Criando o banco de IA: Práticas recomendadas para serviços financeiros prontos para o futuro

Criar um banco com IA significa integrar tecnologias avançadas para melhorar a satisfação do cliente, aprimorar os serviços, aumentar a segurança e manter-se competitivo. Este artigo explora as práticas recomendadas para a implementação da IA, aproveitando os dados dos clientes, aprimorando o gerenciamento de riscos e muito mais.

Principais conclusões

• A implementação bem-sucedida da IA no setor bancário depende de uma infraestrutura de dados sólida, de medidas de segurança avançadas e de um compromisso com a melhoria contínua.
• A IA aprimora as experiências bancárias personalizadas, aproveitando os dados do cliente e a análise preditiva, ao mesmo tempo em que mantém altos padrões de privacidade e segurança dos dados.
• A colaboração entre os bancos e as empresas de fintech é essencial para o avanço das tecnologias de IA, abordando os desafios e garantindo uma implementação eficaz no setor bancário.

Como usar o InvestGlass para desenvolver sua IA no setor bancário?

A InvestGlass pode desempenhar um papel fundamental na construção de um banco que prioriza a IA, aproveitando modelos de aprendizado de máquina, modelos de linguagem ampla e análises avançadas para impulsionar a transformação digital e remodelar a forma como os bancos operam. Ao analisar grandes quantidades de dados comportamentais e dados não estruturados com ferramentas de ciência de dados, os bancos podem aprimorar o envolvimento do cliente, otimizar as unidades de negócios e obter crescimento da receita, reduzindo as despesas operacionais. Essa abordagem orientada por IA permite que as organizações lidem com tarefas rotineiras com velocidade sem precedentes, atendam aos requisitos regulamentares e detectem anomalias para proteger o perfil de risco do banco. Inspirados pelas inovações de líderes como o Goldman Sachs, os bancos podem simplificar as operações, melhorar a eficiência e enfrentar os desafios enfrentados por outros bancos. O investimento necessário em ferramentas de IA, como o InvestGlass, transforma a capacidade do banco de se adaptar às tendências bancárias em constante mudança, permitindo, em última análise, a transformação de IA dos sistemas financeiros tradicionais em modelos ágeis e centrados no cliente que equilibram a inovação com a conformidade regulamentar.

Quais são as vantagens dos recursos do InvestGlass para um banco AI-First?

Agente inteligente

• Aprimora o envolvimento do cliente ao fornecer recomendações personalizadas com base em dados comportamentais e preferências em tempo real.
• Utiliza grandes modelos de linguagem e modelos de aprendizado de máquina para analisar as interações com os clientes, permitindo respostas mais rápidas e precisas.
• Reduz as despesas operacionais automatizando as tarefas de consultoria de rotina com velocidade e precisão sem precedentes.
• Melhora as oportunidades de venda cruzada e de upsell, contribuindo para o crescimento da receita.

Mecanismo baseado em regras para MIFID e LSFIN Fidleg

• Simplifica a conformidade com os requisitos regulamentares, reduzindo riscos e penalidades.
• Automatiza as verificações de adequação de investimentos, garantindo que as recomendações estejam alinhadas com o perfil de risco do banco e com as necessidades do cliente.
• Oferece regras personalizáveis para se adaptar aos cenários regulatórios em evolução, ajudando os bancos a se manterem à frente das mudanças nas políticas bancárias.
• Reduz o esforço manual e garante a consistência na tomada de decisões em todas as unidades de negócios.

Automação do processo de aprovação

• Simplifica os fluxos de trabalho entre os departamentos, reduzindo os atrasos nas aprovações de produtos, transações ou solicitações de clientes.
• Aumenta a eficiência operacional ao automatizar os processos de aprovação em vários níveis, reduzindo as despesas operacionais.
• Garante a conformidade por meio da integração de regras predefinidas para atender aos requisitos regulamentares.
• Permite que as equipes se concentrem em tarefas estratégicas, automatizando etapas repetitivas de aprovação.

Automação KYC

• Acelera a integração do cliente digitalizando e automatizando o processo Conheça seu Cliente.
• Analisa grandes quantidades de dados não estruturados para verificar a identidade e avaliar a adequação do cliente.
• Melhora a precisão das verificações de conformidade, reduzindo o risco de multas por não conformidade com as normas AML ou KYC.
• Aprimora a experiência do cliente com uma integração mais rápida, aumentando a confiança e promovendo o envolvimento do cliente.

