Felizmente, o Processamento de Linguagem Natural (PLN) surge como uma solução que permite aos bancos e outras entidades financeiras aproveitar o poder da informação.
À medida que a adoção do PLN se acelera no setor financeiro, estamos testemunhando uma revolução na forma como os riscos são geridos, as operações são melhoradas e a experiência do cliente é otimizada. Neste artigo, conto como o Processamento de Linguagem Natural está redefinindo o panorama da banca e das finanças, oferecendo às instituições uma vantagem competitiva sem precedentes.
Óscar Barba
Cofundador e CTO da Coinscrap Finance
O que é o Processamento de Linguagem Natural?
Trata-se de um ramo da inteligência artificial que se concentra na interação entre computadores e a linguagem humana. O Processamento de Linguagem Natural permite que as máquinas compreendam, interpretem e gerem texto de forma semelhante às pessoas. Aplicando técnicas de linguística computacional, essa tecnologia transforma a linguagem natural em um formato que os computadores podem entender.
No contexto financeiro, o PLN desempenha um papel fundamental ao permitir que as instituições extraiam informações valiosas de uma ampla gama de fontes de dados não estruturados. O PLN também facilita a compreensão e o processamento desse fluxo de informações textuais. Vamos ver agora o seu papel dentro da IA, como é usado no setor financeiro e quais são as chaves dessa tecnologia para o futuro.
O que significa o PLN no contexto da IA?
O Processamento de Linguagem Natural utiliza abordagens baseadas em regras ou machine learning para compreender a estrutura e o significado do texto. A pesquisa neste campo deu origem à era da inteligência artificial generativa, que abrange desde as avançadas capacidades de comunicação dos grandes modelos de linguagem (LLM) até a habilidade das ferramentas de geração de imagens para interpretar solicitações.
E seus algoritmos já fazem parte da vida diária de muitos, potencializando motores de busca, operando sistemas GPS com controle por voz e facilitando o uso de assistentes digitais em smartphones, para citar alguns exemplos. Não é à toa que está conosco há mais de 70 anos. O que começou como uma tecnologia com aplicações em linguística e estatística, agora parece não ter limites!
Aplicações-chave do Processamento de Linguagem Natural no setor bancário
Análise de sentimento e detecção de anomalias
Ao processar e analisar a linguagem utilizada em comentários de clientes, publicações em redes sociais e outros canais, o PLN permite que as instituições financeiras compreendam as percepções e o nível de satisfação de seus usuários.
Isso não apenas ajuda a identificar áreas de melhoria, mas também facilita a detecção precoce de problemas potenciais; é usado para localizar anomalias nos dados textuais, como padrões suspeitos em transações ou irregularidades na comunicação.
Essa compreensão da linguagem natural permite que as equipes das entidades analisem de forma automatizada grandes volumes de informações e respondam de forma ágil para prevenir possíveis perdas.
Automatização de relatórios e geração de conteúdo
Tradicionalmente, a geração de relatórios de risco e conformidade tem sido um processo trabalhoso e suscetível a erros. No entanto, o PLN transformou essa tarefa, permitindo a automatização do processo de extração de informações relevantes, seu resumo e a geração de relatórios.
A economia de tempo e recursos, juntamente com a precisão e a coerência dos resultados, representa uma mudança de paradigma. Essa tecnologia também está sendo usada para gerar conteúdo de maneira mais eficiente.
Desde a redação de comunicações com clientes até a criação de material de marketing e divulgação, o PLN está ajudando as instituições financeiras a otimizar seus processos de geração de conteúdo.
Classificação informatizada de documentos
Tratar e examinar o conteúdo de memorandos, contratos, solicitações e outros documentos é algo que o Processamento de Linguagem Natural faz em segundos. Sua capacidade de rotular e organizar eficientemente a informação facilita sua recuperação e permite análises posteriores ad hoc .
Essa capacidade de classificação automatizada é especialmente valiosa em áreas como gestão de riscos, cumprimento de requisitos normativos e atendimento ao cliente, onde essa recuperação extremamente rápida da informação é crucial.
Melhoria da experiência do cliente
É um dos aspectos aos quais o mundo da banca tem prestado mais atenção nos últimos tempos. Ao alimentar chatbots e assistentes virtuais com capacidades de processamento de linguagem natural, podem oferecer aos clientes respostas mais personalizadas e em tempo real às suas consultas.
Além disso, a análise de sentimento que mencionamos antes permite que as instituições financeiras compreendam melhor as necessidades e preferências dos clientes, o que, por sua vez, ajuda a projetar produtos e serviços hiperpersonalizados.
