Tecnologia de IA para serviços financeiros oferece soluções que promovem segurança, eficiência, economia e maior satisfação dos clientes
A utilização da Inteligência Artificial é cada vez mais abrangente, pois oferece automação de tarefas, praticidade e segurança. Um bom exemplo disso é o uso de IA para serviços financeiros, os quais foram revolucionados pelo avanço tecnológico.
Bancos, fintechs e outras instituições financeiras se beneficiam de diferentes capacidades da IA. Com ela, eles podem automatizar respostas a ofícios, detectar fraudes, prever riscos, melhorar o atendimento ao cliente, dentre tantas outras aplicações.
Portanto, não se trata apenas de uma possibilidade futura. A Inteligência Artificial já está entre nós e tem promovido transformações complexas no setor financeiro. Saiba mais sobre as aplicações no setor financeiro, suas soluções e resultados!
Panorama atual da IA no setor financeiro
O uso da IA para serviços financeiros é possível em razão das inúmeras ferramentas e tecnologias englobadas pela Inteligência Artificial. A soma delas ofereceu benefícios variados para bancos e outras instituições que trabalham com finanças.
Destacam-se, dentre essas tecnologias, o uso de Machine Learning (Aprendizado de Máquina), processamento de linguagem natural (PLN) e análise preditiva.
Inteligência Artificial: o que você precisa saber sobre ela?
Machine Learning
A ML é uma das áreas da IA. Ela permite aos sistemas aprenderem a partir de dados. Com isso, eles se desenvolvem e melhoram constantemente.
No uso do Machine Learning na IA para serviços financeiros, a tecnologia geralmente se aplica nestas frentes:
- Detecção de fraudes: o ML analisa padrões e anomalias em transações. Com isso, pode alertar sobre possíveis fraudes em empo real;
- Análise de crédito: os algoritmos utilizados pelo Aprendizado de Máquina utilizam históricos de dados para basear as decisões de concessão de crédito;
- Gerenciamento de risco: a tecnologia acompanha questões como volatilidade do mercado. Com isso, traz informações úteis para o desenvolvimento de estratégias que mitiguem os riscos.
Processamento de linguagem natural
Outra tecnologia englobada pela IA e é utilizada em serviços financeiros é o processamento de linguagem natural, também conhecida como PLN. Ela se caracteriza pela capacidade de compreensão da linguagem humana e de suas nuances.
Nos serviços financeiros, são exemplos de aplicação do PLN:
- Atendimento ao cliente: o uso de PLN por chatbots permite que eles ofereçam respostas rápidas às dúvidas comuns dos clientes. Isso otimiza o atendimento e o automatiza;
- Análise de sentimento: a PLN estrai dados de textos para entender os sentimentos do mercado, úteis para a tomada de decisões.
Análise preditiva
A análise preditiva também exemplifica o uso da IA para serviços financeiros. Ela corresponde à técnica que utiliza dados atuais e do passado para fazer previsões sobre o futuro. Por exemplo, ela reconhece tendências do mercado ou de comportamentos.
Dessa forma, ela é extremamente útil para empresas do mundo das finanças, onde atua com:
- Previsão de investimentos: os modelos preditivos de IA analisam dados para prever o desempenho de investimentos e orientar as melhores opções de acordo com o retorno possível;
- Gestão de ativos: identificação de oportunidades de investimento em tempo real, com otimização da alocação de capital.
Tendências atuais e futuras da aplicação da IA para serviços financeiros
A utilização da Inteligência Artificial em empresas e serviços do ramo financeiro já é bastante ampla. A tendência é que ela cresça cada vez mais e se torne, gradualmente, mais assertiva.
A automação de processos é uma das tendências que já mostra as caras. Ela corresponde à automatização da realização de tarefas repetitivas, como o atendimento do cliente para respostas às perguntas frequentes.
A personalização dos serviços é outra tendência. Ela se torna possível pela análise de grandes bancos de dados. Ainda, a descentralização das finanças, que aprimora a segurança delas, é uma realidade crescente.
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Importância da adoção de IA pelas instituições financeiras
A adoção da Inteligência Artificial por instituições financeiras de diferentes naturezas oferece uma série de benefícios. A possibilidade de inovação e de manutenção da competitividade estão entre elas.
A IA oferece aos bancos e fintechs eficiência ao otimizar os processos, redução de custos, desenvolvimento de novos produtos e melhoria da experiência do cliente. Esses são fatores indispensáveis para empresas que queiram se manter relevantes.
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Casos de uso reais de IA em serviços financeiros
Como vimos, a Inteligência Artificial não é uma promessa do futuro. Seus recursos continuam em desenvolvimento, mas já estão disponíveis para uso por particulares e empresas. Eles oferecem diferentes benefícios para negócios de vários setores, dentre eles o financeiro.
