A Inteligência Artificial (IA) está entre as tecnologias em evolução que prometem transformar de forma significativa os modelos operacionais e de negócios das instituições bancárias, além de mudar o relacionamento entre os usuários e as empresas.
A utilização dessa tecnologia nos bancos consiste em bem mais que oferecer serviços digitais. Trata-se de uma nova abordagem de negócio do ramo que, como muitos outros, está alinhado ao significado da transformação digital. No caso da IA, especificamente, a solução tem como objetivo aprimorar o atendimento, gerar mais conveniência para os clientes, combater fraudes, otimizar os processos, facilitar a utilização de dados, entre outras funcionalidades.
A primeira solução que vem à mente quando falamos na utilização da inteligência artificial nos bancos são os chatbots e as assistentes virtuais. Claramente, esses mecanismos facilitaram e agilizaram muito o atendimento bancário, atribuindo ainda mais qualidade aos serviços de atendimento prestados. Contudo, a aplicação dessa tecnologia nos serviços financeiros vai muito além disso.
Pensando nisso, elaboramos este guia para que você entenda como a inteligência artificial é uma aliada para os bancos. Acompanhe e fique por dentro do assunto!
O que é Inteligência Artificial?
A Inteligência Artificial é uma área da Ciência da Computação responsável por simular a inteligência e o comportamento humano utilizando apenas máquinas. Em outras palavras, consiste na capacidade dos equipamentos de pensarem como seres humanos: aprender, perceber e escolher quais caminhos seguir, de modo racional, diante de determinadas situações.
Em sua essência, a IA possibilita que os sistemas tomem decisões de forma independente, precisa e segura. Tudo isso feito com base em bancos de dados digitais que são constantemente atualizados com novas informações pelo próprio sistema. Desse modo, é possível dizer que a máquina “aprende” a medida em que o banco de dados digital se expande, o que torna as decisões cada vez mais complexas.
Em uma visão otimista, tais funções aumentam a capacidade de solucionar problemas, simular situações, buscar respostas ou, de maneira mais ampla, potencializar a capacidade de ser inteligente.
Diante disso, podemos dizer que, graças aos sistemas inteligentes que analisam uma grande quantidade de dados, as IAs estão presentes em praticamente todos os lugares, desde o carro autônomo, os dispositivos móveis, as redes sociais e o chão de fábrica, até o sistema de atendimento dos hospitais.
Assistentes virtuais como a Siri, o Google Assistente e a Alexa são bons exemplos de inteligência artificial que apresentam contato diretamente com os usuários. Contudo, os smartphones, os computadores e outros aparelhos do cotidiano também operam com IA de outras formas, a começar pelo Google e pela Microsoft.
Nesse contexto, a IA tem como base o machine learning, o deep learning e o processamento de linguagem natural. A seguir, conheça o conceito de cada um deles.
Machine learning
O machine learning, ou aprendizado das máquinas, é uma metodologia em que os computadores aprendem a partir de bancos de dados. O objetivo é automatizar as funções e fazer com que as máquinas consigam desempenhá-las com o mínimo de interferência humana.
Dessa forma, o método utiliza algoritmos para avaliar uma grande quantidade de dados e, a partir disso, obter uma análise estatística por meio do reconhecimento de padrões da amostra para fazer previsões para tomar decisões mais acertadas.
Deep learning
O deep learning consiste no aprendizado por meio de algoritmos complexos. Ele desenvolve parâmetros para que os dispositivos desenvolvam padrões de reconhecimento de dados. Em outras palavras, em vez de organizar os dados para serem executados por meio de equações predefinidas, o deep learning configura padrões básicos sobre os dados e treina os computadores para aprender sozinho por meio do reconhecimento em várias camadas de processamento. O intuito é fazer com que a máquina seja capaz de realizar tarefas como seres humanos, seja na identificação de voz ou no reconhecimento de imagens, por exemplo.
Processamento de linguagem natural (PLN)
Essa modalidade da inteligência artificial visa interpretar e entender a linguagem humana. O PLN faz com que as máquinas leiam textos, comuniquem-se com seres humanos em todos os idiomas e identifiquem quais aspectos são mais relevantes. Essa capacidade é baseada no machine learning e em algoritmos regrados.
Neste artigo, nosso foco será o uso da inteligência artificial nas instituições financeiras. Afinal, ela tem se tornado uma importante aliada para o setor. Nos próximos tópicos, falaremos de forma aprofundada como essa inovação impulsionou os bancos.
Como esse conceito se aplica ao setor bancário?
