A inteligência artificial tem um impacto significativo no setor bancário, sendo responsável por gerar entre 200 a 340 mil milhões de dólares em valor adicional e aumentar os lucros da indústria em até 15 porcento (Statista). Esta tecnologia impulsiona a inovação, melhora a competitividade e fortalece a posição das instituições financeiras no mercado.
De acordo com The Economist, mais de 80% dos executivos seniores acreditam que a adoção de IA é essencial para o sucesso no setor financeiro.
Com os constantes avanços tecnológicos, a IA está cada vez mais a transformar o funcionamento dos bancos, tornando-os mais eficientes, seguros e capazes de oferecer uma melhor experiência ao cliente. Neste artigo, exploramos o papel da IA na banca, incluindo os seus casos de utilização, estratégias de implementação e riscos a considerar.
O que é a IA no Setor Bancário?
A inteligência artificial na banca refere-se à utilização de algoritmos avançados e técnicas de aprendizagem automática para melhorar tanto as operações internas como os serviços de apoio ao cliente no setor financeiro. Esta tecnologia permite automatizar e otimizar processos como o atendimento ao cliente, a prevenção de fraude, a gestão de risco e ainda o investimento e aconselhamento financeiro personalizado.
Atualmente, já há várias ferramentas baseadas em IA a revolucionar a eficiência operacional das instituições financeiras. Temos os chatbots e assistentes virtuais com IA, que prestam apoio ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, lidando com questões frequentes e transações simples; os modelos de aprendizagem automática, que analisam grandes volumes de dados para detetar atividades suspeitas e prevenir fraudes; e ainda as soluções analíticas com IA, que oferecem aconselhamento financeiro e recomendações personalizados, contribuindo para uma experiência mais relevante e satisfatória dos clientes.
Segundo a Statista, o setor financeiro apresenta uma das maiores taxas de adoção de IA entre todas as indústrias. Ao aproveitarem estas tecnologias, os bancos conseguem, entre outros, aumentar a produtividade, reduzir custos operacionais e prestar serviços mais seguros e personalizados.
Casos de Utilização da Inteligência Artificial no Setor Bancário e Financeiro
A tecnologia de IA está a transformar o setor bancário e financeiro ao introduzir soluções inovadoras que aumentam a eficiência, reforçam a segurança e melhoram a experiência do cliente.
Aqui estão alguns dos principais casos de uso da IA na banca e nas finanças:
Cibersegurança e deteção de fraude
A IA é um elemento essencial na prevenção de fraudes e no reforço da cibersegurança no setor bancário. Os algoritmos inteligentes conseguem detetar padrões anómalos em tempo real, identificando possíveis ameaças com uma rapidez superior à humana.
Os sistemas de IA analisam grandes volumes de dados para reconhecer ataques de malware e phishing, adaptando-se continuamente a novas ameaças em evolução. Ao automatizar a deteção e resposta a fraudes, a IA ajuda os bancos a proteger informação sensível e a garantir a integridade dos seus sistemas.
Segundo uma sondagem da EIU, a deteção de fraude é a segunda aplicação mais comum de IA, com quase 58% dos bancos a usar a tecnologia para este fim. Estes sistemas conseguem sinalizar transações suspeitas, padrões de consumo invulgares ou tentativas de acesso não autorizado, permitindo respostas mais rápidas e eficazes.
Avaliação de crédito
Os métodos tradicionais de avaliação de crédito baseiam-se frequentemente em dados limitados e critérios rígidos, como o histórico e a pontuação de crédito, ou ainda referências dos clientes, o que pode excluir potenciais clientes com perfis atípicos. A IA permite uma abordagem mais abrangente e inclusiva através da análise de diversas fontes de informação, como a atividade nas redes sociais, o histórico de transações e outras métricas não tradicionais.
Os modelos baseados em IA avaliam estes conjuntos de dados para determinar, de forma mais justa, a solvência de um cliente, oferecendo um acesso ao crédito mais justo e inclusivo. Esta abordagem permite aos bancos tomar decisões mais informadas e rápidas, alargando os seus serviços de crédito a um público mais vasto.
