Inteligência artificial no setor bancário

Sem dúvida, a próxima era da inteligência artificial (IA) e do machine learning (ML, ou aprendizado de máquina) no setor bancário trará melhorias nos serviços para os clientes e maior eficiência operacional. Os serviços de consultoria e  atendimento ao cliente com tecnologia de IA serão ainda mais sofisticados e capazes de lidar com cenários mais complexos

Do ponto de vista operacional, a IA irá melhorar a prevenção contra crimes financeiros, detectando com mais precisão atividades fraudulentas e o aprimorando as decisões de empréstimo por meio de modelos mais avançados. Além disso, ela facilitará a automação de tarefas rotineiras, como a entrada de dados, contribuindo para simplificar os processos de back-office.

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No entanto, são muitos os desafios para ampliar a adoção da IA no setor bancário. Entre eles, podemos citar obstáculos relacionados a desenvolvimento de produtos, dados, conformidade, operações e contratação e treinamento de talentos.

Neste artigo, discutiremos o futuro do setor bancário impulsionado pela inteligência artificial e o machine learning, os desafios para alcançá-lo e as habilidades necessárias para superar esses desafios.

A inteligência artificial tem o potencial de mudar radicalmente as operações bancárias. Confira como quatro áreas fundamentais do setor bancário podem ser afetadas pelas tecnologias de IA existentes e em desenvolvimento.

Marketing e vendas

• Aquisição: identificação de potenciais clientes otimizada por meio de segmentação e análise preditiva mais eficientes.
• Integração: automatização do processo de integração de consumidores e empresas em cenários complexos, tornando a experiência mais ágil e intuitiva para novos clientes.
• Fidelização: criação de produtos e serviços personalizado que melhoram a satisfação e a retenção de clientes.

Operações e atendimento

• Consultoria: serviços de consultoria financeira mais inteligentes e com capacidade de se adaptar às mudanças nas condições.
• Processamento: maior agilidade no tratamento de exceções nas operações bancárias, reduzindo o tempo de espera e aumentando a eficiência operacional.
• Suporte: uso de assistentes com inteligência artificial para esclarecer dúvidas e resolver problemas mais complexos de forma eficiente e eficaz.

Avaliação e gerenciamento de riscos

• Modelagem: análise de grandes conjuntos de dados para criar uma modelagem de risco mais robusta e dinâmica, capaz de prever e mitigar vulnerabilidades financeiras com maior precisão.
• Cobrança de dívidas: utilização de análise aprimorada para otimizar a estratégia de cobrança e determinar a abordagem mais eficaz para a quitação do débito.
• Prevenção contra reconhecimento de padrões para identificar transações suspeitas e reduzir falsos positivos.

Departamento financeiro e contabilidade

• Relatórios: automatização da compilação e análise de dados simplifica a criação de demonstrativos e relatórios financeiros, produzindo documentos mais precisos em tempo hábil Além disso, atribuir essa tarefa a agentes de IA reduz o acesso a dados confidenciais por outras pessoas.

A adaptação à tecnologia de IA não depende apenas de ajustes técnicos. Ela também envolve mudanças nas expectativas dos clientes e nas práticas organizacionais. À medida que os bancos buscam uma integração interna mais avançada, é importante reconhecer os possíveis desafios e se preparar para superá-los.

Solução

• Adoção pelos clientes: convencer os clientes a usarem serviços bancários baseados em IA pode ser um processo complicado. Alguns irão relutar em confiar na IA para atender às suas necessidades. Por isso, é muito importante que tudo seja transparente e bem-explicado.

Dados

• Qualidade: dados de alta qualidade são um pré-requisito para implementar a IA nas operações bancárias. Dados dispersos, incompletos ou de baixa qualidade são alguns dos obstáculos enfrentados pelos bancos que se propõe a desenvolver modelos de IA eficazes.
• Sistemas legados: muitos bancos operam com sistemas legados que não são compatíveis com as tecnologias de IA atuais. Integrar a inteligência artificial a esses sistemas costuma ser custoso, demorado e complexo.

Conformidade

• Explicabilidade: a complexidade dos algorítimos de IA que utilizam o modelo de deep learningtorna difícil especificar como as decisões foram tomadas pela inteligência artificial. Isso aumenta a preocupação dos órgãos reguladores em relação à transparência.
• Privacidade: as instituições bancárias trabalham com dados confidenciais dos clientes, e os sistemas de IA devem garantir que esses dados permaneçam privados e seguros. Isso inclui proteções contra o comprometimento dos dados, uma preocupação constante desse setor.
• Uso responsável: o uso de IA em áreas como segmentação de clientes e decisões de empréstimos pode levantar questões éticas quanto à imparcialidade, discriminação e privacidade. É essencial considerar essas preocupações para garantir uma adoção bem-sucedida da IA.

Infraestrutura e operações

• Escalabilidade: expandir a adoção da IA por toda operação de uma instituição bancária, incluindo as aplicações empresariais, é um grande desafio, principalmente com o ritmo acelerado das mudanças.
• Custo: o investimento inicial e os custos de manutenção da IA podem ser elevados e causar hesitação em adotar a tecnologia, especialmente se o retorno sobre o investimento não for evidente.

Recursos Humanos

• Aquisição de talentos: os bancos enfrentam uma escassez de profissionais de IA com conhecimento em ciência de dados e experiência no setor bancário.
• Adoção pelos funcionários: a resistência à IA nas organizações bancárias pode ser resultado do medo de serem substituídos ou, simplesmente, da falta de conhecimento sobre os benefícios da inteligência artificial

Para que os bancos façam um uso efetivo da inteligência artificial, é fundamental que eles possuam certas capacidades.

