Explorando a Inteligência Artificial nos Bancos

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Fabio Cossini

Os primeiros investimentos maciços em tecnologia no setor financeiro brasileiro deram-se ainda nos anos 70, com a criação de empresas de tecnologia coligadas aos bancos e que foram responsáveis pelo desenvolvimento da infraestrutura que, mesmo modernizada, pode ser vista ainda hoje. Mesmo durante os anos 80, com a já histórica reserva de mercado, e depois nos anos 90 com a chegada da Internet, ainda que discada, os bancos redesenharam seus departamentos e processos internos, passaram a se relacionar de uma forma mais direta com seus clientes e exploraram produtos e serviços mais dinâmicos e rápidos. Sem dúvida, podemos afirmar que essa contínua transformação digital está presente, em menor ou maior grau, no DNA de cada banco brasileiro. Mas será que somente ela, e em seu ritmo atual, será suficiente para definir o banco que nos atenderá num futuro não tão distante?

A aplicação da Inteligência Artificial (IA) nos serviços financeiros nos permite responder categoricamente que não. As gerações mais novas nascidas a partir dos anos 90 e as anteriores a essa década que hoje interagem mais facilmente por meio de seus celulares com novas tecnologias, principalmente aquelas associadas à voz, visão, escrita e, até certo ponto, sentimento, estão passando a exigir de seus bancos o mesmo nível de relacionamento, seja por meio de aplicativos de internet banking, chatbots ou assistentes de voz nos celulares ou pelas centrais de atendimento. Dessa forma, os bancos necessitam dar um salto na sua transformação digital com a inserção de IA no centro de suas decisões estratégicas e tornarem-se bancos inteligentes.

Um dos usos mais comuns para a IA nos bancos é na mitigação de riscos financeiros e operacionais. A criação de modelos de aprendizagem de máquina (ML, do inglês machine learning) pode levar à diminuição de falsos positivos em transações de pagamentos, com a correlação de uma maior quantidade de dados em tempo real. Da mesma forma, analíticos e IA podem contribuir para a governança de dados e conformidade com a legislação vigente sobre privacidade, rastreando o ciclo de vida da informação em um ambiente de dados federado. E, não menos importante, a criação de modelos que expressem o comportamento indevido de ataques à infraestrutura tecnológica de um banco pode levar suas áreas de segurança a tomarem ações preditivas para evitar, por exemplo, o vazamento de informações confidenciais da instituição ou dados de seus clientes.

Os bancos ainda podem inserir IA internamente para reduzir os custos de suas operações e aumentar a produtividade de suas equipes também. A digitalização de documentos e sua interpretação por meio de reconhecimento óptico adicionadas à inteligência proporcionada pelo ML permitem, por exemplo, reduzir o ciclo de análise da documentação necessária para as transações de financiamento ao comércio exterior, além de fortalecer os controles exigidos para a prevenção à lavagem de dinheiro e fraude. Atividades ainda executadas manualmente em BackOffice podem ser automatizadas por meio de robôs que, quando integrados a analíticos, podem oferecer ações alternativas e executá-las sem a intervenção humana.

No entanto, o uso mais visível de IA está para a ampliação e melhoria do relacionamento entre os clientes e seus bancos. Em outros setores, o uso de chatbots já está mais presente para a solução de problemas mais cotidianos ou consultas menos complexas a informações sobre serviços e produtos. Os bancos podem valer-se desses exemplos para levar mais informações aos seus clientes e, gradativamente, oferecerem serviços cada vez mais personalizados até se tornarem, com o uso de assistentes virtuais por texto ou voz, os grandes companheiros financeiros de seus clientes. Conhecer seus clientes individualmente, estar presente no seu dia a dia com recomendações sobre o melhor uso do dinheiro ou de opções de investimento mais apropriadas para atingir metas financeiras são atividades que muito em breve poderão ser executadas com o uso de IA, ainda que supervisionadas por humanos.

Neste dezembro de 2020, a Capgemini, por meio do seu Research Institute, publicou o relatório Pioneering Intelligent Banking que traz uma visão transformadora sobre o cenário do setor financeiro para os bancos, com base em entrevistas com executivos e clientes do setor ao redor do mundo. Com mudanças nos hábitos devido à COVID-19 e de uma nova geração mais digitalizada, bem como pela experiência diferenciada proporcionada pelas BigTechs (Google, Apple, Facebook, Amazon, AntFinancial ou WeChat )e de várias FinTechs já estabelecidas, os bancos devem investir cada vez mais em uma estratégia de negócios que leve a IA para o centro de suas decisões e a permeia internamente entre suas equipes e externamente com seus clientes.

Nas próximas publicações explorarei, entre outros temas, o uso da inteligência artificial na definição de um banco mais eficiente e mais próximo a seus clientes.