Inteligência artificial (IA) tem se mostrado útil para instituições de serviços financeiros de várias maneiras. Desde detectar cobranças potencialmente fraudulentas até automatizar processos complexos de crédito e empréstimo, a fintech impulsionada por IA tem se mostrado inestimável quando se trata de gerar valor internamente para instituições de serviços financeiros.

Casos de uso de IA em fintech

Há uma ampla gama de aplicações impulsionadas por IA que promovem melhorias tanto internas quanto externas dentro das instituições de serviços financeiros.

Análise preditiva

Dentro da esfera de análise, existem milhares de aplicações e casos de uso. Os bancos confiam em soluções de IA para reduzir o risco de investimento, construir modelos baseados em dados históricos e tendências, e aproveitar esses modelos para melhorar seus negócios. As análises preditivas são valiosas em muitos domínios, desde a análise de investimentos até software de gestão de risco operacional. Essas soluções fornecem insights sobre como certas decisões podem afetar o negócio no futuro.

Dados bons e limpos

Software de aprendizado de máquina e ferramentas de inteligência artificial que ele impulsiona dependem de uma coisa — bons dados, e muitos deles. Se os dados forem ruins, as previsões e os modelos baseados nesses dados são inúteis. A IA é construída sobre dados, não importa qual tipo de algoritmo de aprendizado de máquina (supervisionado, não supervisionado ou aprendizado por reforço) ela use. Toda IA moderna usa IA de memória limitada; isso significa que a "memória" ou registro de interações passadas se baseia nos dados atuais, dos quais as interações futuras dependerão. Em outras palavras, os dados que você alimenta em sua aplicação afetarão seu desempenho no futuro.

Decisão de crédito

Tomar decisões de empréstimo costumava ser um processo árduo que envolvia várias partes e um estudo aprofundado das credenciais do indivíduo solicitante. Agora, as equipes usam um software de originação de empréstimos impulsionado por IA para tomar decisões de empréstimo com base em uma variedade de pontos de dados que são automaticamente processados pela ferramenta. Se alguém tem uma pontuação de crédito abaixo de um determinado valor, ou não atende a outros critérios dados ao bot, é automaticamente rejeitado. Embora decisões de alto valor ainda exijam a entrada de um humano, essa tecnologia reduz significativamente a quantidade de horas gastas pesquisando e analisando muitas dessas decisões. Melhorias nessa tecnologia acelerarão ainda mais esse processo no futuro.

Detecção de fraudes

Aplicações de IA ajudam a alimentar a primeira linha de defesa para software de detecção de fraudes, conectando dados de fontes díspares para criar modelos que avaliam a confiabilidade de uma transação específica. Essas aplicações processam grandes quantidades de dados em escala e em tempo real para sinalizar transações potencialmente fraudulentas. Um ponto chave a ser destacado aqui é que um programa de detecção de fraudes de qualidade limitará o número de falsos positivos. Obviamente, você não quer que o programa deixe passar atividades fraudulentas potenciais sem serem sinalizadas, mas falsos positivos são um grande desperdício de recursos e limitá-los é fundamental para ter um programa de detecção de fraudes eficaz e eficiente.

Gestão de riscos

Instituições de serviços financeiros podem aproveitar a IA para realizar análises de gestão de riscos em vários níveis. A gestão de riscos está entrelaçada no tecido de muitos departamentos diferentes dentro de uma empresa de serviços financeiros. Como há tanta atenção sobre as instituições de serviços financeiros, e o custo de subdesempenho ou falha com clientes é significativo, a gestão de riscos é necessária para operar um negócio funcional. Ferramentas de IA podem ajudar a automatizar e moldar o processo de gestão de riscos. Elas são capazes de extrair pontos relevantes de grandes quantidades de dados e entregá-los a um tomador de decisões humano. Uma vez que a IA aprende o suficiente, ela pode até mesmo tomar ações com base nos dados que coleta e analisa.

Chatbots de atendimento ao cliente

Um dos usos mais interativos e centrados no humano da IA em fintech é seu uso em chatbots voltados para o cliente. As empresas de serviços financeiros têm se concentrado cada vez mais em proporcionar uma experiência fantástica ao cliente, desde o cliente potencial até o cliente integrado. Chatbots são vitais para que os bancos ofereçam uma ótima experiência sem consumir muitos de seus recursos. A IA que impulsiona essas soluções pode ajudar a direcionar clientes e executar funções complicadas que poderiam ter exigido um humano no passado. A maioria dos chatbots utiliza design emocionalmente inteligente para oferecer aos usuários uma experiência mais semelhante à humana. Cada interação ajuda a melhorar o design e a lógica que o bot usa para realizar suas funções. Cada vez mais, os bancos estão usando assistentes de voz em aplicações fintech para permitir que os clientes realizem atividades bancárias.

Negociação

Investidores usam IA para alimentar seu processo de investimento. Isso inclui ferramentas impulsionadas por IA que vasculham a web em busca de informações relevantes com base na entrada do investidor e ferramentas de análise preditiva que modelam cenários com base em dados históricos. Há uma variedade de ferramentas projetadas para simplificar o processo de negociação e promover melhores escolhas de investimento.

A democratização do acesso a produtos de investimento

A oportunidade de investir dinheiro tem sido historicamente uma oportunidade limitada às elites socioeconômicas. Taxas de corretagem e outras complexidades eram barreiras proibitivas para as classes mais baixas. No entanto, agora muitos aplicativos voltados para o consumidor com taxas de negociação baixas ou inexistentes abrem os mercados para uma parcela maior de pessoas. Valores mínimos de investimento mais baixos e a capacidade de facilitar facilmente negociações de alto volume para indivíduos de baixo patrimônio líquido tornam o mercado e o investimento uma possibilidade real. Existem muitas opções de investimento seguras, incluindo fundos mútuos, fundos de índice e ETFs (fundos negociados em bolsa) que reduzem a quantidade de risco envolvido e geralmente têm um desempenho melhor do que fundos geridos ativamente quando medidos ao longo de longos períodos. Você está removendo a capacidade de apostar alto e ganhar muito, no entanto, esses produtos de investimento em pool oferecem retornos mais altos do que até mesmo as contas de poupança de maior rendimento. Mais acesso a produtos de investimento significa (esperançosamente) mais mobilidade social ascendente para aqueles que foram barrados da festa de investimento no passado.

O futuro da IA em fintech

O futuro dos serviços financeiros é fortemente baseado em IA. A indústria depende cada vez mais de ferramentas impulsionadas por IA para realizar funções vitais; essa tendência se tornará firmemente enraizada nos próximos meses e anos. Embora estejamos a anos de uma IA com teoria da mente legítima, o escopo das ferramentas de memória limitada se expandirá a ponto de tomar decisões criativas quase indistinguíveis daquelas feitas por um humano, apenas porque aprenderam todas as decisões anteriores que humanos na mesma função tomaram.