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Quarta, 05 Junho 2019 20:17

O impacto da inteligência artificial na automação bancária

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A consultoria de gestão Accenture, em pesquisa realizada no ano de 2017 com mais de 600 executivos do ramo bancário, revelou que 79% deles, sendo 91% a nível de Brasil, apostam na inteligência artificial (IA) na automação bancária para conceber interfaces melhores para os usuários e aperfeiçoar significativamente as operações internas.

O fato é que essas possibilidades não são realidades apenas para os bancos, mas também para outras empresas que trabalham com crédito e ativos financeiros, incluindo as fintechs.

Veja alguns benefícios do impacto da IA para empresas e clientes e casos reais e revolucionários da aplicação de inteligência e machine learning nas operações.

Benefícios para empresas 

Agilidade e maior segurança para analisar riscos

Um dos grandes riscos aos quais instituições financeiras, bancos e demais empresas de crédito estão expostas é ao risco de crédito dos clientes, o que tradicionalmente sempre foi analisado pelo histórico das pessoas nas organizações de proteção ao crédito. Mas esse modelo de análise está se tornando, individualmente, obsoleto.

Com a inteligência artificial na automação bancária é possível fazer uma análise muito mais abrangente e detalhada, levando em conta aspectos como hábitos de consumo, histórico bancário e padrões comportamentais antes de proporcionar produtos e serviços. Em suma, a capacidade de adicionar variáveis nas análises, e processá-las com mais agilidade, aumenta em muito.

Além disso, outros riscos podem ser melhor analisados com esse tipo de inteligência, como o risco de mercado. Por exemplo, mecanismos que analisam simultaneamente mais variáveis em relação ao cenário político e financeiro do país, notícias e outras movimentações do mercado podem realizar análises preditivas que ajudam a empresa a visualizar com antecipação potenciais riscos ou a materialização deles.

Eficiência no combate a fraudes

Assim como os processos internos das organizações, as fraudes diariamente evoluem e ficam mais sofisticadas. Isso demanda constantemente mais cuidado, para que as empresas consigam identificá-las antecipadamente e neutralizá-las.

Machine learning, em conjunto com IA, analisa transações em tempo real e informações para prever fraudes e dar alertas em situações suspeitas, principalmente avaliando padrões da base de dados da empresa. Dessa forma, não só os clientes, mas também as instituições protegem-se de ataques diretos e da atuação de bots que, também por meio da inteligência artifcial, simulam ações humanas legítimas.

Personalização de ofertas

Levar em conta contexto e personalização no momento de oferecer um produto ou serviço aumenta em muito as chances de o cliente fazer a aquisição, motivo pelo qual a personalização de ofertas é um dos grandes serviços da inteligência artifical.

Por exemplo, uma financeira pode automaticamente oferecer a um cliente, por meio de uma das suas formas de contato, financiamento veicular a partir da constatação de que carros estão entre os principais interesses da pessoa nas redes sociais. Outra possibilidade, pelas mudanças de status de relacionamento no Facebook, é a de oferecer financiamento imobiliário para recém casados.

Redução de custos

Por exemplo, um analista que precisa visualizar e cruzar dados para tomar uma decisão acaba gastando muito mais tempo para finalizar a concessão de um produto ou de uma operação financeira de investimento. Ademais, é passível de erro por conta de humanos serem limitados na capacidade de observar, analisar e tomar decisões com base em grande volume de dados.

Em relação a isso, além de reduzir riscos, a inteligência artificial reduz em muito o tempo necessário para os processos dos mais diversos tipos, o que reduz os custos das operações e dos profissionais. Aliás, esses mesmos profissionais podem dedicar mais tempo em atividades gerenciais e decisivas, enquanto a tecnologia cuida do trabalho pesado e que seria demorado.

Consequentemente, o lucro de bancos e instituições pode aumentar, e não apenas pela diminuição das despesas. Uma das formas de lucrar é com mais operações, como no exemplo que demos anteriormente sobre a personalização de ofertas para clientes levando em conta o contexto de vida deles.

Um grande exemplo disso é a aplicação de IA pelo JP Morgan, maior banco estadunidense, na análise de contratos. Em apenas um ano a ação se tornou um case de sucesso por economizar mais de 360 mil horas de análises legais, o que também poupou milhões de dólares e acelerou a efetivação de transações e a tomada de decisões em milhares de oportunidades.

Benefícios para os clientes

Um dos grandes destaques do IA para os cliente é a capacidade de melhorar as suas experiências na relação com as empresas do ramo financeiro. Por exemplo, já faz alguns anos que os chatbots estão agilizando atendimentos e evitando que as pessoas tenham de enfrentar longos telefonemas, o que é proporcionado por inteligência e machine learning.

Em relação a funcionalidades, a inteligência pode ir além dos atendimentos automatizados, proporcionando funções de contas fora de aplicativos, sites e internet banking. É o caso de transferências bancárias via SMS, já possíveis em alguns países, e do acesso a esse e outros serviços bancários pelo Facebook Messenger — que está em fase de testes no Banco do Brasil, pioneiro no projeto.

Outro benefício muito interessante para os clientes é financeiro: propostas personalizadas. Então, quem tem histórico positivo e oferece menos riscos à instituição pode utilizar produtos financeiros pagando despesas e taxas de juros menores. É claro que por outro lado algumas pessoas podem justamente pela aplicação das tecnologias pagarem taxas maiores, mas é natural que operações mais arriscadas para as empresas as remunerem com valores mais altos.

Algo a ser pesado na aplicação da inteligência artificial na automação bancária são os investimentos necessários para pesquisa e desenvolvimento. Porém, é possível prever o retorno financeiro e de performance no projeto. Outro ponto que justifica a aplicação é a competitividade do mercado, o que exige que os players envolvidos frequentemente implementem melhorias e qualifiquem suas estruturas de operação, segurança e comunicação.

A sua empresa já investe nesse tipo de tecnologia para se destacar? Ou tem um projeto em processo de desenvolvimento? Deixe seu comentário sobre o assunto ou suas experiências no espaço abaixo.

Ler 283 vezes Última modificação em Quarta, 17 Julho 2019 15:02