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Como a Inteligência Artificial se integrou no setor bancário

O setor bancário está passando por uma grande transformação devido ao uso de novas tecnologias e às demandas do mercado atual, onde a globalização e a digitalização elevaram o nível de exigência dos clientes. Os usuários estão cada vez mais competentes digitalmente e exigem serviços modernos e flexíveis adaptados às suas necessidades.

Sumário

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.

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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.

Descubra os benefícios de aplicar uma inteligência artificial bancária como COCO, que categoriza as transações bancárias aqui.

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.

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