Gestão de riscos
Uma gestão de riscos eficiente é crucial para a estabilidade e rentabilidade dos prestadores de serviços financeiros. A IA no setor bancário desempenha um papel fundamental ao prever o impacto de riscos externos — como flutuações cambiais, instabilidade política ou catástrofes naturais — nos bancos e outras instituições financeiras.
A inteligência artificial generativa, aliada à análise avançada e a modelos de aprendizagem automática, permite antecipar tendências de mercado, alterações económicas e comportamentos dos clientes, ajudando os bancos a tomar decisões informadas.
As ferramentas de avaliação de risco baseadas em IA analisam fatores como a probabilidade de incumprimento de empréstimos, a volatilidade do mercado e outras ameaças financeiras, possibilitando uma avaliação mais precisa dos riscos e contribuindo para a minimização de perdas.
Automação de processos
A automatização de processos com recurso a IA simplifica várias operações bancárias, reduzindo o esforço manual e custos operacionais. A Automação Robótica de Processos (RPA), impulsionada por IA, permite automatizar tarefas repetitivas, como inserção de dados, processamento de transações e verificações de conformidade. Além disso, aprende continuamente com os dados anteriores e interações em curso para aumentar de forma progressiva a eficiência e a precisão dos processos bancários.
De acordo com a Autonomous, os bancos a nível mundial poderão reduzir os custos operacionais em 22% até 2030 graças às tecnologias baseadas em IA.
Ao automatizar processos rotineiros e tarefas repetitivas, os bancos conseguem alocar recursos para atividades mais estratégicas, permitindo que os colaboradores se concentrem na construção de relações com os clientes e na melhoria da produtividade geral e da qualidade do serviço prestado.
Monitorização do branqueamento de capitais
O cumprimento das normas de combate ao branqueamento de capitais (AML) exige uma monitorização contínua e uma análise rigorosa das transações de forma a detetar atempadamente atividades suspeitas e prevenir crimes financeiros.
A utilização de IA no setor bancário reforça a eficácia da monitorização AML ao analisar grandes volumes de dados transacionais e identificar padrões e relações suspeitas que podem passar despercebidos aos sistemas tradicionais baseados em regras. A IA também reduz os falsos positivos, permitindo que as instituições concentrem os seus esforços em ameaças reais de branqueamento de capitais.
Conformidade Regulamentar
O setor bancário é um dos mais regulamentados a nível global, estando sujeito a exigências legais rigorosas. A IA generativa assegura o cumprimento regulamentar nas instituições financeiras ao automatizar a recolha, análise e elaboração de relatórios de dados.
Os modelos de Processamento de Linguagem Natural (NLP) e de aprendizagem profunda ajudam os profissionais de conformidade na interpretação de textos legais, melhorando a tomada de decisões e garantindo que as práticas do banco estão alinhadas com os regulamentos em vigor.
As ferramentas de gestão de conformidade alimentadas por IA monitorizam transações e identificam potenciais riscos de incumprimento, aliviando a carga de trabalho das equipas de conformidade e reduzindo a probabilidade de sanções regulatórias.
Conhecimento e segmentação dos clientes
A IA generativa permite aos bancos obter uma compreensão mais aprofundada do comportamento e preferências dos seus clientes através da análise avançada de dados. Ao examinar informações transacionais, atividade nas redes sociais e interações anteriores, os modelos de IA generativa conseguem segmentar os clientes com base nas suas necessidades, preferências e comportamentos financeiros.
Esta segmentação permite que os bancos personalizem os seus produtos, serviços e estratégias de marketing para diferentes perfis de clientes, aumentando a satisfação e fidelização. As recomendações personalizadas e ofertas direcionadas potenciadas por IA elevam significativamente a experiência do cliente e fortalecem a sua lealdade, contribuindo para o crescimento das receitas bancárias.
Gestão de investimentos
A IA pode apoiar a gestão de carteiras, as operações de mercado e os serviços de consultoria financeira. Os algoritmos de IA analisam o sentimento do mercado, notícias financeiras e tendências anteriores para identificar oportunidades e riscos de investimento. Estas ferramentas fornecem aconselhamento personalizado e criam perfis de risco para ajudar os clientes a escolher os produtos de investimento mais adequados.