A BRQ é uma especialista em tecnologia e atua no desenvolvimento de novas ferramentas. Elas são dotadas de IA e de tecnologias englobadas por ela e são úteis para promover mais eficiência no setor financeiro.
Abaixo, confira algumas das soluções já disponíveis e de casos reais de aplicação.
Automatização de resposta a ofícios
A automatização de resposta a ofícios visa a redução de riscos jurídicos e o aumento da eficiência da análise e do desenvolvimento dos retornos aos órgãos oficiais.
Esse foi um desafio proposto à BRQ, que atendeu a um dos cinco maiores bancos do país, que buscava automatizar o processo de resposta a ofícios para reduzir tempo e erros. Cada um dos ofícios demandava, até então, uma análise complexa das solicitações.
Assim, cada documento requer um processo operacional de extrema complexidade, especialmente pelo risco jurídico e operacional.
A BRQ, então, desenvolveu uma ferramenta de IA Generativa que se tornou responsável por interpretar, categorizar e gerar as respostas automatizadas. Para isso, a Inteligência Artificial faz uso de dados legados do banco. Eles englobam período da conta corrente e outras informações relevantes.
O resultado disso foi a redução de 60% no tempo de resposta aos ofícios. Além disso, o uso da IA levou à eliminação de 90% dos erros manuais. Dessa maneria, melhorou a precisão dos processos, aumentou a eficiência e reduziu riscos jurídicos.
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Detecção de fraude em tempo real
Um dos grandes desafios enfrentados pelos serviços financeiros diz respeito à detecção e à segurança contra fraudes. Afinal, o desenvolvimento tecnológico também é utilizado por criminosos para a criação de novos golpes.
Um exemplo disso é o Pix, que surgiu há poucos anos, durante os quais também surgiram fraudes que tinham ele como alvo. O Pix premiado, bem como o golpe da devolução do Pix, são alguns exemplos.
Por isso, coube aos bancos e outras instituições financeiras buscarem modos de se proteger contra os golpes já existentes e os demais, que surgem a todo momento. A proteção coube à IA para serviços financeiros.
Por meio dela, foi possível melhorar a detecção de atividades fraudulentas para minimizar perdas financeiras. Por exemplo, o Machine Learning compreende as tendências e, também, o que se mostra anômalo. Com isso, é capaz de detectar possíveis fraudes.
A implementação de um sistema com Inteligência Artificial e Machine Learning possibilitou a análise de transações em tempo real e a identificação de padrões de fraude. Isso, por sua vez, permitiu aos bancos barrarem transações e solicitações de forma imediata.
Essa solução é importante tanto por evitar as fraudes quanto por diminuir as perdas financeiras. Além disso, cabe aos bancos aplicarem soluções de segurança para manterem a confiança do público e evitarem problemas com a justiça, inclusive em relação ao vazamento de dados, que fere as previsões presentes na Lei Geral de Proteção de Dados.
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Análise de crédito automatizada
A análise de crédito é um dos fatores mais críticos em instituições financeiras. Por isso, é uma área que se encontra em constante desenvolvimento para que se torne mais precisa, rápida e eficaz.
Analisar o crédito requer atenção a uma série de quesitos. Por exemplo, ao histórico de interação entre o cliente e o banco. Isso inclui os serviços aos quais ele aderiu, à adimplência, à atualização de dados, dentre outras coisas.
Além disso, também depende de fatores externos. Eles incluem o histórico do consumidor em cadastros de restrição de crédito, como SPC e Serasa. Ainda, ao score, como aquele pertencente ao Consumidor Positivo.
Portanto, a análise de crédito enfrenta o desafio de oferecer operações mais rápidas e precisas, que dependem de sua resposta. O número e a complexidade dos dados envolvidos nisso impactam diretamente na qualidade das respostas e na satisfação do consumidor.
A solução foi encontrada na aplicação da IA para serviços financeiros. Em razão da análise preditiva e da capacidade de ler e interpretar inúmeros conjuntos de dados simultaneamente, ela permitiu a análise automática do histórico financeiro e do comportamento dos clientes.
Isso, portanto, resultou na redução do tempo de espera, no oferecimento de respostas mais rápidas e na possibilidade de manter uma melhor relação com o cliente.
Assistente virtual para atendimento ao cliente
A eficiência do atendimento ao cliente é uma preocupação que atinge diferentes setores, inclusive os financeiros. A relevância do cuidado com a relação com o consumidor apresenta uma crescente constante, que se deve especialmente ao aumento da concorrência e às exigências cada vez maiores do público.
