Serviços bancários com IA: detecção de fraude, análise de risco de crédito e o futuro dos serviços financeiros

Em 2020, o mundo financeiro foi abalado por um escândalo envolvendo a Wirecard, uma empresa alemã de processamento de pagamentos. A Wirecard inflou suas receitas e lucros durante anos por meio de um elaborado esquema de fraude contábil. Resultou em perdas de milhares de milhões de dólares para os investidores e expôs vulnerabilidades nos métodos tradicionais de supervisão financeira. Outro caso notável de fraude financeira ocorreu em Fevereiro de 2016, quando hackers atacaram o banco central do Bangladesh e exploraram vulnerabilidades no SWIFT, tentando roubar mil milhões de dólares. Embora a maioria das transações tenha sido bloqueada, 101 milhões de dólares ainda desapareceram.

Estes casos de grande repercussão sublinham a necessidade urgente de um sistema robusto de deteção de fraudes no setor financeiro. Espantosos cinco por cento da receita corporativa, totalizando US$ 4,7 trilhões em todo o mundo, são perdidos devido à fraude todos os anos, de acordo com a Associação de Examinadores de Fraude Certificados (ACFE).

A IA está a revolucionar a forma como os bancos e instituições financeiras operam, tornando-os mais eficientes, seguros e centrados no cliente. Uma pesquisa recente realizada pela Ernest & Younger revelou que quase todos (99%) os líderes de serviços financeiros relataram que suas organizações estavam implantando IA de alguma forma.

De acordo com as projeções da indústria, espera-se que a quota de mercado da inteligência synthetic (IA) no setor bancário, de serviços financeiros e de seguros (BFSI) aumente em 32,97 mil milhões de dólares de 2021 a 2026, refletindo o rápido crescimento e a adoção de tecnologias de IA neste domínio. O setor bancário hiperpersonalizado habilitado para IA pode criar uma experiência bancária mais personalizada para os clientes, com produtos financeiros personalizados, consultoria de investimento e proteção contra fraudes para suas necessidades e preferências exclusivas.

As ferramentas alimentadas por IA podem ajudar a gerir as finanças automaticamente, desde a elaboração de orçamentos e pagamento de contas até poupanças automatizadas e estratégias de investimento, reduzindo a carga cognitiva dos indivíduos e promovendo uma melhor gestão financeira. A IA desempenha um papel essential no fortalecimento das medidas de segurança cibernética e na prevenção do crime financeiro, identificando e mitigando ameaças potenciais em tempo actual.

As perspectivas de longo prazo para a IA nas finanças são altamente optimistas, com 77% dos executivos a considerarem a IA e a IA generativa (GenAI) como um benefício world para a indústria de serviços financeiros nos próximos 5 a ten anos, de acordo com o inquérito Ernest & Younger. . Os líderes veem oportunidades na melhoria das experiências dos clientes, com 87% afirmando que acreditam que a IA pode trazer melhorias para este espaço. O futuro da IA ​​no setor bancário promete capacidades transformadoras que redefinirão o cenário do setor.

Transformando as experiências do cliente

Os chatbots alimentados por IA fornecem suporte ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, respondendo a perguntas básicas, resolvendo problemas simples, aumentando a satisfação do cliente e reduzindo custos operacionais para os bancos. Assistentes virtuais com tecnologia de IA podem orientar os clientes em tarefas financeiras complexas, como solicitação de empréstimos ou gerenciamento de investimentos, simplificando processos e melhorando a experiência geral do usuário.

Além disso, a IA pode personalizar experiências bancárias, recomendando produtos e serviços financeiros com base no histórico financeiro e nos padrões de comportamento do cliente. Esta abordagem direcionada não só melhora o envolvimento do cliente, mas também aumenta a probabilidade de obtenção de oportunidades de vendas cruzadas e de upsell para os bancos.

A IA também está a desempenhar um papel important na automatização de tarefas repetitivas, como a introdução de dados e o processamento de empréstimos, libertando os funcionários dos bancos para se concentrarem em tarefas mais complexas que exigem conhecimentos humanos e capacidades de tomada de decisão. O aumento da eficiência leva à redução de custos e à melhoria da produtividade das instituições financeiras.