A InvestGlass permite que os bancos operem de forma mais eficiente, integrando essas ferramentas em seus sistemas, permitindo que as organizações atendam às demandas regulatórias, aumentem a satisfação do cliente e impulsionem a transformação digital com o mínimo de investimento necessário.

Estabelecendo as bases para a IA no setor bancário

Uma implementação bem-sucedida de IA no setor bancário requer uma infraestrutura de dados robusta e medidas rigorosas de segurança de dados. Investir em sistemas baseados em nuvem oferece às instituições financeiras maior velocidade de implementação, flexibilidade e conformidade normativa. A tecnologia de nuvem ajuda na integração da IA, permitindo uma análise rápida e eficiente de vastos conjuntos de dados. A segurança dos dados é outro foco vital para os bancos no setor bancário. As tecnologias de IA lidam com informações confidenciais dos clientes, exigindo investimentos em medidas de segurança avançadas. A falta de segurança robusta dos dados aumenta o risco de violações e vazamentos de dados, o que pode prejudicar a reputação do banco e a confiança do cliente. Uma base sólida para soluções de IA no setor bancário envolve um compromisso com a melhoria e a adaptação contínuas. Os bancos devem atualizar e refinar regularmente seus sistemas de IA para acompanhar o ritmo da evolução da tecnologia financeira. Essa abordagem proativa garante que o banco com IA permaneça eficiente, seguro e em conformidade com as normas regulatórias em constante mudança.

Aproveitamento dos dados do cliente para serviços bancários personalizados

A integração da IA ajuda os bancos a eliminar os silos de dados, abrindo caminho para experiências bancárias personalizadas. Os serviços bancários personalizados dependem da compreensão das necessidades e dos comportamentos individuais dos clientes por meio de uma extensa análise de dados. O aproveitamento dos dados dos clientes permite que os bancos criem produtos e serviços personalizados. marketing estratégias para vários segmentos de clientes. A análise preditiva é essencial nesse processo. As ferramentas de IA podem prever as necessidades futuras dos clientes com base no comportamento histórico, permitindo que os agentes virtuais forneçam orientações oportunas e relevantes. Por exemplo, um sistema de IA pode recomendar produtos financeiros relacionados a viagens para viajantes frequentes, aumentando o engajamento e a satisfação. O processamento de linguagem natural (NLP) desempenha um papel crucial na compreensão das consultas dos clientes e no fornecimento de suporte instantâneo por meio de chatbots e assistentes virtuais. A personalização eficaz exige altos padrões de privacidade e segurança de dados das instituições financeiras. Os clientes precisam confiar que seus dados serão usados de forma responsável. Medidas robustas de proteção de dados ajudam os bancos a criar e manter a confiança, melhorando a satisfação do cliente e promovendo relacionamentos de longo prazo.

Aprimoramento do gerenciamento de riscos com tecnologias de IA

As tecnologias de IA afetam significativamente o gerenciamento de riscos. A IA automatiza a avaliação de riscos, o monitoramento de conformidade e os processos de tomada de decisão, aprimorando o gerenciamento de riscos no setor bancário. Os sistemas de IA podem avaliar o risco de crédito com mais precisão por meio da análise de dados históricos, identificando padrões que os métodos tradicionais podem ignorar. Técnicas de aprendizado de máquina, como árvores de decisão, aprimoram os modelos de risco de crédito, oferecendo regras de decisão claras para cenários complexos. Essa precisão ajuda os bancos a tomar decisões mais informadas sobre empréstimos e investimentos, reduzindo o risco de inadimplência e investimentos ruins. As soluções avançadas orientadas por IA melhoram a seleção e a segmentação de variáveis, aumentando a precisão da modelagem no gerenciamento de riscos. Essas tecnologias processam conjuntos de dados extensos, otimizando a tomada de decisões e melhorando a estrutura geral de gerenciamento de riscos.

