IA generativa no setor bancário
Publicado em: 3 de julho de 2024
Colaboradores: Matthew Finio, Amanda Downie
IA generativa no setor bancário refere-se ao uso de inteligência artificial (IA) avançada para automatizar tarefas, aprimorar o atendimento ao cliente, detectar fraudes, fornecer aconselhamento financeiro personalizado e melhorar a eficiência e a segurança gerais.
A IA generativa está revolucionando o setor bancário. Sistemas avançados de IA, como grandes modelos de linguagem (LLMs) e algoritmos de aprendizado de máquina (ML), estão criando novos conteúdos, insights e soluções sob medida para o setor financeiro. Esses sistemas de IA podem gerar relatórios financeiros e analisar grandes volumes de dados para detectar fraudes, tudo de forma automática. Eles automatizam tarefas rotineiras, como processamento de documentos e verificação de informações.
A IA generativa produz respostas semelhantes às humanas. As soluções de IA simulam uma linguagem natural usando processamento de linguagem natural (NLP). Bancos (como Morgan Stanley) utilizam essas ferramentas de IA para potencializar as fintechs, como chatbots voltados para o cliente. Esses programas agora lidam com uma série de interações de atendimento ao cliente relacionadas a temas que vão desde informações da conta até consultoria financeira personalizada, atuando como consultores financeiros virtuais.
A eficiência da IA generativa ao resumir relatórios regulatórios, preparar versões preliminares de livros de venda e desenvolver softwares acelera significativamente as tarefas tradicionalmente demoradas. Essa funcionalidade melhora a eficiência operacional e reduz as cargas de trabalho manuais, permitindo que as equipes se concentrem em atividades mais estratégicas.
Além do atendimento ao cliente, a IA generativa no setor bancário também está transformando a detecção de fraudes e o gerenciamento de riscos. Ao analisar grandes quantidades de dados de transações, os modelos de IA identificam padrões incomuns que podem indicar atividades fraudulentas. Essa abordagem proativa permite que os bancos reduzam os riscos de forma mais eficaz, protegendo os ativos dos clientes. Ao usar aplicações de IA, a privacidade dos dados e a conformidade com os requisitos regulatórios são cruciais para manter a confiança do cliente e atender às normas do setor.
Ferramentas impulsionadas por IA generativa também podem avaliar dados históricos, tendências de mercado e indicadores financeiros em tempo real. Essa capacidade permite avaliações de risco precisas, ajudando os bancos a tomar decisões mais informadas sobre solicitações de empréstimos, investimentos e outras operações financeiras. Esses recursos de IA ajudam os bancos a otimizar suas estratégias financeiras e proteger a si mesmos e seus clientes.
A IA generativa também pode automatizar tarefas demoradas, como relatórios regulatórios, aprovação de crédito e análise de empréstimos. Por exemplo, a IA pode processar e resumir rapidamente grandes volumes de dados financeiros, gerando rascunhos de relatórios e memorandos de crédito que tradicionalmente exigiriam um esforço manual significativo.
No setor de bancos de investimento, a IA generativa pode compilar e analisar dados financeiros para criar pitchbooks detalhados em uma fração do tempo que um ser humano levaria, acelerando, assim, a realização de negócios e proporcionando uma vantagem competitiva.
Os bancos estão adotando cada vez mais a IA generativa para elevar o atendimento ao cliente, otimizar fluxos de trabalho e melhorar a eficiência operacional. Essa adoção impulsiona a transformação digital contínua do setor bancário.
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A integração da IA generativa no setor bancário é vital para melhorar a eficiência, a segurança, a experiência do cliente e a inovação, permitindo que os bancos prosperem na era digital:
- Usando tecnologias avançadas de IA, os bancos podem melhorar significativamente o atendimento ao cliente, oferecendo atendimento 24 horas por dia, 7 dias por semana, bem como orientação financeira personalizada com chatbots inteligentes e assistentes virtuais.
- A IA generativa desempenha um papel crítico na detecção e prevenção de fraudes. Ela analisa vastas quantidades de dados de transações para identificar padrões suspeitos, protegendo tanto o banco quanto seus clientes de possíveis perdas financeiras.
