Inteligência artificial no setor bancário

Sem dúvida, a próxima era da Inteligência Artificial (IA) e do Machine Learning (ML)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.

Explore os recursos da Red Hat para o setor bancário

No entanto, são muitos os desafios para ampliar a adoção da IA no setor bancário. Entre eles, podemos citar obstáculos relacionados ao 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.

Aprenda a operacionalizar a IA

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 personalizados 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.

Introdução à IA empresarial: guia para iniciantes

A adaptação à tecnologia de inteligência artificial não depende somente 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 propõem 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 learning dificulta 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 a 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.

Veja tudo que a IA pode fazer pela sua empresa

Para os bancos fazerem 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 os bancos continuarem 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. Ter 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, considerando principalmente 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 poder 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, ao oferecer soluções desenvolvidas sob medida para atender às necessidades específicas dos bancos para a adoção da IA.

Red Hat® AI é nosso portfólio de serviços de IA, desenvolvido com base em soluções em que nossos clientes confiam. Com essa base, nossas soluções permanecem consistentes, flexíveis e escaláveis.

O Red Hat AI pode auxiliar as organizações a:

• Adotar a IA e inovar rapidamente.
• Reduzir as complexidades da entrega de soluções de IA.
• Implantar em qualquer ambiente.

Conheça o Red Hat AI 

Mantenha a flexibilidade e a eficiência

Nossas soluções de IA oferecem várias opções, então sua equipe pode adotar a IA enquanto mantém a flexibilidade e a eficiência. 

Com o Red Hat AI, você tem uma plataforma de MLOps integrada que ajuda a gerenciar o ciclo de vida de inteligência artificial e machine learning em todos os ambientes de nuvem híbrida.

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.

Mais informações sobre o Red Hat AI