Isso inclui desde aspectos técnicos, como treinamento e gerenciamento de dados, até fatores organizacionais, como governança e aquisição de talentos. Nesta seção, examinaremos mais a fundo essas competências e destacando o que os bancos precisam para implementar e se beneficiar das tecnologias de AI. Compreender e desenvolver essas competências têm impacto significativo na eficácia e eficiência da expansão da IA por todas as operações bancárias.

Treinamento e ajuste

O uso eficaz da IA requer a adoção de modelos de base robustos e a capacidade de desenvolver novos modelos. Isso exige um repositório de modelos de base que possam ser acessados e modificados conforme a necessidade. Além disso, o ambiente operacional para o treinamento desses modelos deve estar sempre disponível e ser fácil de provisionar. Isso ajuda a treinar e ajustar os modelos de IA com mais eficiência, acompanhando o ritmo das mudanças nos dados e nas condições do mercado.

A agilidade é um fator vital para que os bancos continuem competitivos e possam responder às novas necessidades de clientes e requisitos regulatórios.

Dados

O uso da inteligência artificial no setor bancário exige mecanismos para limpar, acessar e armazenar dados com eficácia. O acesso ao armazenamento de dados deve ser simples, com configurações das permissões apropriadas para manter a segurança e a privacidade dos dados. O acesso a dados limpos e de alta qualidade é essencial para o treinamento de modelos de IA precisos e confiáveis.

Disponibilizar os dados para os cientistas sempre foi complicado. Os bancos precisam equilibrar as capacidades tradicionais de analytics de um data warehouse com a flexibilidade dos data lakes para atender às diversas necessidades de análise. Essa abordagem dupla viabiliza a análise de dados estruturados e não estruturados, o que é vital para as aplicações com IA usadas no setor bancário.

Governança

O gerenciamento de dados é essencial para a governança de IA nas operações bancárias, bem como é fundamental estabelecer uma origem de dados e linhagem de modelo clara. Isso inclui manter a transparência no que diz respeito à coleta dos dados e seu uso para treinar os modelos de IA. Além disso, é importante documentar os dados coletados pelo modelo para assegurar a imparcialidade, a explicabilidade e a conformidade, principalmente levando em consideração os requisitos regulatórios do setor bancário.

O monitoramento de vieses e desvios do modelo também é uma competência essencial e faz parte do gerenciamento de riscos de modelos. Os bancos devem avaliar e ajustar continuamente os modelos de IA para evitar imprecisões e vieses. Auditorias regulares e prestação de contas às autoridades reguladoras também são práticas necessárias para manter a conformidade e a transparência no uso da inteligência artificial.

Operações

Incorporar operações de machine learning (MLOps) aspecto operacional crucial do uso de IA pelo setor bancário. As MLOps envolvem o gerenciamento e a melhoria contínua dos modelos de IA para manter a eficácia e a precisão ao longo do tempo. Isso inclui implantar, monitorar e fazer a manutenção de modelos de IA de forma escalável e eficiente.

As MLOps também estimulam a colaboração no desenvolvimento de IA, envolvendo várias equipes, desde cientistas de dados até profissionais de TI. Essa colaboração gera modelos de IA tecnicamente robustos e alinhados com as metas empresariais e os padrões de conformidade do banco.

Entrega

A capacidade de integrar a inteligência artificial a aplicações para disponibilizar serviços orientados por IA é fundamental no setor bancário. Isso envolve combinar modelos de IA com aplicações bancárias existentes para melhorar a experiência do cliente e a eficiência operacional. Por exemplo, integrar a IA às aplicações de serviços para os clientes resulta em um atendimento mais personalizado e eficiente.

Adotar uma arquitetura de microsserviços ajuda a acelerar o time-to-market e reduzir custos. Os microsserviços viabilizam o desenvolvimento modular de aplicações. Isso facilita e acelera a integração da IA e de serviços de atualização para responder a mudanças no mercado ou a novos requisitos regulatórios.

Capacidade de extensão

No setor bancário, a tecnologia de IA deve ser adaptável, acompanhando os avanços que muitas vezes são impulsionados pelas comunidades open source. A capacidade de incorporar rapidamente novas tecnologias, parceiros e pacotes é essencial para manter a vantagem competitiva.

O conceito de extensibilidade também sugere que os sistemas de IA bancários devem ser projetados considerando futuras integrações. Conforme a IA evolui, os bancos precisam ser capazes de adotar novos métodos e tecnologias para melhorar continuamente os serviços e as operações. Isso exige uma plataforma flexível e uma cultura organizacional que valorize o aprendizado contínuo e a adaptação.

Para integrar a inteligência artificial às operações bancárias, além de entender as competências necessárias, também é necessário encontrar parceiros e ferramentas que facilitem essa jornada. A Red Hat se destaca como protagonista nesse mercado, pois oferece soluções desenvolvidas sob medida para atender às necessidades específicas dos bancos para a adoção da IA.

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Dessa forma, você cria, treina, implanta e monitora cargas de trabalho de IA críticas em data centers on-premise ou perto da localização dos seus dados. Assim, é possível migrar operações para a nuvem e edge quando necessário.

Além disso, cientistas de dados e desenvolvedores podem desenvolver, treinar e ajustar modelos de IA juntos, a fim de usarem os recursos de forma mais eficiente e manter a consistência operacional.

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