Inteligência Artificial no Setor Bancário: Aplicações e Passos para Adotá-la

A inteligência artificial está cada vez mais imersa no mundo em que vivemos e a banca não é estranha a esta tendência. O setor financeiro precisa implementar esse tipo de tecnologia para se manter competitivo. A aplicação da IA em aplicativos e serviços bancários permite aumentar a receita por meio de maior personalização de sua carteira para clientes, reduzir custos por meio de automação, margem de erro limitada e melhor utilização de recursos.

De acordo com o Business Insider, 80% dos bancos estão cientes dos benefícios da IA. Além disso, os bancos devem economizar US$ 447 bilhões com o uso de aplicativos de IA.

À medida que novas tecnologias são introduzidas, os bancos estão continuamente adotando as inovações mais recentes para redefinir a interação que têm com os usuários. As tecnologias disruptivas de IA podem melhorar drasticamente a capacidade dos bancos de alcançar quatro resultados principais: aumento dos lucros, personalização em escala, experiências omnichannel distintas e ciclos de inovação rápidos.

Aplicações da IA em serviços financeiros

As empresas de soluções financeiras podem usar inteligência artificial em seus diferentes canais digitais. Vejamos três das muitas aplicações que ocorrem por meio dessa tecnologia disruptiva.

Chatbots: ao integrá-los em aplicativos, os bancos podem garantir que eles estejam disponíveis para seus clientes 24 horas por dia, 7 dias por semana. Além disso, ao entender seu comportamento, os chatbots podem oferecer atendimento personalizado e recomendar serviços e produtos financeiros adequados.

Cibersegurança e detecção de fraudes: a IA pode melhorar significativamente a eficácia dos sistemas de segurança cibernética, aproveitando dados de ameaças anteriores e padrões e indicadores de aprendizado que podem parecer não relacionados para prever e prevenir ataques, bem como identificar atividades fraudulentas.

Análise de dados: FIs registram milhões de transações diariamente. Diante desse cenário, soluções baseadas em IA podem auxiliar na coleta e análise de dados eficientes. Isso, por sua vez, melhora a experiência geral do usuário.

Como os bancos podem se transformar para adotar IA

De acordo com uma pesquisa da McKinsey & Company, existem quatro chaves interdependentes que, ao funcionarem como uma só, permitem que um banco proporcione experiências omnichannel diferenciadas. Eles também oferecem suporte à personalização em escala e impulsionam ciclos de inovação rápidos essenciais para se manter competitivo.

1. Reimagine a experiência do cliente: os clientes estão cada vez mais esperando suas jornadas digitais. Você precisa conhecer o contexto e as necessidades deles, não importa onde eles interajam com o banco. Para que a empresa seja onipresente e resolva necessidades emergentes e, ao mesmo tempo, ofereça experiências omnichannel intuitivas, você precisará redesenhar o envolvimento do cliente e fazer as mudanças necessárias. Isso significa integrar decisões de personalização (o que e quando oferecer, por meio de qual canal) em jornadas principais e projetar propostas de valor que vão além do produto bancário principal. Isso deve incluir IA que automatiza decisões e atividades.
2. Tomada de decisão: Entregar mensagens e soluções personalizadas para milhões de usuários em tempo real requer que o banco desenvolva uma camada de tomada de decisão alimentada por IA em escala. Para estabelecê-lo, você deve tentar desenvolver casos de uso específicos e apontar soluções para um roteiro em toda a empresa por meio da implementação de modelos de análise avançada. O processo de desenvolvimento deve ser repetível e, portanto, capaz de entregar soluções de forma eficaz e no prazo. Além da forte colaboração entre equipes de diferentes áreas, isso requer ferramentas robustas para o desenvolvimento de modelos, processos eficientes (por exemplo, reutilização de código entre projetos) e disseminação de conhecimento entre as equipes.
3. Fortaleça a tecnologia e a infraestrutura de dados: a implementação de recursos requer um conjunto escalável, resiliente e adaptável de componentes de tecnologia principais. Para que um backbone core seja sólido, ele deve ter os investimentos necessários para sua modernização, o que contribui para aumentar sua eficácia nos níveis de tomada de decisão e engajamento do usuário.
4. Transição para um modelo operacional: O banco de IA do futuro precisará de um modelo operacional capaz de ser ágil para gerar valor. Por meio da integração de negócios e tecnologia em plataformas de propriedade conjunta lideradas por equipes multifuncionais, as IFs podem aumentar a velocidade e melhorar o alinhamento de metas e prioridades em toda a empresa.

A jornada para se tornar um banco pioneiro em IA envolve capacidades transformacionais nas quatro camadas de um banco central visto no ponto anterior.

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