As soluções impulsionadas por IA permitem uma gestão mais precisa do património, uma alocação de ativos mais eficiente, uma avaliação mais rigorosa dos riscos e a otimização de carteiras, contribuindo para que os investidores alcancem os seus objetivos financeiros.
Além disso, os gestores de investimento podem recorrer à IA e à automação para recolher e processar grandes volumes de dados necessários para a qualificação ambiental, social e de governança (ESG). Esta abordagem facilita a avaliação das práticas de sustentabilidade, do impacto social e da governação das empresas, promovendo decisões de investimento mais informadas e responsáveis.
Chatbots
Os chatbots e assistentes virtuais com inteligência artificial são capazes de responder a uma vasta gama de questões colocadas pelos clientes, desde saldos de conta e histórico transacional até pedidos de empréstimo e alertas de fraude. Disponíveis 24 horas por dia, 7 dias por semana, oferecem respostas imediatas e apoio ao cliente personalizado, melhorando a satisfação dos clientes e reduzindo a carga de trabalho das equipas humanas.
Graças ao Processamento de Linguagem Natural (PLN), os modelos de IA generativa permitem que os chatbots compreendam e respondam em linguagem natural, tornando as interações mais fluidas e naturais. Não só têm a capacidade para resolver uma ampla variedade de questões, como fornecem informações precisas e mantêm um tom conversacional semelhante ao de um humano.
Um chatbot ou assistente virtual avançado pode ainda encaminhar automaticamente questões mais complexas para operadores humanos, garantindo uma experiência de apoio ao cliente eficaz e completa. Ao gerir pedidos rotineiros e encaminhar os casos mais complexos, os chatbots com IA contribuem significativamente para a eficiência das equipas de apoio ao cliente.
Análise preditiva
A análise preditiva, impulsionada por IA, ajuda os bancos a antecipar tendências de mercado e comportamentos dos clientes. Através da análise de dados antigos e da identificação de padrões, os modelos de IA conseguem prever as necessidades dos clientes, alterações no mercado e potenciais riscos.
Esta abordagem permite decisões proativas, como a oferta de produtos personalizados, a adaptação de estratégias de marketing, a identificação de novas oportunidades de vendas, a sugestão de ofertas de cross-selling e uma gestão de riscos mais eficaz. Por exemplo, os modelos preditivos conseguem identificar os clientes com maior probabilidade de abandonar o banco, permitindo a aplicação de estratégias de retenção e fidelização.
Em suma, a inteligência artificial está a transformar profundamente a forma como os bancos operam no contexto digital atual, desde a cibersegurança e avaliação de crédito até à automação de processos e gestão de investimentos. Ao tirarem partido das capacidades da IA generativa, as instituições financeiras conseguem manter-se competitivas, cumprir os requisitos regulatórios e oferecer um serviço mais eficiente e personalizado aos seus clientes.
Riscos da IA no setor bancário
Apesar dos vários benefícios para o setor bancário, a IA também acarreta riscos e desafios que as instituições financeiras têm de considerar.
Estes incluem:
Privacidade e segurança dos dados - a IA lida com grandes volumes de informação sensível, pelo que garantir a privacidade e segurança da informação dos clientes é vital. Acesso não autorizado ou violação da segurança dos dados pode resultar em grandes perdas financeiras e dano à reputação do banco.
Ausência de dados de boa qualidade - a eficácia dos sistemas de IA depende fortemente da qualidade da informação com que é treinada. Uma qualidade má, incompleta ou imprecisa pode originar resultados pouco fiáveis, comprometendo os benefícios e aumentando os riscos.
Preconceitos e justiça - A IA pode, de forma não intencional, consolidar ou até mesmo agravar preconceitos já existentes na tomada de decisões fiscais. Se um modelo de IA for treinado com informação enviesada, as decisões geradas podem ser injustas, levando à discriminação de determinados grupos de clientes. Foi o que aconteceu com a Apple em 2019, quando o algoritmo baseado em IA utilizado pela empresa foi acusado de preconceito de género - concedendo limites de créditos mais baixos a mulheres do que a homens.
Conformidade regulatória - a natureza dinâmica dos modelos de IA pode dificultar o cumprimento das exigências legais em constante evolução. As instituições financeiras devem garantir que as suas soluções de IA cumprem todas as leis e regulamentos aplicáveis, o que pode ser um processo complexo e demorado.
