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O Potencial Ilimitado da Inteligência Artificial para Impulsionar a Banca Rumo à Adaptação Infinita
Publicado pela Fintech Americas em 23 de mai. de 2023
Neste artigo, exploramos como os bancos podem utilizar a Inteligência Artificial e destacamos casos de sucesso na América Latina e no mundo.
A adoção da Inteligência Artificial (IA) está se acelerando rapidamente, tornando-se cada vez mais uma “tecnologia de uso geral” com enorme influência sobre o progresso de longo prazo. Espera-se, inclusive, que seu impacto disruptivo seja ainda maior do que o provocado pela Internet nas últimas duas décadas.
A IA foi conceituada pela primeira vez em 1955 como um ramo da Ciência da Computação focado na criação de “máquinas inteligentes” capazes de imitar habilidades cognitivas humanas, como aprendizado e resolução de problemas. O que diferencia a IA de um software tradicional é sua capacidade de melhorar seus próprios processos de forma autônoma — o chamado machine learning.
Nas últimas décadas, sua aplicação na indústria financeira teve impacto significativo em todo o mundo, incluindo a América Latina, ajudando bancos a melhorar eficiência, segurança, experiência do cliente e redução de custos. Segundo a McKinsey & Company, a IA pode potencialmente gerar US$ 1 trilhão em valor incremental anual para os bancos.
Uma pesquisa da Economist Intelligence Unit revelou que 77% dos banqueiros acreditam que a capacidade de desbloquear o valor da IA será a diferença entre o sucesso e o fracasso das instituições financeiras. A IA engloba um amplo conjunto de tecnologias, incluindo processamento de linguagem natural e robótica. As instituições financeiras podem utilizá-las para desenvolver uma nova geração de produtos e serviços mais personalizados e alinhados às novas necessidades de pessoas e empresas.
A seguir, exploraremos as principais aplicações da Inteligência Artificial no setor bancário e analisaremos alguns casos de sucesso na América Latina e no mundo.
Aplicações e Usos da Inteligência Artificial na Indústria Financeira
Automação de Processos
A IA está sendo amplamente utilizada no setor bancário para automatizar processos como revisão de documentos e verificação de identidade de clientes. Isso melhora a eficiência, reduz tempo de espera e custos, além de liberar colaboradores para atividades mais complexas. A IA também pode automatizar tarefas rotineiras, como consultas de saldo e redefinição de senhas, proporcionando atendimento mais rápido e preciso.
Prevenção de Fraudes e Crimes
A Inteligência Artificial é extremamente útil para melhorar a eficiência na detecção de fraudes. Sistemas baseados em IA conseguem analisar grandes volumes de dados em tempo real e identificar padrões suspeitos que indiquem atividades fraudulentas.
A IA pode destacar transações incomuns — por exemplo, operações iniciadas por clientes inesperados, valores elevados ou pagamentos para países com os quais a empresa nunca havia negociado anteriormente. Ela aprende a classificar corretamente as transações e alertar apenas sobre aquelas que representam ameaças reais.
Além disso, permite detectar e monitorar comportamentos incomuns de funcionários das instituições financeiras, como acessos fora do horário normal de trabalho.
Melhoria da Experiência do Cliente
As funcionalidades da IA são ideais para aumentar a satisfação dos consumidores e personalizar produtos e serviços para cada indivíduo.
Os chatbots, por exemplo, vêm ganhando popularidade no setor bancário e são utilizados para fornecer atendimento ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana. Eles oferecem alto retorno sobre investimento em redução de custos, tornando-se uma das aplicações mais utilizadas da IA. Conseguem lidar com tarefas frequentes, como consulta de saldos, acesso a extratos, transferências bancárias e muito mais.
Os algoritmos de IA também podem fornecer consultoria financeira personalizada, recomendações de produtos e investimentos sob medida, além de prever necessidades financeiras dos clientes.
Além disso, a análise dos padrões de gastos de cada cliente pode reduzir inadimplência ao alertar usuários de que poderão ficar sem recursos para cumprir futuras obrigações. Dessa forma, o banco oferece tratamento personalizado e evita atrasos em pagamentos.
Fortalecimento da Cibersegurança
A IA pode detectar e prevenir roubos de informação e ataques cibernéticos em tempo real, bloqueando automaticamente transações suspeitas e monitorando padrões de acesso a dados confidenciais.
Ela também pode identificar hábitos de consumo dos usuários e agir automaticamente diante de anomalias ou transações suspeitas, cruzando dados de geolocalização para verificar a localização do usuário e prevenir crimes como roubo de identidade.
Tomada de Decisão Mais Inteligente
Sistemas baseados em IA conseguem analisar enormes quantidades de dados em tempo real, permitindo que instituições financeiras identifiquem padrões e tendências impossíveis de detectar manualmente, melhorando a gestão de riscos.
Por exemplo, algoritmos podem analisar históricos de transações e identificar sinais precoces de problemas futuros. Isso transforma a IA em uma ferramenta essencial para decisões mais estratégicas e bem informadas.