O investimento em tecnologia emergente nas instituições bancárias não é novidade. Os primeiros investimentos no setor financeiro aconteceram no Brasil ainda nos anos 70, com a criação de empresas tecnológicas associadas aos bancos, que foram responsáveis pela criação da infraestrutura que pode ser vista ainda hoje, apesar da modernização.
Depois dos anos 90, com a chegada da internet discada, os bancos modificaram seus departamentos e processos internos, e passaram a se relacionar de maneira mais direta com seus clientes, explorando produtos e serviços mais dinâmicos, e mais rápidos. Desde então, os bancos atravessaram um intenso processo de automação e de transformação digital.
Com o passar dos anos e com o avanço da tecnologia, as instituições financeiras perceberam que, para se manterem relevantes na vida dos usuários, precisavam evoluir seu modelo de negócio e de serviços. Isso se tornou comum com a atual onda de contas totalmente digitais, uma inovação trazida pelas startups financeiras e pelas fintechs, sobretudo devido à expansão do uso de smartphones para realizar transações.
De modo geral, podemos dizer que o uso da inteligência artificial nos bancos tem como principal objetivo melhorar e estreitar a relação entre clientes e bancos, além de prevenir as fraudes existentes no setor.
Considerando que uma quantidade quase imensurável de dados é gerada diariamente por esse setor, nota-se que alcançar esse objetivo se torna praticamente impossível sem o uso da tecnologia. Nesse caso, a inteligência artificial aplicada nos bancos permite, entre outros fatores, estudar o comportamento dos consumidores.
Assim, com base em informações concretas, fica mais fácil desenvolver produtos financeiros que realmente atendam às suas necessidades. Afinal, quanto mais você conhecer o cliente e as suas necessidades, mais pontual será a oferta de soluções para esclarecer as suas dificuldades.
Conheça o panorama do setor
De modo geral, os especialistas preveem um aumento significativo da utilização de IA no setor financeiro nos próximos anos. Dúvidas de usuários, solicitações de serviços e diferentes negócios financeiros são questões frequentemente abordadas pelas instituições financeiras do país com tecnologias baseadas em inteligência artificial para impulsionar os negócios.
Primeiramente, é importante ressaltar que, de acordo com o Estudo Global sobre Digital Banking da GFT, quase metade (47%) dos bancos brasileiros estão desenvolvendo estratégias de transformação digital, enquanto 36% já concluíram esse processo, elevando o total de instituições que dispõem de uma estratégia de transformação digital para 83%.
As três principais soluções de inteligência artificial a serem adotadas são: assistente virtual para clientes, com 52% de intenção de adesão, com tecnologias de reconhecimento de linguagem natural, RPA – Robot Process Automation, com foco em eficiência do back office, com 38%, e Robot Advisory, com 31%.
Uma pesquisa realizada pela Accenture e divulgada pelo site Decision Report aponta que a IA é capaz de gerar novas fontes de crescimento e é um fator de produção essencial na atualidade. Em razão disso, a expectativa é de que o crescimento econômico por ano dobre até 2035 e que a produtividade cresça em até 40%.
Além dos dados apresentados, a Pesquisa FEBRABAN de Tecnologia Bancária 2021, destacou os principais dados relacionados ao uso da tecnologia no setor bancário:
- o investimento em tecnologia cresceu 8% em 2020, sendo a inteligência artificial, a segurança cibernética e o trabalho remoto as prioridades destacadas pelos bancos;
- as transações bancárias cresceram 20% em 2020, o maior aumento dos últimos anos;
- o Mobile banking se tornou o canal dominante, responsável por mais da metade das transações bancárias realizadas;
- o PIX ganhou espaço sobre as transferências convencionais (DOC/TED) e pagamentos via POS, com taxa média de crescimento mensal em 18% do número de usuários, mas tende a continuar impactando os serviços bancários como um todo;
- o Open Banking trouxe desafios ao ecossistema do setor e demandará a entrega de serviços de maior valor ao cliente bancário.
Embora toda essa automação pareça assustadora, ainda mais considerando um setor tão tradicional como o financeiro, ela também possibilita alcançar benefícios fundamentais para aqueles que desejam atrair novos clientes e aumentar os lucros em um cenário com intensa presença digital.
Quais as vantagens do uso de inteligência artificial pelos bancos?
Independentemente do setor de atuação, para alcançar o sucesso, as instituições devem atender às demandas de mercado e às necessidades dos consumidores. No setor financeiro, isso não é diferente. O compartilhamento de dados nos bancos, por exemplo, permite otimizar os processos e personalizar as ações para cada cliente, criando um relacionamento mais forte e atendendo melhor aos seus desejos.