Deteção e prevenção de fraude
Trata-se de uma preocupação constante para qualquer empresa, mas os bancos são especialmente vulneráveis devido à sensibilidade dos dados que manipulam. O PLN é capaz de analisar padrões e anomalias em grandes volumes de dados transacionais.
Sua compreensão da linguagem natural permite detectar atividades suspeitas, permitindo que as instituições financeiras respondam de forma rápida e adequada, evitando perdas. Tudo isso ajuda as equipes de conformidade a abordar de forma mais eficaz as tentativas de fraude.
Tomada de decisões baseada em dados
Talvez a maior contribuição do PLN para o setor bancário seja sua capacidade de transformar dados não estruturados em informações valiosas que sustentem a tomada de decisões.
Processamento de Linguagem Natural gera insights que permitem às entidades financeiras tomar decisões mais informadas e estratégicas. Essa capacidade de criar inteligência a partir de dados textuais é especialmente relevante em áreas como planejamento estratégico e design de produtos e serviços adaptados ao cliente.
Desafios e considerações no Reconhecimento da Linguagem Natural
Após verificar todos os benefícios que o Reconhecimento da Linguagem Natural oferece ao setor bancário, é hora de conhecer os desafios que bancos, neobancose empresas tecnológicas devem enfrentar ao utilizar seus algoritmos.
Estes são os aspectos a ter em conta:
Privacidade e segurança dos dados
Ao processar grandes quantidades de informação não estruturada, é fundamental que as empresas implementem medidas de proteção de dados e cumpram as regulamentações de privacidade.
A gestão adequada da informação confidencial dos clientes e a prevenção de brechas de segurança são primordiais.
Precisão é possível viés dos modelos
Se falarmos da qualidade e da representatividade dos dados utilizados no treino dos modelos de PLN, é crucial garantir a sua precisão e evitar viés.
As empresas devem dedicar tempo e recursos à cuidadosa seleção e preparação do dataset, bem como à avaliação contínua do desempenho dos modelos.
Transparência e explicabilidade
À medida que os sistemas de Reconhecimento da Linguagem Natural se tornam mais sofisticados, a capacidade de explicar as decisões e os resultados gerados por esses modelos torna-se um aspecto fundamental.
As instituições financeiras são obrigadas a priorizar a transparência e fornecer explicações claras sobre o funcionamento de seus sistemas baseados em PLN.
Integração com a tecnologia existente
A implementação bem-sucedida do PLN requer uma integração fluida com os sistemas e processos existentes. Portanto, é necessário contar com uma equipe especializada na matéria.
Abordar cuidadosamente os desafios técnicos e organizacionais garantirá uma transição sem problemas e maximizará os benefícios da análise da linguagem natural.
O futuro do Processamento de Linguagem Natural na banca
À medida que a tecnologia continua a avançar, é evidente que o reconhecimento de linguagem natural terá um papel cada vez mais importante na transformação do setor financeiro.
Os modelos de PLN, cada vez mais sofisticados, oferecerão às empresas uma compreensão profunda das diversas realidades dos clientes. Sua capacidade de processar e analisar dados em tempo real impulsionará serviços altamente especializados.
Sem mencionar a capacidade de focar nas necessidades das pessoas ao longo de suas trajetórias de vida. Isso será fundamental para se destacar na concorrência.
Aí é onde as interações 100% humanas ganham valor, podendo ser baseadas em insights de qualidade e em um histórico de dados relevante. Melhorar a experiência do cliente nunca foi tão fácil.
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Sobre o autor
Óscar Barba é cofundador e CTO da Coinscrap Finance. Ele é um especialista Scrum Manager com mais de 6 anos de experiência na coleta e análise semântica de dados no setor financeiro, classificação de transações bancárias, deep learning aplicado em sistemas de análise de sentimento do mercado de ações e medição da pegada de carbono associada aos dados transacionais.
Com vasta experiência no setor bancário e de seguros, Óscar está finalizando seu Doutorado em Tecnologia da Informação Atualmente está concluindo seu doutorado em Tecnologias da Informação no campo da Inteligência Artificial. É Engenheiro e Mestre em Engenharia da Computação pela Universidade de Vigo, Mestre em Comércio Eletrônico pela Universidade de Salamanca, Certificado Scrum Manager e Gerenciamento de Projetos pelo CNTG, Certificado em Arquitetura SOA e Serviços Web pela Universidade de Salamanca. Recentemente obteve a certificação ITIL Fundamentals, um reconhecimento das boas práticas na gestão de serviços de TI.
