A IA para fintechs oferece uma série de facilidades e possibilidades que vão desde a melhoria no atendimento ao cliente até a otimização do fluxo de trabalho. As vantagens são inegáveis.
Contudo, muitas empresas têm adotado tecnologias com base em Inteligência Artificial sem levar em consideração os cuidados que elas exigem, bem como os riscos que ainda englobam.
Assim, embora a IA mostre-se excelente para diversas questões dentro das empresas do setor financeiro, sua adoção requer planejamento e cuidados. Desse modo, é possível aproveitar as oportunidades sem se tornar vítima dos riscos.
5 oportunidades no uso da IA para fintechs
A Inteligência Artificial está presente em diferentes ferramentas e se presta a atividades diversas. Por isso mesmo, ela abarca várias oportunidades para setores de todos os tipos, e é claro que o financeiro não fica por fora.
Ao ser aplicada para serviços financeiros, a IA reúne e analisa dados que permitem a automatização de tarefas, bem como a tomada de decisões estratégicas assertivas.
Conheça algumas das principais oportunidades que a utilização dela oferece às empresas do setor de finanças e como explorá-las.
Machine Learning, Deep Learning e a evolução da Inteligência Artificial
Atendimento e experiência do consumidor
O uso da IA pelas fintechs permite às empresas do setor oferecer um atendimento personalizado e uma experiência mais fluida.
Isso se torna possível a partir do uso de algoritmos de aprendizado de máquina, pelos quais as empresas conseguem analisar o comportamento do cliente, suas preferências e o seu histórico de transações.
A partir destas informações, então, torna-se possível oferecer recomendações personalizadas. Tudo isso reforça a qualidade do atendimento ao cliente e impulsiona a fidelidade e a satisfação dele.
Além disso, com o uso da IA para fintechs as empresas podem oferecer atendimento em tempo real, oferecido por assistentes virtuais. O consumidor passa a ter acesso às informações das quais necessita a qualquer momento, 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Os chatbots não apenas oferecem informações, mas são úteis para direcionar o consumidor a ofertas que tenham relação com seu perfil e com as dúvidas apresentadas durante o atendimento. Consequentemente, aumentam o número de conversões.
Como usar IA Generativa para fortalecer a experiência do cliente
Detecção de fraudes
A detecção de fraudes é uma preocupação constante em todos os setores e ela se torna ainda mais latente quando o assunto envolve serviços e transações financeiras.
Constantemente surgem novas ameaças, as quais decorrem da soma entre as novas tecnologias, que oferecem oportunidades para o bem e para o mal, e as ações pontuais de criminosos, que geralmente atuam de forma a ludibriar as vítimas.
Os algoritmos de IA se tornam grandes aliados das empresas do setor financeiro contra esses riscos. Eles analisam padrões de comportamento dos consumidores, a fim de detectar atitudes suspeitas e identificar transações fraudulentas com precisão e rapidez.
Por exemplo, isso permite que uma transferência seja suspensa antes de ser realmente efetivada. Assim, a IA para fintechs evita perda de tempo para os operadores das financeiras, assim como evita dores de cabeça para o consumidor.
Avaliação de risco
A avaliação de risco é uma parte essencial das operações financeiras, especialmente aquelas envolvidas em empréstimos e investimentos.
O uso de IA para fintechs tem o poder de otimizar esse processo. Elas têm a capacidade de analisar uma ampla gama de variáveis e de tomar decisões mais precisas e rápidas, essenciais para o setor financeiro.
Para isso, fazem uso de modelos avançados de avaliação de risco, que consideram não apenas dados financeiros, mas informações comportamentais e de mercado. Isso, por sua vez, oferece aos operadores financeiros uma visão mais completa e precisa do risco associado a cada transação ou investimento.
Compliance
O cumprimento das regulamentações é crucial para empresas de todos os setores para que possam manter suas atividades e eliminar o risco de multas e outros tipos de sanções. Novamente, isso também se aplica às organizações financeiras, que operam em um ambiente altamente regulamentado.
A IA para fintechs é útil diante desta necessidade. Com ela, as empresas conseguem automatizar processos de conformidade, identificar possíveis violações e garantir o cumprimento das leis e regulamentos relevantes.
A Inteligência Artificial colabora, então, para conformar as ações da empresa com as regulamentações como KYC (Conheça Seu Cliente) e AML (Anti Lavagem de Dinheiro), o que reduz o risco de multas e penalidades regulatórias.
Automação de processos
Essa é uma das mais conhecidas aplicações da Inteligência Artificial. Ela também é uma das utilidades que a IA oferece para fintechs.
Ao automatizar tarefas repetitivas e demoradas, as empresas do setor financeiro contam com tecnologias capazes de aumentar a eficiência operacional. Isso também reflete na redução de custos e na liberação de recursos para atividades mais estratégicas.