Até pouco tempo atrás, era quase impossível obter informações de qualidade fora do horário comercial. Isso ocorria porque o atendimento ao cliente se limitava, basicamente, aos atendentes físicos. Isso, é claro, oferecia riscos ao consumidor, além de obstáculos para fazer bom uso dos produtos e serviços financeiros.
Portanto, coube aos bancos e às outras instituições financeiras buscar formas de oferecer informações de qualidade e soluções aos clientes em qualquer horário. O atendimento 24/7, ou seja, 24 horas por dia e 7 dias por semana, tornou-se uma preocupação central.
A solução para isso coube ao desenvolvimento de chatbots dotados de IA para serviços financeiros. Esses robôs de atendimento utilizam tecnologias como o processamento de linguagem natural (PLN) para responder a consultas comuns e encaminhar questões complexas para agentes humanos.
Aliás, o constante desenvolvimento dessa tecnologia permitiu um atendimento automatizado cada vez melhor. Por exemplo, hoje inúmeros chatbots são capazes de compreender nuances da fala humana, como uso de gírias, coloquialismos e até mesmo de ironia ou sarcasmo.
O uso dessas ferramentas, portanto, leva à melhoria do atendimento. Ao mesmo tempo, oferece dados ricos e complexos que permitem a compreensão sobre a satisfação do consumidor, o que se torna possível pela análise de sentimento.
O uso de chatbots por serviços bancários também é útil para a redução de custos. Ele permite a limitação das equipes de atendimento. Ainda, possibilita a manutenção do número de atendentes, mas de forma a direcioná-los às chamadas que realmente necessitam de intervenção humana.
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Previsão de riscos e modelagem preditiva
Prever os riscos é uma das maiores preocupações existentes no setor financeiro. Afinal, as empresas que trabalham com investimentos precisam orientar seus clientes para que eles façam as melhores alocações de recursos. Isso depende dos objetivos que eles possuem, do prazo dos investimentos e do perfil do investidor.
Dessa maneira, trata-se de uma tarefa complexa, na medida em que deve levar em consideração diferentes fatores. Isso sem falar nas volatilidades do próprio mercado que podem levar à valorização ou à desvalorização de certos ativos.
Portanto, estamos falando da capacidade de previsão de riscos para decisões de investimento e da gestão de portfólio dos clientes. Cabe ao banco indicar as melhores alternativas e quando há necessidade de troca de investimentos.
Isso somente é possível com o acompanhamento dos investimentos existentes e do comportamento do mercado. Ambos reúnem diferentes dados que se atualizam constantemente.
A solução, assim, coube à implementação de um modelo preditivo de IA para serviços financeiros. Ela utiliza tecnologias como Big Data e análise de mercado para prever os riscos potenciais e as tendências de mercado.
Essa tecnologia promove a precisão das previsões de risco e aumento os retornos dos investimentos. Consequentemente, também oferece mais segurança nas operações e melhora a relação da instituição financeira com seus clientes.
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Automação de processos de backoffice
Os processos de backoffice — sejam eles processamentos manuais de documentos ou tarefas administrativas — ocupam muito tempo das equipes de empresas financeiras. Afinal, as diferentes decisões necessárias dependem da análise de inúmeros dados, documentações e normas.
Tratam-se de processos repetitivos e burocráticos que podem ser automatizados pelo uso de IA em serviços financeiros. A partir da automação, as empresas do setor financeiro têm a chance de reduzir o tempo e o custo associados ao processamento manual dessas tarefas.
O avanço da tecnologia e especialmente da Inteligência Artificial permitiu o desenvolvimento de soluções de automação de processos robóticos (RPA). Elas se responsabilizam pelo cumprimento de atividades com base em bancos de dados e no próprio aprendizado de máquina.
Assim como acontece na automatização do atendimento e da análise de crédito, aqui é possível observar a redução do tempo para respostas aos clientes e a conclusão de inúmeras atividades.
Consequentemente, é possível reduzir as equipes ou voltá-las para o desenvolvimento de ações que realmente exigem a atenção humana. Por exemplo, criação de novas estratégias de atração do público e estruturação de novos serviços e produtos financeiros.
Resultados e impactos gerais
A implementação de soluções de IA para serviços financeiros apresentou, ao longo dos últimos anos, inúmeros resultados positivos. Eles demonstram impactos significativos sobre as operações, a satisfação do cliente e a eficiência das instituições.
Dentre os principais deles estão a eficiência operacional, pela automatização de tarefas, o aumento da satisfação do cliente, pela personalização de serviços e pelo atendimento mais rápido e acessível.
Além disso, o uso da IA nos serviços financeiros oferece eficiência para as Instituições na tomada de decisões, rentabilidade e otimização de processos e dos investimentos feitos por intermediação do banco ou fintech.
