O setor bancário está utilizando inteligência artificial para ser mais eficiente. Aqui estão as 3 tendências mais importantes para essa adoção em 2021
A Inteligência Artificial (IA) está se tornando um divisor de águas no setor bancário, trazendo automação para o gerenciamento de operações, atendimento ao cliente 24/7 e processamento de padrões para garantir transações mais seguras.
Graças ao crescimento do volume de dados digitais e ao aumento da capacidade computacional, as possibilidades de uso da IA têm aumentado significativamente, dando lugar ao desenvolvimento de inúmeras aplicações práticas.
O potencial é tão grande que a analítica e a IA podem agregar um valor adicional de US $ 1 trilhão a cada ano ao setor financeiro, de acordo com um relatório elaborado pela McKinsey.
A possível contribuição da IA para a lucratividade dos bancos não deve ser subestimada. Ao aumentar a produtividade do trabalho, esse guarda-chuva de tecnologias, que também engloba o Machine Learning e Big Data, poderia ajudar a reduzir os custos estruturalmente.
Diante desse cenário e com a enorme onda de inovação que se aproxima, as organizações devem se preparar para enfrentar não só as novas demandas de usuários que buscam melhores soluções, mas também o nível de competição proporcionado pelos novos players do setor. Encontre a seguir uma breve exploração dos usos da Inteligência Artificial na indústria de serviços financeiros em 2021.
A IA pode agregar grandes quantidades de dados e descobrir padrões sutis, reduzindo os esforços focados na segurança cibernética e ajudando a construir organizações com protocolos mais resilientes.
A tecnologia tem se mostrado especialmente útil na detecção de ameaças e malware, pois pode ajudar a identificar desvios dos padrões esperados e também fornecer ações para abordá-los e neutralizá-los, de acordo com a Associação de Especialistas Certificados em Crimes Financeiros, instituição profissional da área de educação com presença regional.
Isto pode fortalecer e reduzir o tempo investido nos processos de conhecimento dos seus clientes (Know Your Client, KYC) e prevenção à lavagem de dinheiro (Anti-Money Laundering, AML), que configuram o quadro regulamentar obrigatório que as entidades devem cumprir.
Além disso, o aprendizado de máquina também permite que a análise do comportamento gere previsões que, aliadas ao contexto proporcionado pela experiência dos profissionais nas áreas de segurança cibernética, podem modernizar e reforçar as avaliações reduzindo incidentes, antes mesmo que ocorram.
Uma das soluções mais avançadas e consagradas que a IA aplicada oferece é a biometria para identificação do usuário, ajudando assim a combater o acesso de impostores.
Em sua forma mais ampla, essa solução faz parte da biometria física, que estuda e identifica padrões distintos e mensuráveis de áreas particulares do corpo, como rosto, íris, impressões digitais, entre outras.
Com a ajuda da IA, esses padrões são transformados em um código exclusivo, que é processado para dar acesso a uma plataforma ou aplicativo que armazena informações confidenciais do usuário. A tecnologia evoluiu para alcançar um aprendizado profundo, a ponto de distinguir um rosto humano de uma imagem ou fotografia em segundos, possibilitando o acesso rapidamente.
Por outro lado, com a implantação do teletrabalho, o setor financeiro viu a necessidade de fortalecer seus sistemas de segurança, apostando nas soluções de autenticação remota para assumir o controle de quem e quando acessou as informações da instituição.
Com cenários que não podem ser controlados (Wi-Fi desprotegido, por exemplo), o AI aplicado aos fatores de autenticação remota, examina a tentativa de login e produz uma avaliação de risco para aquele cenário.
De acordo com essa avaliação, o algoritmo inteligente determina quais fatores solicitará do colaborador para que ele possa acessar - ou não - o sistema, como, por exemplo, responder a perguntas específicas, solicitar um código de token ou responder a uma notificação push de seu smartphone.
A vantagem de adicionar um autenticador remoto com IA é que ele aprende os comportamentos comuns do usuário, permitindo avaliar se o cenário de acesso é arriscado ou não. Alguns dos dados que os algoritmos estudam são a localização do usuário, o modelo do navegador e até mesmo o tempo de login recorrente.
Desta forma, o software de segurança não é uma simples caixa de acesso automático que solicita usuários e senhas, mas uma tecnologia capaz de aprender padrões de comportamento, avaliar riscos e definir as configurações necessárias para aceitar ou negar acesso.
Por meio de técnicas como processamento de linguagem natural ou reconhecimento de imagem, as entidades podem automatizar as tarefas manuais que são mais repetitivas ou fornecem menor valor agregado, como FAQs (perguntas frequentes).
Inicialmente, as consultas em serviços financeiros virtuais eram genéricas, o que levou ao desenvolvimento de assistentes virtuais ou chatbots que respondiam a questões básicas ou informativas. Entretanto, a evolução dessa ferramenta de comunicação exige novas demandas, principalmente as transacionais.
Os chatbots que usam apenas FAQs para configurar suas interações podem ter uma leitura e escolha de respostas pobres. Por outro lado, outros assistentes que utilizam bancos de dados com motores de análise inteligentes enriquecem a experiência do usuário, sendo mais precisos e fornecendo soluções transacionais. Ao empregar um chatbot mais inteligente, teremos um desempenho melhor, gerando respostas rápidas e precisas a um custo menor. Não é a mesma coisa ter um grupo humano dedicado a responder perguntas do que um robô que pode responder a 10.000 pessoas ao mesmo tempo.
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