Gestão de Fraude
O setor bancário é um dos mais afetados pela fraude, onde os cibercriminosos sempre buscam novas maneiras de enganar usuários e entidades para obter benefícios próprios em detrimento de ambos.
A aplicação da IA no setor financeiro e bancário facilita a detecção preventiva de padrões fraudulentos, permitindo que as entidades tomem decisões em tempo real que lhes permitem evitar fraudes ou minimizar suas consequências em caso de ocorrerem.
Desafios da Inteligência Artificial na banca
Vimos diferentes exemplos de inteligência artificial em bancos e como essa nova tecnologia está mudando a forma de trabalhar e proceder das empresas do setor.
A implementação da IA enfrenta o setor bancário a uma série de desafios, entre os quais podemos destacar:
- Gestão inteligente da informação. Os bancos lidam com um grande volume de dados de seus clientes e clientes em potencial. A análise inteligente de todas essas informações é fundamental para melhorar seu funcionamento e oferecer produtos e serviços que sejam realmente do interesse dos usuários. A inteligência artificial e o big data se apresentam como ferramentas-chave para obter conhecimento útil de todas essas informações que o banco possui sobre seus usuários e o mercado.
- Cumprimento de regulamentos e leisUm dos grandes desafios das empresas do setor bancário ao aplicar inteligência artificial em seu modelo de negócio é cumprir com as diferentes leis e regulamentos globalmente sobre proteção de dados.
- Flexibilidade na oferta. Até agora, o setor bancário se caracterizava por ser um dos mais rígidos e inflexíveis. Realizar a evolução necessária para se adaptar ao mercado atual, utilizando tecnologia inteligente para oferecer produtos personalizados e adaptáveis às necessidades de cada cliente, é um dos grandes desafios da banca.
- Ética e transparência. A IA pode ser muito poderosa na tomada de decisões e na automação de processos, mas também pode ser muito suscetível à introdução de preconceitos e viés. Isso pode ser especialmente problemático no âmbito financeiro, onde as decisões podem ter um impacto significativo na vida das pessoas. Portanto, é fundamental que seja utilizada de maneira ética e transparente no setor bancário. Para isso, é recomendável ter um parceiro Fintech que cumpra com a ISO 27001.
- Falta de habilidades. A implementação e o uso eficaz dessa inteligência na banca requerem habilidades especializadas que podem ser difíceis de encontrar. As instituições financeiras podem ter dificuldades para encontrar pessoal com a experiência e o conhecimento adequados, sem falar no aumento de custos que isso implicaria. No entanto, existem modelos de colaboração com Fintech onde a empresa parceira se encarrega de gerir essas ferramentas e facilitar os processos.
Adaptação de clientes e aquisição de usuários em bancos com Inteligência Artificial
Atualmente, o setor bancário enfrenta uma concorrência cada vez maior, impulsionada pela digitalização e globalização do mercado. De fato, o aparecimento constante de novos atores de qualquer parte do mundo aumentou ainda mais a competição no setor bancário. Neste ambiente altamente competitivo, as entidades bancárias precisam se diferenciar e atrair mais clientes para sobreviver e crescer. Como vimos, a Inteligência Artificial (IA) se torna uma tecnologia fundamental para alcançar esse objetivo.
Essa mecânica ajuda as entidades bancárias a atrair mais clientes, adaptando-se às suas necessidades reais através da oferta de produtos e serviços financeiros personalizados. A hiperpersonalização oferecida por certas Fintechscomo a Coinscrap Finance, permite diferenciar-se dos concorrentes e melhorar a experiência do cliente. Como isso é feito? Enriquecendo os dados transacionais, gerenciando a carteira do cliente (PFM ou Controle de Gastos Pessoais), enviando recomendações ao usuário, incorporando microserviços automáticos que o cliente pode personalizar, etc.
A inteligência artificial e a transformação bancária andam de mãos dadas hoje em dia, sendo uma tecnologia indispensável para que o setor possa captar novos clientes e oferecer produtos que atendam às necessidades de seus clientes ou usuários.