Detecção e prevenção de fraudes usando IA

A detecção e a prevenção de fraudes são cruciais no setor bancário, e as tecnologias de IA são inestimáveis nesse domínio. Os sistemas de IA evitam fraudes financeiras por meio da análise de dados de transações e do comportamento do cliente, permitindo intervenções oportunas contra fraudes de cartão de crédito e lavagem de dinheiro. A engenharia de recursos e as técnicas de detecção de anomalias ajudam a IA a distinguir entre transações legítimas e fraudulentas. A IA generativa melhora a detecção de fraudes em tempo real ao identificar padrões de transações incomuns, acelerando significativamente os tempos de resposta. Para garantir a imparcialidade e a eficácia dos modelos de IA, os bancos precisam usar conjuntos de dados diversificados e manter dados de treinamento de alta qualidade. Essa abordagem minimiza os vieses e maximiza a precisão dos sistemas de detecção de fraudes.

Melhorando as interações com os clientes por meio de assistentes virtuais

Os assistentes virtuais com tecnologia de IA estão transformando as interações com os clientes no setor bancário. Aproveitando o processamento de linguagem natural, esses chatbots podem compreender as consultas dos clientes, permitindo conversas personalizadas e suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, aumentando significativamente a satisfação do cliente. Avançado inteligência artificial permitem que os chatbots respondam a consultas complexas, beneficiando tanto os clientes quanto os funcionários ao melhorar a eficiência operacional. A integração desses sistemas, no entanto, apresenta desafios. Os sistemas de interação com o cliente devem ser cuidadosamente projetados para atender às normas regulamentares, garantindo uma integração perfeita e um desempenho ideal. As tecnologias de IA multimodal permitem uma comunicação versátil, enriquecendo as experiências dos clientes e estabelecendo um novo padrão para o atendimento ao cliente.

Soluções de IA generativas para aprimorar a experiência do cliente

A IA generativa eleva a experiência do cliente ao criar conteúdo personalizado e modernizar os chatbots de atendimento ao cliente. Esses modelos de IA podem gerar rapidamente conteúdo personalizado, produzindo mais de cem anúncios em minutos, enriquecendo significativamente as interações com os clientes. A modernização com IA generativa dos chatbots de atendimento ao cliente aumenta a satisfação e reduz os custos operacionais. Os consultores gastam até 65% menos tempo em tarefas rotineiras graças à eficiência da IA generativa. Ferramentas como NVIDIA NeMo e Riva ajudam os bancos a criar modelos eficazes de AI generativa, aprimorando os recursos de atendimento ao cliente.

O papel da IA na gestão de patrimônio

A IA transforma significativamente a gestão de patrimônio ao aumentar a produtividade e personalizar os serviços ao cliente. O planejamento financeiro orientado por IA se adapta às mudanças pessoais e de mercado, oferecendo consultoria personalizada com base em circunstâncias individuais. Essa personalização ajuda os clientes a atingir suas metas financeiras com mais eficiência. Os sistemas de IA analisam rapidamente os dados, preveem tendências de mercado e melhoram a comunicação com o cliente. Ferramentas automatizadas, como os robo-advisors, oferecem orientação de investimento de baixo custo, tornando a gestão de patrimônio acessível a um público mais amplo. Como as empresas investem pesadamente em IA, os ativos gerenciados por IA na gestão de patrimônios devem se aproximar de $6 trilhões até 2027.

Preparando-se para o futuro: IA quântica e além

Olhando para o futuro, a IA quântica surge como um divisor de águas para o setor bancário. A IA quântica oferece aos bancos uma análise de dados mais rápida, segurança aprimorada e uma vantagem competitiva. Essa tecnologia é crucial para o desenvolvimento de algoritmos de criptografia resistentes ao quantum para proteger os dados confidenciais dos clientes. Os primeiros a adotar a IA generativa no setor bancário podem esperar melhorias de produtividade de 22-30%. O JPMorgan está contratando uma equipe de recrutamento quântico, preenchendo 28 funções em todo o mundo para se adaptar aos avanços da IA quântica. O impacto da IA generativa no setor bancário está projetado para atingir $300 bilhões, destacando seu imenso potencial.