- A automação de tarefas rotineiras e demoradas, como processamento de documentos, lançamento de dados e verificações de conformidade, reduz a carga de trabalho manual, minimiza os erros e reduz os custos operacionais. Essa eficiência permite que os bancos aloquem recursos de forma mais eficaz e se concentrem em iniciativas estratégicas.
- A IA generativa auxilia no gerenciamento de riscos, fornecendo avaliações precisas com base em tendências de mercado e indicadores financeiros. Com isso, os bancos podem tomar decisões fundamentadas e gerenciar melhor os possíveis riscos.
- A capacidade da tecnologia de avaliar com rapidez a credibilidade e gerar a documentação necessária resulta em aprovações de empréstimos mais rápidas e maior satisfação do cliente.
- Isso reduz o tempo e o esforço necessários para preparar e resumir relatórios, ajudando os bancos a manterem a conformidade com as regulamentações do setor.
- A IA generativa identifica as lacunas do mercado e as necessidades dos clientes, auxiliando no desenvolvimento de novos produtos e serviços financeiros, impulsionando o crescimento e mantendo os bancos competitivos em um mercado em rápida evolução.
Modelo operacional comum para IA generativa no setor bancário
Um modelo operacional centralizado costuma ser usado para IA generativa no setor bancário devido às suas vantagens estratégicas. A centralização permite que as instituições financeiras aloquem os escassos talentos de IA de alto nível de forma eficaz, criando uma equipe de IA coesa que se mantém atualizada com os avanços da tecnologia de IA.
Esse modelo garante que decisões críticas sobre financiamento, novas tecnologias, provedores de nuvem e parcerias sejam tomadas de forma eficiente. Ele também simplifica o gerenciamento de riscos e a conformidade regulatória, proporcionando uma estratégia unificada para os desafios jurídicos e de segurança.
Embora a centralização simplifique tarefas importantes, ela também traz flexibilidade ao permitir que algumas decisões estratégicas sejam tomadas em níveis diferentes. Essa abordagem equilibra o controle central com a capacidade de adaptação necessária para atender às demandas e à cultura do banco, ajudando-o a se manter competitivo no setor de fintech.
Veja alguns casos de uso comuns da IA generativa no setor bancário:
Atendimento e suporte ao cliente: os chatbots e assistentes virtuais impulsionados por IA generativa podem lidar com uma grande quantidade de consultas de clientes, fornecendo respostas instantâneas e assistência personalizada. Esses sistemas de IA respondem a perguntas sobre saldo das contas, histórico de transações e aconselhamento financeiro, melhorando a satisfação do cliente e reduzindo a carga de trabalho das equipes de atendimento humano.
Aprovação de crédito e subscrição de empréstimos: a integração da IA na pontuação de crédito e na avaliação de riscos permite uma avaliação precisa da pontuação e dos riscos de crédito, melhorando a tomada de decisões nas solicitações de empréstimos e na emissão de cartões de crédito. Na subscrição de empréstimos, a IA generativa automatiza a criação de notas de crédito, incluindo resumos executivos e análises setoriais, acelerando o processo e reduzindo o esforço manual.
Cobrança de dívidas: a IA auxilia nos esforços de cobrança de dívidas interagindo com os mutuários para fornecer opções de pagamento, identificar padrões de inadimplência e recomendar estratégias de cobrança apropriadas, melhorando as taxas de recuperação e os relacionamentos com os clientes.
Detecção e prevenção de fraudes: a IA generativa analisa grandes volumes de dados de transações para identificar padrões incomuns e atividades potencialmente fraudulentas. Ao aprenderem continuamente com dados novos, esses sistemas de IA ficam mais precisos ao longo do tempo, ajudando os bancos na detecção e prevenção proativas de fraudes, como roubo de contas (ATO) e lavagem de dinheiro.
Marketing personalizado e produção de leads: sistemas baseados em IA podem interagir com clientes em potencial para entender suas necessidades e preferências, criando recomendações personalizadas de produtos. Essa abordagem direcionada melhora a eficiência do marketing e os esforços de aquisição de clientes.
Criação de pitchbook: pitchbooks são apresentações de vendas que um banco usa para convencer um cliente atual ou potencial a adquirir seus serviços. A IA generativa pode reunir, processar e resumir informações de várias fontes para criar esses pitchbooks com rapidez.