4 desafios no uso da IA para fintechs
Ainda que as oportunidades oferecidas pela IA para as tecnologias do setor financeiro sejam vastas, seu uso também apresenta desafios significativos que não podem ser ignorados.
Conhecê-los não significa abrir mão do uso da Inteligência Artificial no dia a dia da corporação, mas sim utilizá-la de modo cuidadoso e estratégico, com atenção aos riscos e às possíveis formas de se prevenir a eles.
O que é AIOps? Tudo sobre o conceito, vantagens e como implantar na sua Operação de TI em 2024
Privacidade e segurança
Uma das principais preocupações concernentes ao uso da IA para fintechs corresponde à privacidade e à segurança dos dados acessados e processados por ela.
Sem os dados, a IA se torna incapaz de realizar seu trabalho, que envolve a reunião de dados, a filtragem deles e a sua transformação em informações concretas e que possam ser utilizadas para fins estratégicos.
Contudo, a necessidade de acesso a grandes volumes de dados também cria preocupações referentes à anonimização deles, aos limites da utilização, ao processamento, compartilhamento e modo de armazenamento.
Tudo isso se torna ainda mais importante diante das novas legislações que regulamentam o uso de dados de terceiros. Por exemplo, pela LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), vigente no Brasil e repleta de exigências e de sanções para quem não respeitá-las.
Porém, é possível garantir a necessária privacidade e segurança dos dados ao mesmo tempo em que se faz uso das soluções de IA. Exemplos disso são as técnicas de criptografia e anonimização de dados que os protegem contra acesso não autorizado e uso indevido.
Vieses e discriminação
Os algoritmos de IA são tão bons quanto os dados com os quais são treinados.
Isso significa que se estes dados forem tendenciosos ou discriminatórios, os resultados das soluções de IA para fintechs refletirão esses vieses, o que fará de suas análises incompletas e injustas.
Por exemplo, considere dados que contenham informações incorretas ou falsas. A mesma coisa se aplica às situações em que eles ignoram parte da população, de modo a não representar corretamente seus consumidores ou possíveis clientes.
Para evitar este risco, deve-se implementar políticas de coleta e de seleção de dados mais inclusivas. Paralelamente, desenvolver algoritmos de IA mais transparentes e éticos em suas operações.
Confiança dos consumidores
Ainda que já esteja presente em diferentes soluções, a IA ainda é nova para a maioria dos consumidores. Isso, por si só, faz com que ela gere desconfiança não apenas quanto ao seu funcionamento, mas quanto à sua eficácia e segurança.
Esta desconfiança é natural em qualquer setor. Quando estamos diante do financeiro, ela tende a aumentar. Afinal, todos querem proteger seu dinheiro e os clientes podem ficar preocupados com a possibilidade de que algoritmos automatizados tomem decisões prejudiciais para suas economias.
Um dos desafios do uso da IA em fintechs, portanto, trata-se da falta de confiança dos consumidores em relação às suas soluções. Para superar essas preocupações, a transparência é crucial.
Explicar como funciona a Inteligência Artificial nas operações financeiras, como elas integram os fluxos de trabalho que já existem e em quais atividades se aplicam, as empresas podem superar esse obstáculo e contar com a confiança do público.
Falta de habilidade técnica
Implementar e manter sistemas de IA requer habilidades técnicas especializadas que nem todas as empresas financeiras possuem internamente.
A falta de talento técnico, então, pode dificultar a adoção e o uso eficaz da IA para fintechs. Isso impede que as instituições aproveitem todo o potencial que a tecnologia lhes oferece.
Novamente, trata-se de um desafio passível de superação. Isso requer a contratação de profissionais que tenham experiência no uso de ferramentas dotadas de Inteligência Artificial e que possam ensinar os agentes em como usá-las da melhor maneira.
Conclusão
A implementação da Inteligência Artificial nas tecnologias financeiras oferece uma série de benefícios, ainda que conte com alguns desafios. Porém, é possível superá-los sem abrir mão das vantagens que acompanham as soluções de IA.
Como vimos, segurança, ética e confiabilidade são fatores chave para o sucesso de uma boa estratégia. E são esses os pilares que noterneiam o Fusion AI, a plataforma de IA da BRQ.
Criado com uma abordagem multi-IA e multi-LLM, ela conta com módulos feitos para incentivar a hiperprodutividade nas empresas, como o Smart Conversation e o Secure Chat AI. Bem com ainda possui soluções plug and play e aceleradores para otimizar os processos de desenvolvimento de soluções.
Fale com um de nossos feras e saiba mais sobre o potencial do Fusion AI para impulsionar a adoção de IA no seu negócio.