Detectando fraudes com IA

Os métodos tradicionais de detecção de fraudes dependem de sistemas baseados em regras que só conseguem identificar padrões pré-programados. A IA, por outro lado, aproveita algoritmos de aprendizado de máquina (ML) que podem analisar grandes quantidades de dados, incluindo histórico de transações, localização e informações do dispositivo, para identificar anomalias e atividades suspeitas em tempo actual. Além disso, os algoritmos de ML podem aprender e adaptar-se a novas táticas de fraude, tornando-os mais eficazes no combate a ameaças emergentes e ajudando as empresas a manterem-se à frente dos riscos cibernéticos em evolução.

A detecção de fraudes baseada em IA com aprendizado de máquina oferece uma abordagem mais inteligente e dinâmica para proteger as instituições financeiras e seus clientes contra fraudes. Ao sinalizar imediatamente transações fraudulentas, a IA pode evitar perdas financeiras antes que elas ocorram, ajudando a detectar fraudes de forma rápida e eficaz. Ao analisar uma ampla gama de pontos de dados, a IA pode diferenciar com precisão entre atividades legítimas e fraudulentas, levando a menos interrupções para clientes legítimos e reduzindo falsos positivos.

Avaliando o impacto da IA ​​na análise de risco de crédito

A IA está a transformar a avaliação do risco de crédito, um aspecto essential das decisões de empréstimo no sector financeiro. Tradicionalmente, os bancos confiam fortemente nas pontuações de crédito e no histórico financeiro para determinar a elegibilidade do empréstimo. No entanto, a IA pode analisar um amplo conjunto de pontos de dados, incluindo fontes de dados alternativas, como atividade nas redes sociais, informações sobre fluxo de caixa e hábitos de compras on-line, para criar uma imagem mais holística da saúde financeira de um mutuário.

Ao considerar este amplo conjunto de dados, a IA pode criar uma imagem mais matizada da solvabilidade de um mutuário, identificando relações complexas dentro dos dados que podem ser ignoradas pelos métodos tradicionais. Os algoritmos de aprendizagem automática podem analisar grandes quantidades de dados mais rapidamente do que os humanos, com maior precisão e eficiência, levando a avaliações precisas do risco de crédito.

A IA também pode ajudar a identificar mutuários com capacidade de crédito que possam ter sido excluídos pelos modelos de pontuação tradicionais, promovendo a inclusão financeira e expandindo o acesso ao crédito. Assim, com base no perfil financeiro único de um mutuário, a IA pode ajudar a adaptar os produtos de empréstimo e as taxas de juro, criando um sistema de crédito equilibrado e acessível.

Lidando com desafios no uso de IA

Os modelos de IA são tão bons quanto os dados em que são treinados, e é essential garantir que os sistemas de IA sejam imparciais e justos nos seus processos de tomada de decisão. À medida que a IA desempenha um papel mais proeminente nos serviços financeiros, as regulamentações terão de ser adaptadas para abordar questões como privacidade de dados, responsabilidade algorítmica e práticas éticas de IA.

A implementação responsável da IA ​​nos serviços financeiros requer colaboração entre instituições financeiras, fornecedores de tecnologia e entidades reguladoras. Este esforço conjunto é essencial para estabelecer padrões em todo o setor, abordar questões éticas e garantir a implantação responsável da IA.

Um dos principais desafios da IA ​​é a explicabilidade. Isto é particularmente importante quando a IA é utilizada para decisões críticas, como a concessão ou rejeição de empréstimos. Se um regulador questionar uma decisão de uma instituição financeira tomada com IA, a instituição financeira precisa de ser capaz de explicar a lógica por detrás dela. Por exemplo, se um pedido de empréstimo for rejeitado, o sistema de IA deverá ser capaz de fornecer razões claras para a rejeição, tais como factores específicos no historial financeiro do requerente que contribuíram para a decisão. Este nível de explicabilidade precisa ser considerado e incorporado ao modelo de IA desde o início do processo de desenvolvimento e implantação.

Ao adotarem a IA de todo o coração, com foco na inovação, conformidade e centralização no cliente, os bancos e instituições financeiras podem garantir o seu lugar como líderes na period digital, moldando o futuro dos serviços financeiros nos próximos anos.