A indústria financeira está revolucionando o mercado com AI

08/04/2019- Do atendimento ao cliente ao gerenciamento de riscos, a inteligência artificial está inaugurando a próxima revolução financeira

As empresas de serviços financeiros estão ajudando a liderar o caminho na adoção de inteligência artificial (AI), com os bancos esperados a gastar US$ 5,6 bilhões em soluções de AI em 2019, perdendo apenas para o setor de varejo, de acordo com a IDC.

E os frutos para fins de consumo poderiam ser consideráveis: o McKinsey Global Institute prevê que a AI e o aprendizado de máquina poderiam gerar mais de US$ 250 bilhões em valor para o setor bancário. Ainda assim, muitas empresas financeiras continuam cautelosas com a inteligência artificial, graças às possíveis consequências financeiras, de reputação e regulatórias. Aqui, ter acesso a informações sobre como os sistemas de inteligência artificial chegam às decisões, é fundamental.

Enquanto isso, as empresas de serviços financeiros que buscam vantagem competitiva estão implantando sistemas de inteligência artificial para dar suporte às operações de atendimento ao cliente, realizar análises de risco e revisar processos de marketing e vendas.

Empresas de serviços financeiros há muito tempo usam modelos estatísticos para avaliar risco – risco de crédito em empréstimos, riscos financeiros em negociação, risco atuarial no setor de seguros, bem como o risco de fraude em todas as categorias.

Analisando os riscos

“O que é diferente hoje em dia é que o uso desses algoritmos é muito mais extenso e a quantidade de dados disponíveis, os tipos de dados e a taxa de transferência de dados está mudando os tipos de problemas que estão sendo resolvidos”, diz Chris Feeney, presidente da BITS, a divisão de políticas de tecnologia do Bank Policy Institute.

“Se você puder coletar mais informações sobre transações, poderá fazer um trabalho melhor para evitar fraudes”. Feeney espera que a inteligência artificial se torne um grande diferencial para empresas financeiras. “Você precisa ser ativo, mas precisa escolher o seu caso de uso”, diz ele, sugerindo que as empresas busquem oportunidades de usar a IA para criar uma vantagem competitiva, mas também fornecer um valor claro ao consumidor.

“Pode ser no negócio de empréstimos”, diz ele. “Há muita atividade agora sobre o uso de fontes alternativas de dados para oferecer produtos de empréstimo a novos grupos de pessoas.”

A análise de fraude é outro caso de uso importante, diz ele. “Acho que a IA vai acelerar a capacidade de detectar fraudes mais rapidamente, a fim de evitá-las, detectar uma atividade anômala bem mais rápido”. Raghav Nyapati concorda. “Considere a subscrição”, diz Nyapati, que recentemente liderou projetos de IA em um dos dez principais bancos globais e agora está lançando uma startup de tecnologia financeira. “Temos milhares de aplicativos chegando. A Inteligência Artificial pode ajudar a filtrar aplicativos que podem ser fraudulentos ou de alto risco, e apenas os filtrados são revisados por um agente.”

Essas decisões precisam ser apoiadas pelo julgamento humano, explica ele. “Temos que fazer a IA responsável. Temos partes interessadas para responder, clientes para responder. E se alguma coisa der errado, o banco tem que pagar multas enormes.”

Uma pesquisa recente do Gartner mostra que 46% das empresas de serviços financeiros usam inteligência artificial para detecção de fraudes. Na indústria de valores mobiliários, as empresas estão usando o aprendizado de máquina na análise de risco pré e pós-negociação, diz Monica Summerville, chefe de pesquisa financeira e pesquisa européia no Tabb Group.

“É muito intensivo em computação fazer a análise de risco de maneira tradicional, e muitas técnicas de aprendizado de máquina, enquanto aproximações, são boas e rápidas”, diz ela.

Em uma pesquisa recente conduzida pelo Tabb Group, a maioria das empresas de valores mobiliários planeja expandir os gastos em AI nos próximos 12 meses. “É classificada como a tecnologia mais disruptiva para seus negócios”, diz ela.

De acordo com o Gartner, a AI também terá impacto em tarefas mais complexas, como revisão de contrato financeiro ou originação de negócios. A empresa de pesquisa prevê que, até 2020, 20% da equipe de back-office irá contar com IA para trabalhos não rotineiros.