Governança e regulamentação de IA

À medida que a IA se torna cada vez mais predominante no setor bancário, a governança e a regulamentação são preocupações fundamentais. As instituições financeiras devem garantir que seus sistemas de IA sejam transparentes, explicáveis e justos, em conformidade com regulamentos como o GDPR e a CCPA. Essas normas exigem padrões rigorosos de privacidade e proteção de dados, garantindo que os dados dos clientes sejam tratados com responsabilidade. As estruturas de governança de IA estão sendo desenvolvidas para orientar o uso responsável da IA no setor bancário. Essas estruturas abrangem vários aspectos, inclusive o uso de modelos de IA, gerenciamento de dados e gerenciamento de riscos. Órgãos reguladores como o Federal Reserve e a Autoridade Bancária Europeia estão emitindo diretrizes sobre o uso de IA no setor bancário, enfatizando os requisitos de gerenciamento de riscos, qualidade de dados e validação de modelos. Os bancos também devem garantir que seus sistemas de IA sejam seguros e resilientes. São necessários controles adequados para evitar ataques cibernéticos e violações de dados, protegendo as informações confidenciais dos clientes. Ao aderir a esses padrões regulatórios e de governança, as instituições financeiras podem criar confiança com clientes e reguladores, garantindo o uso ético e eficaz das tecnologias de IA.

Talentos e habilidades de IA

O uso cada vez maior da IA no setor bancário está gerando uma demanda crescente por talentos e habilidades em IA, incluindo cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e pesquisadores de IA. As instituições financeiras estão competindo pelos melhores talentos de IA, oferecendo salários e benefícios competitivos para atrair e reter os melhores candidatos. Para atender a essa demanda, estão sendo desenvolvidos programas de treinamento e educação em IA para ajudar os bancos a aprimorar a força de trabalho existente e cultivar a próxima geração de líderes em IA. Esses programas são essenciais para criar um pipeline robusto de talentos e garantir que os funcionários estejam equipados com as habilidades necessárias para aproveitar as tecnologias de IA de forma eficaz. A aquisição de talentos em IA está se tornando um desafio importante para os bancos, pois eles buscam manter uma vantagem competitiva no uso da IA. Para superar esse desafio, os bancos estão fazendo parcerias com universidades e instituições de pesquisa para desenvolver programas de pesquisa e desenvolvimento de IA. Essas parcerias não apenas promovem a inovação, mas também ajudam a atrair os melhores talentos em IA para o setor bancário.

IA e inclusão financeira

A IA está desempenhando um papel fundamental na melhoria da inclusão financeira, principalmente nos mercados emergentes, onde o acesso a serviços financeiros é limitado. Os chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA estão sendo usados para fornecer educação financeira e consultoria a comunidades carentes, ajudando-as a tomar decisões financeiras informadas. Modelos de pontuação de crédito baseados em IA estão sendo desenvolvidos para fornecer crédito a indivíduos e pequenas empresas que talvez não tenham um histórico de crédito tradicional. Ao analisar fontes de dados alternativas, esses modelos podem avaliar a capacidade de crédito com mais precisão, permitindo o acesso ao crédito para aqueles que antes eram excluídos do sistema financeiro. Os sistemas de pagamento móvel com tecnologia de IA também estão sendo usados para fornecer acesso a serviços financeiros para pessoas que não têm uma conta bancária. Esses sistemas facilitam as transações e o gerenciamento financeiro por meio de dispositivos móveis, tornando os serviços bancários mais acessíveis e convenientes. Além disso, a IA está sendo usada para detectar e prevenir crimes financeiros, como lavagem de dinheiro e financiamento do terrorismo. Ao aprimorar as medidas de segurança, a IA ajuda a promover a inclusão financeira, criando um ambiente financeiro mais seguro e confiável.

IA e sustentabilidade

A IA está sendo aproveitada para promover a sustentabilidade no setor bancário, principalmente nas áreas de mudanças climáticas e gestão de riscos ambientais. Os sistemas de gerenciamento de riscos baseados em IA estão sendo usados para identificar e gerenciar riscos ambientais, como mudanças climáticas e desmatamento. Esses sistemas permitem que os bancos avaliem o impacto dos fatores ambientais em suas operações e tomem decisões informadas para mitigar os riscos. Sistemas de relatórios de sustentabilidade baseados em IA estão sendo desenvolvidos para oferecer transparência e responsabilidade sobre o desempenho da sustentabilidade. Esses sistemas ajudam os bancos a rastrear e relatar seu impacto ambiental, garantindo a conformidade com os padrões e regulamentos de sustentabilidade. Plataformas de investimento sustentável baseadas em IA também estão sendo usadas para oferecer aos investidores opções de investimento sustentável. Ao analisar os aspectos ambientais, sociais e de governança (ESG), essas plataformas ajudam os investidores a tomar decisões informadas que se alinham com suas metas de sustentabilidade. Além disso, a IA está sendo usada para detectar e evitar a lavagem verde, garantindo que as declarações de sustentabilidade das empresas sejam genuínas e verificáveis. Isso promove a transparência e a confiança no setor bancário, incentivando práticas e investimentos mais sustentáveis. Ao integrar a IA em suas operações, os bancos podem não apenas aprimorar seus esforços de sustentabilidade, mas também contribuir para um sistema financeiro mais sustentável e resiliente.

