IA no setor fintech

A tecnologia financeira, ou fintech, refere-se ao uso de ferramentas digitais, dados e automação para transformar e acelerar operações em bancos e no setor financeiro. Também engloba os softwares e aplicativos que os consumidores utilizam para acessar serviços financeiros, incluindo ferramentas que ajudam a criar orçamentos, monitorar gastos, comprar e vender ações, e solicitar hipotecas. As inovações em fintech estão ajudando os bancos a acompanhar o ritmo da transformação digital no setor financeiro, enquanto a inteligência artificial acelera a automação no setor fintech.

Os bancos e as instituições financeiras vêm automatizando e digitalizando processos gradualmente desde o final do século XX. Desde o primeiro caixa eletrônico em 1967 até os depósitos digitais e aplicativos como Venmo e Zelle nos anos 2000, a tecnologia mudou drasticamente a forma como as pessoas realizam transações financeiras. Ela transformou a maneira como transferem dinheiro, compram seguros, obtêm empréstimos e fazem investimentos.

A fintech ampliou o acesso a produtos e serviços bancários e otimizou muitos processos empresariais rotineiros. A fintech existente é disponibilizado na forma de softwares que utilizam uma combinação de interface de programação de aplicativos (APIs), aplicações móveis e serviços baseados na web. Esses componentes permitem que os bancos compartilhem dados sensíveis de clientes com segurança, ao mesmo tempo que oferecem uma experiência do usuário envolvente e sem dificuldade.

No setor de fintech, muitas empresas de fintech iniciantes se concentram no desenvolvimento de software e, em seguida, colaboram com grandes bancos, empresas de investimento e empresas de pagamentos no setor financeiro.

À medida que o setor financeiro se digitalizou, a quantidade de dados gerados por transações e outros serviços cresceu consideravelmente. A IA pode simplificar processos financeiros e fortalecer parcerias empresariais ao revelar e apresentar informações pertinentes. Ela é capaz de ajudar no cálculo de riscos, na previsão de condições futuras e na otimização de análises financeiras, planejamento e organização.

As ofertas de fintech se dividem em várias categorias principais: bancos digitais e carteiras, pagamentos digitais, finanças pessoais, investimentos e empréstimos. Com a IA se tornando mais comum no setor de finanças, aplicativos impulsionados por IA e algoritmos de aprendizado de máquina facilitam a análise de conjuntos de dados, a automação de tarefas e a melhoria na tomada de decisões baseadas em dados.

A fintech aprimorado por IA pode ser útil para todos os tipos de usuários que interagem de alguma forma com organizações financeiras. Esses usuários incluem clientes comuns, desenvolvedores, analistas do setor, estrategistas e gerentes de risco de organizações financeiras, como bancos de varejo, bancos comerciais, bancos de investimento, plataformas de negociação, plataformas de e-commerce e empresas com presença digital.

Existem várias maneiras de integrar sistemas de IA com softwares de fintech. Abaixo estão alguns exemplos de casos de uso de IA em fintech:

• Avaliação e gerenciamento de risco de crédito
• Detecção de fraude
• Assistentes virtuais
• Ferramentas e serviços de finanças pessoais baseados em IA
• Gerenciamento de portfólio e negociação algorítmica

O setor bancário pode apresentar alguns riscos. O risco de crédito é um deles. No passado, organizações financeiras criaram modelos de risco de crédito para prever a probabilidade de os clientes pagarem seus empréstimos.

O gerenciamento de riscos é uma área em que a IA pode oferecer uma contribuição significativa. Analisando grandes volumes de dados, os algoritmos de IA podem identificar padrões e tendências que indiquem riscos potenciais. Por exemplo, a IA pode ajudar a identificar clientes com maior probabilidade de inadimplência em empréstimos, permitindo que as instituições financeiras tomem decisões mais informadas e mitiguem riscos com maior eficiência.

Os algoritmos de IA podem substituir os modelos estatísticos tradicionais na análise de pontuação de crédito. Eles analisam rapidamente renda, transações, histórico de crédito, experiência profissional e consideram mudanças em tempo real e informações mais recentes de atividades on-line para tornar as avaliações de crédito mais precisas. O uso de tecnologias de IA pode reduzir o tempo e o esforço necessários para preparar e resumir relatórios, além de simplificar o processo de aprovação de crédito.

Outro risco que os bancos frequentemente enfrentam é a fraude. Modelos de IA e deep learning são ferramentas excelentes para identificar padrões e detectar anomalias. Eles podem ser treinados para reconhecer atividades fraudulentas analisando transações quase em tempo real e monitorando padrões de comportamento e hábitos de consumo dos usuários.

Por exemplo, a IA pode ajudar a detectar fraudes em cartões de crédito ao identificar padrões de gastos incomuns ou transações que fogem do comportamento habitual do cliente.

A IA também pode considerar múltiplas variáveis, como frequência de compra, número de transações, localização geográfica dos usuários e valor gasto em uma determinada aquisição.

Além de detectar fraudes em contas de clientes, as instituições financeiras também podem implementar soluções impulsionadas por IA¹ em seu framework de cibersegurança para identificar rapidamente ameaças cibernéticas e vulnerabilidades na rede.