Previsão de Risco de Crédito
A IA também pode ser utilizada para prever risco de crédito de clientes e apoiar decisões de empréstimo mais precisas, reduzindo inadimplência. Isso é feito por meio de automação baseada em dados como idade, renda, despesas, saldo médio e nível de endividamento, entre outros fatores.
Dessa forma, é possível oferecer empréstimos mais seguros e reduzir o tempo e os recursos necessários para análises de crédito.
Essa tecnologia também pode ajudar credores alternativos a determinar a solvência de clientes por meio da análise de dados tradicionais e não tradicionais, possibilitando sistemas inovadores de crédito até mesmo para pessoas com histórico financeiro limitado.
Casos Reais de Uso de Inteligência Artificial na Banca
Banorte
O banco mexicano Banorte incorporou ao seu aplicativo móvel Maya, uma assistente de Inteligência Artificial capaz de realizar até 17 operações financeiras por meio de conversas com usuários.
Maya consegue responder mais de 300 consultas via chat e realizar operações como transferências, pagamentos de impostos, contas e cartões, ativação de token pelo celular e muito mais.
Em 2021, Maya foi reconhecida pela Accenture e pela EFMA como uma das nove melhores inovações bancárias do mundo na categoria IA Analytics.
Bradesco
No Brasil, bancos tradicionais também estão seguindo os passos das fintechs para simplificar o acesso a serviços financeiros. O Bradesco está ajudando clientes a gerenciar seus saldos bancários por meio da BIA, baseada nos sistemas de Inteligência Artificial do IBM Watson integrados ao WhatsApp.
Clientes podem consultar saldos, localizar agências e acessar diversos serviços utilizando hashtags via aplicativo do Bradesco ou WhatsApp. O banco planeja expandir o serviço gradualmente para mais de 7 milhões de pessoas.
Bantrab
O banco guatemalteco Bantrab deu um grande passo rumo à personalização do atendimento ao cliente utilizando dados. Isso foi possível graças ao Azure Data Lake, serviço analítico da Microsoft que permite ações mais assertivas baseadas em informações microsegmentadas.
Combinando esses dados com Inteligência Artificial, o Bantrab passou a oferecer produtos adaptados ao ciclo de vida e às circunstâncias individuais dos clientes. Como resultado, atraiu novos consumidores e aumentou em 25% o valor médio desembolsado.
Naquele ano, o Bantrab foi premiado no Fintech Americas Financial Innovators Awards na categoria Big Data, Analytics e Inteligência Artificial.
HSBC
O HSBC se associou à startup de IA Ayasdi para combater atividades fraudulentas, como lavagem de dinheiro. A automação da análise de dados transacionais aumentou eficiência e reduziu custos ao eliminar falsos positivos na detecção de fraudes.
Como resultado, o número de investigações caiu 20% sem reduzir o número de casos encaminhados para análises mais profundas.
ING
Em 2018, o ING lançou uma ferramenta chamada Katana, que utiliza Inteligência Artificial para ajudar traders de títulos a tomar decisões de precificação mais rápidas e precisas.
Katana aprende com o histórico de centenas de milhares de operações e fornece sugestões de preços ideais para compra e venda de títulos aos clientes.
Os resultados iniciais mostraram:
- redução de 25% nos custos de negociação;
- frequência quatro vezes maior de oferta do melhor preço aos clientes;
- decisões mais rápidas em 90% das operações.
J.P. Morgan
J.P. Morgan implementou um software chamado COIN (Contract Intelligence), que automatiza a revisão de documentos de determinados tipos de contratos.
O COIN utiliza reconhecimento de imagem e aprendizado de máquina para identificar padrões e categorizar cláusulas repetitivas.
O programa revisa milhares de contratos em segundos — algo que anteriormente exigia mais de 360 mil horas de trabalho humano. Além de reduzir custos, o sistema demonstrou ser mais preciso do que humanos na revisão documental.
As possibilidades de aplicação da Inteligência Artificial no setor bancário são infinitas, e ainda descobrimos apenas uma pequena parcela do que essa tecnologia poderá fazer pela indústria financeira. Por isso, à medida que novas oportunidades de eficiência surgem por meio da IA — como o ChatGPT — é essencial permanecer aberto às ondas de transformação que estão por vir.
A Inteligência Artificial abalou os alicerces da indústria financeira em um curto período de tempo, mas o ritmo da mudança continua acelerando exponencialmente. Nesse contexto, adaptação tornou-se o novo paradigma que substitui o conceito tradicional de transformação digital: uma evolução contínua, sem começo nem fim.
Profissionais do setor bancário podem considerar desafiador acompanhar constantemente as últimas tecnologias para garantir sobrevivência e sucesso dos negócios. Para isso, existem conferências como a , onde centenas de líderes do setor compartilham conhecimento e especialistas ajudam profissionais a permanecer na vanguarda.
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