Transparência e explicabilidade - muitos modelos de IA, especialmente os algoritmos de aprendizagem profunda, funcionam como “caixas negras”, sendo difícil compreender como chegam a determinadas decisões. A falta de transparência e explicabilidade podem comprometer a confiança e dificultar a justificação das decisões baseadas em IA perante reguladores e clientes.
Risco operacional - a integração de IA nas operações bancárias pode introduzir novos riscos operacionais, como falhas no sistema ou erros nos modelos de IA. Estes riscos podem perturbar os serviços bancários e causar perdas financeiras.
Questões éticas - a utilização de IA no setor bancário levanta diversas questões éticas, incluindo preocupações com a vigilância, utilização da informação e a possibilidade da IA tomar decisões que não estejam alinhadas com os valores humanos.
Dependência excessiva da tecnologia - uma confiança demasiado excessiva na tecnologia com IA pode tornar os bancos mais vulneráveis a falhas técnicas e a ciberataques. É fundamental garantir sistemas de backup robustos e planos eficazes de recuperação em casos de desastre para mitigar esse risco.
Falta de competências - a implementação de IA exige competências especializadas que podem não estar disponíveis entre os colaboradores atuais. Os bancos devem investir em treinamento e desenvolvimento para adquirir o conhecimento necessário para a gestão eficaz destas tecnologias.
Abordar estes riscos é fundamental para que os bancos possam tirar o maior partido da IA enquanto se protegem contra potenciais impactos negativos.
Como implementar IA no setor bancário
A adoção de IA generativa no setor bancário está a crescer rapidamente, com mais de 85% dos executivos de TI na banca a desenvolverem estratégias para a adoção de IA no desenvolvimento de novos produtos e serviços.
No entanto, a implementação de IA no setor bancário exige uma abordagem estratégica e metódica para garantir uma transformação digital bem sucedida.
Abaixo apresentamos os principais passos que os bancos devem seguir para implementar a IA de forma eficaz:
1. Definir objetivos e estratégia
O primeiro passo consiste em definir objetivos claros e desenvolver uma estratégia abrangente. Os bancos devem identificar as áreas em que a IA pode adicionar valor, tais como a melhoria do apoio ao cliente, a otimização da gestão de risco ou a automação de processos.
Isto inclui:
Estabelecer objetivos claros - definir o que o banco espera alcançar com a IA, como reduzir custos operacionais, aumentar a satisfação, reforçar a prevenção de fraude, etc.
Alinhar com a estratégia empresarial - garantir que as iniciativas com IA estão alinhadas com a estratégia e objetivos gerais do banco.
Envolver as partes interessadas - envolver decisores de diferentes departamentos para obter insights e apoio ao processo de implementação da IA.
2. Avaliar a infraestrutura e qualidade dos dados
A IA depende fortemente de dados de alta qualidade, pelo que é fundamental que os bancos avaliem a sua infraestrutura existente e lidem com eventuais lacunas para garantir que a informação utilizada pela IA é precisa, completa e acessível.
Este passo inclui:
Inventário de dados - realizar um inventário completo das fontes de informação disponíveis, incluindo dados de clientes, transações e fontes externas.
Limpeza e integração de dados - assegurar que os dados são limpos, normalizados e integrados num repositório central, acessível para utilização dos modelos de IA.
Governança dos dados - estabelecer práticas sólidas de governança para garantir a privacidade, segurança e conformidade dos dados com as exigências regulamentares.
3. Selecionar os parceiros de IA certos
Escolher o parceiro de IA adequado é essencial para uma implementação bem-sucedida. Os bancos devem avaliar diversas ferramentas e plataformas de IA para encontrar as que melhor vão de encontro às suas necessidades.
Este passo envolve:
Seleção de vendedores - colaborar com vendedores de IA com experiência comprovada no setor bancário.
Programas-piloto - realizar testes em pequena escala para avaliar as tecnologias de IA selecionadas antes de avançar para uma implementação alargada.
4. Desenvolver e treinar os modelos de IA
Após escolher as tecnologias e parceiros certos, o passo seguinte é o desenvolvimento e formação dos modelos de IA.