Com relação à experiência dos clientes, podemos dizer que suas necessidades não estão mais associadas apenas ao preço, ao produto ou à conveniência. Em vez disso, as expectativas são baseadas na rapidez e na simplicidade dos serviços. Dessa forma, o uso da inteligência artificial nas instituições financeiras, de modo geral, tornou-se um importante diferencial competitivo.
Confira, a seguir, as principais vantagens do uso da IA pelos bancos!
Conveniência
Embora pareça um pouco contraditório, a tecnologia de IA empregada nas instituições bancárias tem como finalidade facilitar as transações e humanizar a relação com o cliente. Sem dúvida, uma das principais vantagens da IA no setor bancário é a conveniência dos serviços para o cliente na oferta de novos modelos de atendimento. Afinal, oferecer um atendimento personalizado e de qualidade, a partir da integração de serviços, traz facilidade e comodidade aos usuários.
Os bancos utilizam chatbots para responder às dúvidas de funcionários nas agências, e também no atendimento de clientes. O foco da integração da IA aos bancos foi, inicialmente, na interação das pessoas com sistemas em linguagem natural e com softwares capazes de compreender uma solicitação humana e de transformar dados em respostas. Posteriormente, as instituições passaram a realizar também o atendimento dos clientes em mídias sociais.
Custos
A inteligência artificial também tem se tornado um mecanismo fundamental para reduzir os custos do setor financeiro. Sua aplicação ajuda na otimização dos processos, melhorando a atuação dos setores internos que não apresentam contato direto com os clientes, mas influenciam o seu relacionamento com a instituição.
De modo geral, a utilização da tecnologia avança no processo de onboarding digital (abertura de contas), de reconhecimento de imagens e de assinaturas em cheques, de financiamentos, de modelos de análise de crédito e em áreas como recursos humanos e jurídico, para leitura de contratos e pareceres. Tudo isso contribui para a redução de custos, já que facilita a leitura e a aprovação muito mais rápida de documentos, processos e afins.
Além de reduzir custos, os processos inteligentes otimizam tempo e possibilitam que os profissionais do setor se dediquem a outras tarefas mais complexas, dispensando a necessidade de dedicar horas ou até dias em atividades burocráticas e trabalhosas, mas importantes para o bom funcionamento dos negócios.
Segurança
Com a grande quantidade de transações digitais realizadas diariamente, a necessidade de intensificar os esforços com o objetivo de manter a segurança é imensa. Nesse caso, a IA permite que softwares reconheçam efetivamente usuários reais e robóticos, detectam credenciais, logins corrompidos e alertam empresas e clientes em tempo real.
Ou seja, a tecnologia é uma peça-chave para identificação de ações suspeitas no perfil do cliente, principalmente quando combinada com Big Data e Analytics. Afinal, com essa união, é possível descobrir transações incompatíveis com as consideradas comuns e, desse modo, aumentar o nível de segurança das soluções oferecidas.
Produtos personalizados
Um dos principais desafios dos bancos atualmente é aprimorar cada vez mais a tecnologia para que ela interprete as informações dos usuários e tire conclusões que resultem em serviços mais eficientes, assim como ofereça serviços e produtos sob medida. Nesse caso, a IA é responsável por aproximar os bancos e os clientes, pois o atendimento fica mais personalizado e pode ser realizado a qualquer hora do dia, aprimorando a experiência bancária.
Com uma análise mais completa do comportamento do público, também é possível, por exemplo, avaliar quais são os produtos financeiros mais usados, realizar uma análise de risco com rapidez para liberar crédito ao cliente e outras soluções. Isso ajuda a instituição a entregar ações mais diferenciadas e produtos personalizados, que seguem as atuais necessidades desse consumidor.
Experiência do cliente
Em relação à experiência e à satisfação do cliente, com a IA elas são aprimoradas. Isso porque a vida financeira do cliente passa a ser automatizada, reduzindo a interação com diversas pessoas e focando somente em uma única plataforma ou consultor. Como resultado, o usuário recebe recomendações personalizadas sobre produtos e serviços disponíveis que estejam alinhados ao seu perfil.
Além disso, podemos dizer que, atualmente, suas expectativas estão baseadas, sobretudo, na velocidade, na qualidade e na simplicidade dos serviços, cada vez mais personalizados. Nesse caso, a IA possibilita o atendimento ao cliente com a utilização de robôs e o monitoramento em tempo real das interações em diferentes canais, proporcionando uma experiência positiva aos usuários.
Diferencial competitivo
O uso da inteligência artificial tornou-se também um fator competitivo nas empresas. Isso porque, atualmente, é quase impossível ser uma instituição segura, rápida e ágil nos processos sem o uso da inteligência artificial. Diante da competitividade do mercado, a tecnologia contribui significativamente para o crescimento do negócio, assim como aumenta a satisfação do cliente.