Benefícios do uso da IA em serviços financeiros
Para que não restem dúvidas sobre as vantagens oferecidas pela Inteligência Artificial às empresas do ramo das finanças, reunimos os principais benefícios que a acompanham. Veja quais são e, na sequência, como adotá-las!
Automação de processos
A IA tem a capacidade de automatizar tarefas repetitivas e complexas, de modo a deixar as equipes livres para que se dediquem às tarefas mais estratégicas do negócio. Isso resulta em eficiência operacional, redução dos custos e do tempo de processamento em análise de crédito, detecção de fraudes etc.
Personalização e experiência do cliente
A IA permite a personalização de produtos e serviços, atendendo às necessidades individuais dos clientes. Através de análise de dados, a IA identifica padrões e preferências, oferecendo soluções e ofertas mais relevantes. Isso impacta positivamente a satisfação do cliente e aumenta a fidelidade.
Tomada de decisão
A IA trabalha com enormes bancos de dados, cujas informações contidas lhe permitem realizar análises preditivas. Assim, ela oferece relatórios úteis para as decisões estratégicas, os quais contêm indicações de tendências do mercado ou de comportamento do público, de riscos e de investimentos e sua rentabilidade.
Melhoria na prevenção de fraudes
As fraudes estão entre as principais preocupações de empresas do setor financeiro. Por isso, elas são alvo do uso da IA em serviços financeiros. A Inteligência Artificial consegue entender tendências de comportamento e, diante disso, também reconhece os padrões suspeitos, que podem indicar atividades fraudulentas.
Aliás, essa análise ocorre em tempo real. Por isso, quando há a detecção de uma ação anômala, as ferramentas indicam o risco e permitem o bloqueio imediato da atividade suspeita. Com isso, protegem as instituições financeiras e seus clientes de perdas.
Atendimento ao cliente
O uso de chatbots dotados de Inteligência Artificial oferece suporte 24/7. Isso significa que os clientes da instituição financeira podem ter acesso às informações das quais precisam em qualquer dia e qualquer hora.
Essas ferramentas respondem às perguntas frequentes e têm capacidade de resolver os problemas enfrentados pelos clientes de forma rápida e eficiente. Portanto, impactam positivamente na experiência do cliente e reduzem o tempo de espera.
Desafios do uso da IA em serviços financeiros
São vários os benefícios oferecidos pela Inteligência Artificial no mundo dos negócios financeiros. Apesar disso, ela também enfrenta alguns obstáculos, que devem ser superados gradualmente com o avanço tecnológico e aprimoramento dos algoritmos.
Um dos principais desafios se refere aos custos de implementação das soluções de IA. Inicialmente, eles podem ser altos. Os valores decorrem da exigência da promoção de investimentos na infraestrutura, no treinamento e no desenvolvimento de colaboradores. Contudo, eles se pagam a longo prazo, pois levam à diminuição das despesas operacionais.
Outro ponto sensível se refere à segurança de informações. A IA trabalha com grandes quantidades de dados, que requerem medidas robustas de proteção, bem como a educação do próprio cliente para atuar em conformidade com elas.
Por fim, a IA para serviços financeiros ainda precisa superar exigências de transparência, ética e responsabilidade.
Conclusão
O uso da Inteligência Artificial nos serviços financeiros e de outras naturezas veio para ficar. Afinal, ela conta com muitos elementos e soluções que tornam os serviços mais confiáveis e eficientes. Além disso, trabalha de forma a aumentar a satisfação do consumidor e eliminar fraudes e riscos.
Tudo isso é indispensável para empresas do setor financeiro. Elas encaram riscos diários cuja mitigação é crucial para a conquista da confiança do consumidor. Isso, é claro, impacta diretamente na atração de novos clientes e na satisfação deles.
Por isso, buscar apoio em tecnologias de IA para serviços financeiros é uma decisão importante para as organizações que operam neste nicho. Com eles, é possível oferecer serviços mais abrangentes, atenuar complexidades e oferecer o melhor atendimento possível.
Para tanto, a Inteligência Artificial se baseia em ferramentas como Machine Learning e aprendizado de linguagem natural. Eles se aplicam em diferentes frentes, seja na detecção de fraudes, nas respostas aos ofícios, na análise de crédito etc.
Assim, se você busca a implementação de IA para serviços financeiros, aproveite para conhecer o Fusion AI, a plataforma que pertence à BRQ e oferece opções tecnológicas para quem deseja potencializar a produtividade e a eficiência em diferentes áreas do negócio.
A plataforma utiliza IA Generativa para desenvolver soluções personalizadas conforme as suas necessidades. Por trás desse desenvolvimento estão profissionais especializados em IA e em outras tecnologias aplicáveis ao setor financeiro.
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