Isto inclui:
Desenvolvimento de modelos - colaborar com cientistas de dados e especialistas de IA para criar modelos ajustados às necessidades específicas do banco.
Treino e validação - treinar os modelos com dados históricos e validar o seu desempenho para garantir precisão e fiabilidade.
Aperfeiçoamento - melhorar constantemente os modelos com base em feedback e novos dados de forma a otimizar os resultados ao longo do tempo.
5. Integrar e monitorizar as soluções de IA
Depois de desenvolver e treinar os modelos de IA generativa, é necessário integrá-los nos sistemas e processos do banco já existentes.
Este passo inclui:
Integração nos sistemas - garantir uma integração fluida das soluções com IA com a infraestrutura de TI, sistemas bancários centrais e aplicações utilizadas pelos clientes.
Formação dos colaboradores - é necessário fornecer a formação e suporte adequados para facilitar a adoção das novas ferramentas por parte dos funcionários.
Monitorização e avaliação - acompanhar em tempo real o desempenho das soluções de IA é fundamental para garantir que os resultados esperados estão a ser alcançados. Isto inclui a criação de painéis de controlo e KPIs para análise de desempenho.
6. Garantir conformidade ética e regulamentar
Ao longo de todo o processo de integração, os bancos devem garantir que as suas soluções com IA estão em conformidade com as normas éticas e regulamentações.
Isto implica:
Considerações éticas - abordar questões éticas relacionadas à IA, como o preconceito, a transparência e a responsabilidade.
Cumprimento regulamentar - assegurar que a aplicação de IA respeita os regulamentos financeiros, leis de proteção de dados e normas do setor.
Auditorias e revisões - realizar auditorias e revisões regulares para identificar e resolver eventuais falhas de conformidade.
Implementar IA no setor bancário é um processo complexo que exige planeamento cuidadoso, execução controlada e melhoria contínua. Ao seguir estes passos, os bancos poderão maximizar o valor da IA generativa, melhorar a eficiência operacional, oferecer uma melhor experiência ao cliente e manterem-se competitivos num mercado em constante evolução.
IA Bancária com a Creatio
O futuro da banca é promissor com a integração de tecnologias avançadas de IA, que estão a revolucionar a indústria financeira. Nos próximos anos, a IA tornar-se-á ainda mais sofisticada, permitindo que os bancos e instituições financeiras ofereçam serviços altamente personalizados, automatizem processos complexos e tomem decisões baseadas em dados com maior precisão.
A IA vai impulsionar a inovação em áreas como a análise preditiva, o reforço da cibersegurança, a deteção de fraude e o cumprimento regulatório em tempo real. Na vanguarda desta transformação encontra-se a Creatio, com a sua solução Creatio.ai, uma desenvolvida para ajudar as instituições financeiras a maximizar o valor da IA.
A Creatio.ai melhora o envolvimento dos clientes e ajuda a construir relações duradouras ao apresentar propostas altamente personalizadas e de valor com base na qualificação preditiva, sugestão da próxima-melhor-oferta com recurso a IA/Aprendizagem Automática e o histórico de interações. As análises avançadas fornecem insights detalhados sobre o comportamento dos clientes e as tendências de mercado, permitindo que os bancos tomem decisões orientadas por dados e adaptem os seus serviços às necessidades dos clientes de forma mais eficaz.
A Creatio.ai automatiza tarefas de rotina como a análise e aprovação de pedidos de empréstimo, verificação de identidade e abertura de contas, melhorando a produtividade e reduzindo os custos operacionais. Também ajuda a maximizar a eficiência dos centros de contacto com chatbots e consultas digitais, garantindo que os clientes têm acesso a apoio atempado e de qualidade 24/7.
Além disso, a IA da Creatio ajuda na gestão de risco e no cumprimento regulatório ao detetar fraudes, avaliar o risco de crédito e ao assegurar a conformidade com as regras em vigor. Como parte da automatização de workflows e plataforma de CRM da Creatio, a Creatio.ai permite que os bancos automatizem workflows complexas e respondam rapidamente às alterações do mercado.
À medida que a IA continua a evoluir, o seu impacto no setor bancário vai tornar-se ainda mais profundo, com soluções como o Copilot da Creatio a impulsionar a inovação e a melhorar a transformação digital.
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