Parceria com empresas de fintech para o avanço da IA

A colaboração entre bancos e empresas de fintech é vital para o avanço das tecnologias de IA no setor bancário. As empresas de fintech trazem agilidade e inovação, enquanto os bancos oferecem conhecimento do setor e experiência regulatória. Parcerias bem-sucedidas permitem que os bancos introduzam novos serviços sem grandes reformulações em seus sistemas principais. A abordagem de desafios como sistemas legados é essencial para uma colaboração bem-sucedida e uma implementação eficaz da IA. Aproveitar as ferramentas de IA de ponta das empresas de fintech ajuda os bancos a se manterem competitivos no cenário tecnológico em rápida evolução.

Superando os desafios na implementação da IA

A implementação da IA no setor bancário vem com seu próprio conjunto de desafios. A privacidade dos dados é uma grande preocupação, pois os bancos precisam proteger as informações confidenciais dos clientes e, ao mesmo tempo, cumprir as regulamentações. Navegar no cenário regulatório exige transparência e adesão a padrões éticos para evitar resultados tendenciosos de IA. Melhorar a explicabilidade nos modelos de IA é crucial para criar confiança com clientes e reguladores. A integração da IA com sistemas legados apresenta desafios significativos, muitas vezes exigindo investimentos substanciais em infraestrutura e software. A colaboração entre as equipes, incluindo especialistas jurídicos e técnicos, é necessária para a integração eficaz da IA e para enfrentar desafios complexos. Preencher a lacuna de habilidades é crucial para a implementação da IA. Os bancos precisam promover uma cultura que adote novas tecnologias e investir no treinamento dos funcionários. O monitoramento e a manutenção contínuos dos sistemas de IA são cruciais para manter o desempenho e evitar comportamentos inesperados.

Resumo

A integração da IA no setor bancário não é apenas uma tendência, mas uma necessidade para a preparação para o futuro. Desde o aprimoramento das interações com os clientes e do gerenciamento de riscos até a prevenção de fraudes e a personalização do gerenciamento de patrimônio, as tecnologias de IA oferecem inúmeros benefícios. Ao estabelecer as bases, aproveitar os dados dos clientes e superar os desafios de implementação, os bancos podem liberar todo o potencial da IA e permanecer competitivos no cenário financeiro em evolução.

Perguntas frequentes

Quais são as etapas iniciais para a integração da IA no setor bancário?

A integração da IA no setor bancário requer o estabelecimento de uma infraestrutura de dados robusta, o investimento em sistemas baseados em nuvem e a garantia de uma forte segurança de dados. Essas etapas fundamentais facilitarão uma implementação bem-sucedida das tecnologias de IA.

Como a IA pode melhorar as interações com os clientes no setor bancário?

A IA aprimora as interações com o cliente no setor bancário, utilizando assistentes virtuais e chatbots para oferecer conversas personalizadas e suporte 24 horas por dia, o que aumenta significativamente a satisfação do cliente.

Qual é a função da IA no gerenciamento de riscos?

A IA aprimora significativamente o gerenciamento de riscos ao automatizar a avaliação de riscos e o monitoramento de conformidade, melhorando, assim, a precisão das avaliações de risco de crédito. Isso leva a processos de tomada de decisão mais informados.

Como a IA é usada na detecção e prevenção de fraudes?

A IA é utilizada na detecção e prevenção de fraudes por meio da análise de dados de transações e do comportamento do cliente para identificar padrões e anomalias indicativos de atividades fraudulentas. Essa tecnologia aprimora as medidas de segurança e permite respostas oportunas a transações fraudulentas.

Quais são os benefícios da parceria com empresas de fintech para o avanço da IA?

A parceria com empresas de fintech proporciona aos bancos a agilidade e a inovação necessárias para a implementação bem-sucedida da IA, enquanto o aproveitamento do conhecimento do setor e da experiência regulatória dos bancos aumenta a competitividade. Essa colaboração cria uma estrutura robusta para o avanço eficaz das tecnologias de IA.