Conformidade regulatória e elaboração de relatórios: a IA generativa ajuda a resumir e preparar relatórios regulatórios para que os bancos permaneçam em conformidade com as normas do setor. Ela pode automatizar a extração e a organização de dados relevantes, reduzindo o tempo e o esforço necessários para as tarefas de conformidade.
Gestão de riscos: a IA generativa pode analisar tendências de mercado, indicadores financeiros e históricos de crédito para fornecer avaliações de risco mais precisas. Essa capacidade ajuda os bancos a tomarem decisões mais fundamentadas sobre empréstimos, investimentos e outras atividades financeiras.
A IA generativa no setor bancário oferece vários benefícios que melhoram tanto a eficiência operacional quanto a experiência do cliente:
Processamento acelerado de empréstimos: a IA generativa agiliza os processos de aprovação de crédito e análise de empréstimos, avaliando rapidamente a solvência e gerando a documentação necessária.
Cobrança de dívidas eficaz: os sistemas de IA generativa interagem com os mutuários para oferecer opções de pagamento, identificar padrões de inadimplência e recomendar estratégias de cobrança eficazes, melhorando as taxas de recuperação.
Operações eficientes: automatizando tarefas rotineiras como processamento de documentos, entrada de dados e verificações de conformidade, a IA generativa reduz a carga de trabalho manual, minimiza erros e diminui os custos operacionais.
Atendimento ao cliente aprimorado: chatbots e assistentes virtuais impulsionados por IA generativa fornecem atendimento 24 horas por dia, 7 dias por semana, lidando instantaneamente com uma ampla variedade de consultas de clientes. Isso resulta em menores tempos de resposta e maior satisfação do cliente.
Melhoria da conformidade regulatória: a IA ajuda a preparar e resumir relatórios regulatórios, garantindo a conformidade com as normas do setor e reduzindo o tempo e o esforço necessários para essas tarefas.
Desenvolvimento de produtos inovadores: a IA identifica lacunas no mercado e necessidades dos clientes, auxiliando na criação de novos produtos e serviços financeiros.
Serviços financeiros personalizados: a IA pode analisar dados de clientes para fornecer conselhos financeiros personalizados e recomendações de produtos, melhorando o engajamento e a fidelidade dos clientes.
Detecção e prevenção proativas de fraudes: os sistemas de IA analisam grandes volumes de dados de transações para identificar padrões incomuns e possíveis fraudes. Essa abordagem proativa aumenta a segurança e reduz as perdas financeiras.
Gestão de risco proficiente: a IA generativa avalia tendências de mercado e indicadores financeiros para fornecer avaliações de risco precisas, ajudando os bancos a tomar decisões mais fundamentadas e a gerenciar os riscos de forma mais eficaz.
Redução de custos: ao automatizar e otimizar vários processos, a IA generativa ajuda os bancos a reduzir os custos operacionais e a alocar os recursos de forma mais eficaz.
O uso da IA generativa no setor bancário apresenta vários desafios e limitações. Um dos principais problemas é a privacidade e a segurança dos dados. A IA generativa pode lidar com grandes volumes de dados financeiros, mas deve ser usada com cautela para garantir a conformidade com regulamentações, como a RGPD e a CCPA.
A integração de sistemas de IA baseados em dados aumenta o risco de violações de dados, exigindo monitoramento e atualizações contínuos para proteger as informações confidenciais do cliente. Além disso, os modelos de IA dependem de dados precisos e atualizados para produzir resultados confiáveis. Conjuntos de dados ruins ou incompletos podem levar a resultados incorretos, prejudicando a tomada de decisões financeiras e a confiança do cliente.
Outro desafio significativo é a integração das tecnologias de IA aos sistemas bancários existentes. Muitos bancos operam com sistemas legados que talvez não sejam compatíveis com as novas estruturas de IA, o que pode gerar problemas caros e demorados.
Além disso, embora a IA possa automatizar e otimizar muitos processos, ela não deve ter a palavra final em decisões críticas, como as aprovações de empréstimos. Em vez disso, a IA deve lidar com a análise de dados e as avaliações iniciais, deixando a decisão final para os profissionais financeiros humanos. Essa abordagem garante que a IA sirva como uma ferramenta eficaz para aprimorar as operações bancárias sem ultrapassar suas limitações.
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