Dessa forma, pode-se dizer que todas funcionalidades ajudam a entregar soluções realmente diferenciadas, que atendem as necessidades do consumidor e facilitam o dia a dia de diversas organizações.
Fraudes
A luta contra ações fraudulentas é diária nas instituições financeiras. Nesse contexto, a inteligência artificial é um recurso a ser considerado no combate a fraudes e outras ações suspeitas. Ela colabora para o aumento da segmentação dos consumidores, permitindo que o sistema faça análises dos dados para entender o comportamento padrão do usuário e suas principais transações.
Assim, o próprio sistema consegue identificar qualquer movimentação diferente do padrão comum e a IA trabalha de forma automática para combater essas ações indevidas, protegendo contas e cadastros dos clientes. Um exemplo de uso da inteligência artificial para combate às fraudes financeiras é o Danske Bank, um banco dinamarquês, que aumentou a detecção das movimentações fraudulentas em 50% após a adoção de IA e do machine learning.
Quais as tendências para o setor bancário?
Sem dúvida, o uso da inteligência artificial nos bancos vai evoluir muito mais que os exemplos que acabamos de apresentar. A tendência é que, com os dispositivos móveis, as funções com uso de cartões e boletos se tornem obsoletos. O PIX é um ótimo exemplo desse conceito, já que a transferência de valores e a realização de pagamentos é feita sem precisar de cartão, nem mesmo de informar a conta bancária. Uma inovação que tem conquistado cada dia mais o público.
O lado mais visível dessa revolução no setor bancário ainda são as aplicações no atendimento aos clientes, por meio de chatbots e assistentes virtuais. Os robôs apresentam a capacidade de “pensar” como seres humanos, o que permite tomar decisões a partir do cruzamento de dados. Assim, ajudam a tirar dúvidas, dar informações, ajudar em consultas e até mesmo sugerir investimentos. Com o passar do tempo e quanto maior a interação, eles vão se aperfeiçoando e usando a linguagem natural.
Além dessas, outras tendências têm chamado a atenção no mercado, que inclusive já são usadas em diversas instituições financeiras. A seguir, saiba mais!
Open Banking
O uso de inteligência artificial pelos bancos também se entrelaça ao movimento do Open Banking que, na sua tradução literal, significa “banco aberto”. Esse conceito traz uma ideia simples, de que é necessário ampliar o conjunto de opções disponíveis para o cliente e permitir que ele seja mais livre para levar suas informações financeiras para o onde preferir.
Trata-se, portanto, de uma ferramenta digital que as instituições financeiras estão adotando em todo o mundo, com a finalidade de estreitar o relacionamento com os usuários, visto que as informações dos clientes são compartilhadas com outras empresas, perdendo, assim, a exclusividade dos dados. Dessa forma, as chances de receber ofertas e propostas mais interessantes aumentam, as taxas e os juros cobrados do usuário diminuem.
Com o Open banking, a instituição bancária tem a oportunidade de transferir para um terceiro (uma Fintech, por exemplo) a criação de produtos digitais, fazendo uma parceria com o banco, enquanto ele fornece dados e informações valiosas para o seu negócio, sempre por meio de API (Interface de Programação de Aplicação). Isto é, o Open Banking não só oferece conectividade para o meio, como também entrega valor, ao liberar dados e informações guardadas, até então, a “sete chaves” pela instituição financeira.
Blockchain
O blockchain é muito conhecido por possibilitar a transação de moedas digitais como o bitcoin. A tecnologia usa algoritmos complexos para que empresas e usuários realizem as transferências sem um intermediário. Por ser uma opção totalmente segura e dispensar a utilização de câmaras de compensação, tanto as startups quanto as instituições já consolidadas no mercado passaram a ficar atentas à novidade, com o objetivo de melhorar a segurança, aumentar a velocidade das transações e reduzir os custos com operações defasadas.
Big Data
O Big Data já tem sido aplicado em muitas empresas do setor financeiro, uma vez que permite armazenar e processar grandes quantidades de informações. Uma de suas principais características é a possibilidade de cruzar um grande número de dados com diferentes bases em um curto espaço de tempo. Isso trouxe vantagens significativas para o setor, devido à necessidade pela automação constante para o desenvolvimento das funcionalidades.
Como você pôde ver, a inteligência artificial é uma grande aliada das instituições bancárias, além de um grande fator transformador que não pode ser desconsiderado no mercado. As vantagens são inúmeras e funcionam tanto para fornecedores quanto para os consumidores, que podem contar com soluções práticas e inovadoras que facilitam as transações diárias.
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