Inteligência artificial no sector bancário

O termo inteligência artificial refere-se a qualquer máquina capaz de executar tarefas que requerem inteligência humana, tais como a tomada de decisões, auto-aprendizagem ou reconhecimento visual. Esta tecnologia tem sido desenvolvida em diferentes sectores nos últimos anos, uma vez que implica um custo de produção mais baixo nos processos envolvidos e uma probabilidade quase nula de erro.

Dentro da banca, e mais especificamente na banca retail, o departamento de empréstimos é um dos mais lucrativos, uma vez que trata de hipotecas, empréstimos e operações de crédito, etc.

Obviamente, nestas transacções financeiras o banco beneficia dos juros gerados por esta "concessão temporária" de dinheiro. Por conseguinte, existe um interesse crescente em reduzir ao máximo os custos destes processos, uma vez que a elevada competitividade do mercado não permite um aumento das taxas de juro.


A inteligência artificial surgiu como um instrumento chave para satisfazer tanto as exigentes exigências dos consumidores como a necessidade de reduzir os custos nos processos bancários internos. Embora a lista de razões pelas quais a sua implementação é recomendada tenda a ser infinita, estas são algumas delas:
 

1. Redução de custos devido à automatização de processos: Rotina e tarefas completamente administrativas têm os seus dias contados. Estes processos, que no passado sobrecarregaram os técnicos, estão a ser eliminados através da automatização de validações de documentação externa ou de processos de revisão de preenchimento de formulários.
2. Eficiência nos processos de Anti-Money Laundering (AML) graças ao aumento dos controlos: Os processos de Prevenção da Lavagem de Dinheiro (PBC) são melhorados aumentando os factores a ter em conta nos controlos e, além disso, as revisões de rotina são automatizadas, deixando os casos mais complexos para os técnicos. Quando os processos de IA são incorporados no motor PBC é muito mais fácil introduzir alterações de factores exigidos pelas autoridades competentes.
3. Modelos de previsão de risco mais precisos e impossibilidade de incumprimento: Os modelos com que trabalhamos, podendo ser aperfeiçoados ao longo do tempo, são capazes de incluir parâmetros cada vez mais complexos e precisos. Da mesma forma que no ponto anterior, se em qualquer altura forem introduzidas alterações, a estrutura permite que estas sejam feitas rapidamente e com manutenção mais económica.
4. Melhorar a experiência do utilizador com um processamento fácil e não intrusivo: para além de poder oferecer os serviços mais recentes e rápidos aos utilizadores, estes também podem ser fornecidos sem interrupções graças à sua automatização.
5. Personalização de produtos para os clientes: Num momento de alta competitividade no sector, é importante poder posicionar-se a partir de uma perspectiva inovadora e flexível. A personalização do produto pode ser uma alternativa facilmente implementada graças à IA. A quantidade de informação armazenada sobre os clientes torna relativamente simples saber quando e que produto financeiro deve ser oferecido a cada utilizador.
6. Transacções mais seguras e rápidas: A redução da interacção humana nos processos e a dupla verificação automática em cada salto do processo fazem aumentar a segurança nas transacções. Além disso, tendo verificações automáticas e não necessitando de intervenção humana, há também uma economia de tempo.

De um ponto de vista estratégico, é interessante aplicar ferramentas de IA, uma vez que representam uma série de melhorias e diferenciação de processos. Além disso, a actualização e manutenção destes processos é mais fácil e segura.