Os assistentes impulsionados por IA podem usar processamento de linguagem natural (NLP) e compreensão de linguagem natural para interagir com os clientes por meio de uma interface de chatbot. Eles podem utilizar IA conversacional, informações da conta do usuário e dados relacionados à infraestrutura tecnológica do banco para oferecer um suporte mais personalizado. Esses chatbots de suporte ao cliente podem responder a perguntas e solicitações comuns 24 horas por dia, 7 dias por semana por meio de uma conversa natural.

Esses assistentes também podem orientar os clientes sobre novas funcionalidades e serviços e oferecer recomendações personalizadas para produtos e serviços que seriam úteis para a situação financeira ou de negócios do cliente. As interações orientadas por IA IA exigem menos intervenção humana em comparação com chatbots convencionais sem capacidades de NLP. Essas aplicações de IA podem levar a uma maior satisfação do cliente e, por consequência, ao aumento dos ganhos² para as empresas.

No setor corporativo, esses chatbots impulsionados por IA também podem ajudar os bancos a melhorar sua eficiência operacional. A IA oferece automação de processos para tarefas administrativas tediosas, como inserção de dados, emissão de faturas, processamento de pagamentos e organização e análise de dados financeiros³. Ela pode ajudar na pesquisa de clientes e análise de crédito para empréstimos e investimentos, além de verificar documentos enviados. Ela também pode analisar dados sobre interações com clientes e o desempenho das soluções fintech existentes para fornecer insights sobre os clientes e sugestões para otimização de receita, gerenciamento de despesas, redução de custos e gestão de riscos.

Para os consumidores, ferramentas e serviços financeiros pessoais impulsionadas por IA têm o potencial de aprimorar ainda mais a experiência do cliente. Ao usar AI para analisar hábitos de consumo, preferências de investimento e padrões de interação, as instituições financeiras podem personalizar suas ofertas para atender às necessidades individuais.

As aplicações de IA também podem atuar como um robo-consultor para ajudar os consumidores a fazer orçamentos mais inteligentes com base nas suas necessidades, manter seus registros financeiros, controlar seus gastos pessoais, contas, ativos e passivos, e sugerir estratégias de economia.

A IA pode fornecer insights valiosos e prever mudanças nas tendências do mercado, nas taxas de câmbio ou nos investimentos. As aplicações de IA⁴ utilizam análise de dados que consideram notícias, o estado atual dos mercados financeiros, percepções em redes sociais, indicadores econômicos e históricos financeiros. Elas podem auxiliar no trading automatizado e na gestão de portfólio ao fornecer cálculos de risco versus retorno e aconselhamento financeiro.

Essas tecnologias podem ser personalizadas para perfis de risco individuais com base nas decisões de investimento passadas e nos objetivos financeiros, a fim de sugerir insights praticáveis ou informar estratégias de investimento. Por exemplo, o HSBC está usando IA para aprimorar suas análises preditivas de dados e identificar ações com potencial de alto crescimento.

O futuro da IA no setor fintech possui um potencial enorme para transformar o setor de serviços financeiros. A IA pode exercer grande impacto em vários aspectos da fintech, incluindo gerenciamento de risco, detecção de fraude, atendimento ao cliente e aconselhamento financeiro personalizado.

Com a melhoria dos agentes de IA e assistentes de IA, as empresas de fintech terão formas mais poderosas de incorporá-los aos seus modelos de negócio, garantindo competitividade, agilidade no mercado e um atendimento superior aos seus clientes.

A integração da IA no setor de fintech pode resultar em economia de custos⁵, diminuindo os custos operacionais com atendimento ao cliente, prevenção de fraudes, tarefas administrativas e muito mais. Também pode melhorar a experiência do cliente ao realizar uma análise profunda dos dados individuais para chegar a soluções ou sugestões. Os consultores financeiros impulsionados por IA também são mais acessíveis e mais baratos para os consumidores em comparação com os consultores humanos.

A IA também pode reduzir a taxa de erro humano⁶ e o viés na interpretação dos dados, o que pode melhorar as estratégias financeiras. Entretanto, para tornar isso possível, os modelos de IA precisam de boa governança de dados e transparência, de modo que os gestores possam enxergar como a IA solucionou o problema até chegar a uma decisão ou solução específica. A adaptabilidade da IA significa que ela pode ser utilizada para fortalecer uma ampla gama de ferramentas fintech.

O setor financeiro é altamente regulamentado.⁷ Isso significa que qualquer inovação no mercado de fintech precisa aderir à conformidade regulatória com as políticas federais atuais. Na maioria dos casos, os frameworks regulatórios ainda não estão implementados⁸ devido à velocidade da mudança tecnológica.

Em geral, o viés algorítmico,⁹ a privacidade de dados e a proteção de dados continuam sendo motivo de preocupação. E como muitas organizações financeiras podem não ter a infraestrutura de tecnologia adequada ou profissionais de finanças com conhecimento técnico, há uma dependência de infraestrutura e dados de terceiros. Esse envolvimento de terceiros pode expor as instituições a riscos financeiros, jurídicos e de segurança.

De acordo com um relatório de 2024¹ do Departamento do Tesouro dos EUA, “Modelos de IA generativa ainda estão em desenvolvimento, atualmente são muito onerosos para implementar e muito difíceis de validar para aplicações de alta confiabilidade”. Como resultado, a maior parte das empresas financeiras analisadas no relatório optou por soluções empresariais em vez de um provedor de IA generativa que ofereça acesso público ou utilize uma interface de programação de aplicativos (API) pública..