Como é possível aplicar Inteligência Artificial no setor financeiro?

março 14, 2018

Análise de crédito para empréstimos, gestão de bens e riscos e até o começo de uma consultoria para clientes. Essas são apenas algumas atividades do setor financeiro que usam a inteligência artificial (IA).

Essa tendência é uma das que mais impactam esse segmento ao realizar uma disrupção generalizada, que abrange os modelos de negócios, o conjunto de habilidades necessárias para progredir e o mercado de trabalho.

Mas como essa tecnologia é utilizada e quais são os resultados obtidos? É o que vamos apresentar a partir de agora. Acompanhe!

Exemplos e resultados da inteligência artificial

A IA é uma ferramenta que combina diferentes tecnologias para possibilitar que as máquinas compreendam, percebam e atuem junto aos seres humanos por meio de aprendizado próprio ou complementação das nossas atividades.

Esse processo exige uma relação simbiótica entre máquina e seres humanos. Com isso, os resultados positivos já surgem no setor financeiro e em outros segmentos de negócio.

Um estudo realizado pela Accenture e divulgado pelo site Decision Report mostra que a IA é capaz de gerar novas fontes de crescimento e é um fator de produção fundamental na atualidade.

Por isso, a expectativa é de que o crescimento econômico anual dobre até 2035 e que a produtividade cresça em até 40%.

O impacto também abrange as receitas, que podem aumentar globalmente em 1,1 trilhão de dólares, com a consequente criação de 800 mil novas vagas de emprego.

Por esse motivo, os bancos brasileiros têm prestado muita atenção à IA e a suas possibilidades.

Uma pesquisa da GFT, empresa de tecnologia alemã, divulgada pelo Valor evidencia que 30% das instituições financeiras do país consideram a IA importante. Esse cenário é derivado dos milhões de clientes e algumas preocupações, como:

  • escalabilidade das operações;
  • custos elevados;
  • atendimento ao cliente.

Com a IA, é possível automatizar atividades e responder à demanda atual, garantindo um cenário mais positivo. Há vários exemplos desse contexto no Brasil, entre eles:

  • Nubank: é uma fintech que oferece cartão de crédito sem cobrança de taxas. Traz um modelo de negócio que privilegia a experiência do cliente;
  • Bradesco: implementou o maior projeto da IBM Watson, solução de IA. Conseguiu responder a mais de 2,5 milhões de perguntas com 90% de precisão;
  • Banco do Brasil: criou um app específico para a gestão de investimentos de clientes de alta renda. Também é possível obter relatórios, analisar extratos e conferir outros detalhes.

Coleta e otimização de serviços pela IA

As instituições financeiras geram um volume muito grande de dados diariamente por meio de seus canais digitais. Nesse cenário, ferramentas como Big Data e machine learning ajudam a coletá-los e interpretá-los para compreender as expectativas e necessidades dos clientes. Já a IA aprimora a eficiência operacional.

Como? A resposta é simples. Ao entender do que os clientes precisam, é possível ter um posicionamento mais competitivo e melhorar a experiência deles. Com a eficiência, a equipe entrega serviços inovadores, ágeis e flexíveis a custo reduzido.

Ao mesmo tempo, os bancos conseguem criar bots para smartphones para melhorar a experiência do usuário. O Bank of America, por exemplo, usa IA e análise preditiva para que o bot aprenda os hábitos de despesas do cliente e ofereça indicações para reduzir gastos e economizar.

Vantagens obtidas

Os benefícios conquistados com a aplicação da IA no setor financeiro abrangem diversas áreas. O setor financeiro se prepara para esse contexto pela organização de grupos de trabalho e consórcios.

Afinal, a estrutura hierárquica tradicional muda para um modelo colaborativo.

Nesse cenário, segundo pesquisa divulgada pelo Valor, as principais aplicações da IA são referentes a:

  • atendimento virtual aos clientes (17%);
  • automação robotizada de processos internos (19%).

É por isso que 83% dos bancos brasileiros já realizam testes com essa tecnologia. Porém, quais são as vantagens obtidas? As principais são:

  • agilidade dos processos: há uma retroalimentação de informações, que agiliza a coleta de dados e a validação e comparação de documentos. Isso resulta em escalabilidade;
  • efetividade de ações e cálculos: identifica-se mais rapidamente o padrão de fraudes;
  • redução de custos: há aumento da produtividade e diminuição de gastos operacionais. A equipe trabalha de maneira estratégica.

Assim, a inteligência artificial é uma grande oportunidade para os negócios inovarem e transformarem seus modelos de negócios. A disrupção ocasionada gera vários benefícios, que aumentam a competitividade e o posicionamento da empresa no mercado.

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Equipe de Redação

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