Escrito por InvestGlass em 15 janeiro 2025.

IA em bancos digitais: como ela é usada?

O advento da inteligência artificial (IA) revolucionou vários setores, e o setor bancário não é exceção. As soluções tradicionais de IA e aprendizado de máquina (ML) foram gradualmente incorporadas ao setor bancário desde o final dos anos 2000. No entanto, com os avanços mais recentes, como o ChatGPT e outros modelos de IA generativa, agora disponíveis para uso público, as instituições financeiras estão à beira de uma transformação fundamental.

A IA traz uma série de vantagens para o setor bancário contemporâneo, como a automação de processos complexos, o reforço da segurança cibernética e a viabilização de experiências hiperpersonalizadas para os clientes. Uma pesquisa realizada pela WifiTalents ressalta esses benefícios, revelando melhorias mensuráveis da adoção da IA, incluindo:

Queda de até 4% nas taxas de inadimplência de empréstimos
Um aumento de 20% na precisão da pontuação de crédito
Aprimoramento de até 45% na detecção de esquemas de lavagem de dinheiro
Mais de um aumento de 10% na retenção de clientes

Entre 60% e 80% dos executivos seniores de bancos reconhecem a profunda influência da IA na melhoria do atendimento ao cliente, na personalização das ofertas e na redução dos riscos de conformidade regulamentar. Essa conscientização se reflete no investimento substancial em IA do setor, que ultrapassou $35 bilhões em 2023, com mais de $21 bilhões alocados pelos bancos.

A Inteligência Artificial perfeita para o setor

Prevê-se que o mercado mundial de IA no setor bancário ultrapasse $130 bilhões até 2027, o que ilustra ainda mais o impulso acelerado no financiamento da IA. As principais instituições que progrediram rapidamente na adoção da IA incluem o Capital One, o JP Morgan Chase e o Royal Bank of Canada, embora muitos outros bancos também estejam seguindo o exemplo, integrando inovações orientadas por IA em suas operações.

No atual setor financeiro em rápida evolução, as empresas de serviços financeiros estão recorrendo a soluções orientadas por IA, como a InvestGlass, para se manterem competitivas no setor bancário. Ao integrar modelos de base e técnicas avançadas de aprendizado de máquina, a InvestGlass aproveita os dados em tempo real para automatizar processos bancários essenciais, como processamento de documentos, análise de histórico de crédito e detecção de transações fraudulentas. Essa transformação digital não apenas simplifica as operações, mas também reforça o melhor gerenciamento de riscos, ajudando a detectar e mitigar crimes financeiros com facilidade.

Além disso, os recursos de IA da InvestGlass aumentam o envolvimento do cliente por meio de interações personalizadas, permitindo que as instituições atendam às preferências do cliente e antecipem o comportamento futuro - levando a uma maior satisfação e fidelidade. Os clientes agora esperam que os bancos ofereçam experiências perfeitas, e exemplos do mundo real mostram como os bots de IA alimentados pela InvestGlass abordam com eficiência as consultas dos usuários e fornecem produtos financeiros personalizados. Ao extrair dados de forma rápida e precisa, as empresas de serviços financeiros podem ficar por dentro das tendências do mercado, ajustar as ofertas nos mercados de capitais e obter redução de custos enquanto se protegem contra ameaças cibernéticas.

De modo geral, esses aplicativos de IA demonstram o potencial da IA para revolucionar o setor financeiro, permitindo que as instituições aumentem a eficiência, permaneçam resistentes em face das mudanças regulatórias e desbloqueiem novas oportunidades de crescimento - reformulando, em última análise, o que os clientes podem esperar dos serviços bancários modernos.

Como a IA no setor bancário digital está remodelando o setor

A IA facilita várias transformações disruptivas no mundo bancário, desde serviços personalizados e centrados no usuário até maior eficiência operacional e segurança. Veja a seguir as principais áreas afetadas pela IA:

Automação
A IA impulsiona a automação de última geração ao otimizar as principais tarefas repetitivas em bancos e outras organizações financeiras. Essa abordagem reduz significativamente a necessidade de intervenção humana nos procedimentos diários, liberando a equipe para se concentrar em objetivos mais estratégicos.
Eficiência e velocidade aprimoradas
A automação proporcionada pela IA aumenta consideravelmente a velocidade e a precisão das operações bancárias. Ao eliminar o erro humano, a IA ajuda os bancos a simplificar os processos e acelerar a tomada de decisões, levando a resultados mais precisos.
Serviço de Atendimento ao Cliente Reimaginado
O serviço personalizado e sob demanda agora é a norma. A adoção da IA elevou o padrão de personalização e capacidade de resposta, oferecendo aos clientes bancários a vantagem de um suporte imediato e personalizado.
Segurança reforçada
A segurança cibernética foi reforçada pela IA, melhorando os processos de Know Your Customer (KYC) e a capacidade de detectar atividades fraudulentas. Esses avanços ajudam as instituições financeiras a identificar riscos antecipadamente e a tomar medidas corretivas com maior velocidade e precisão.
Consultoria financeira sob medida
As ferramentas de IA coletam e interpretam grandes volumes de dados de clientes, oferecendo percepções que permitem aos bancos emitir recomendações de produtos direcionados com base nas necessidades individuais.

Introdução à IA no setor bancário

O setor bancário passou por transformações significativas nos últimos anos, e inteligência artificial (IA) tem desempenhado um papel fundamental nessa evolução. A tecnologia de IA revolucionou a forma como os serviços bancários são prestados, tornando-os mais eficientes, personalizados e seguros. A integração da IA no setor bancário permitiu que as instituições financeiras analisassem grandes quantidades de dados de clientes, identificassem padrões e tomassem decisões informadas. Ao aproveitar a IA, os bancos podem simplificar as operações, aprimorar as experiências dos clientes e melhorar o gerenciamento de riscos. Desde a automação de tarefas rotineiras até a detecção avançada de fraudes, a IA no setor bancário está remodelando o cenário do setor. Nesta seção, exploraremos o conceito de IA no setor bancário, suas aplicações e seu impacto no setor.

Definição de Inteligência Artificial no setor bancário

A inteligência artificial (IA) no setor bancário refere-se à implantação de sistemas de computador projetados para executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana. Essas tarefas incluem análise de dados, reconhecimento de padrões e tomada de decisões. A tecnologia de IA simula os processos de pensamento humano e pode ser aplicada a vários aspectos do setor bancário, como atendimento ao cliente, gerenciamento de riscos e análise financeira. Ao aproveitar a IA, os bancos podem aumentar sua eficiência operacional, proporcionar experiências personalizadas aos clientes e melhorar suas ofertas gerais de serviços. A IA no setor bancário não se trata apenas de automação; trata-se de criar sistemas inteligentes que podem aprender com os dados, adaptar-se a novas informações e tomar decisões informadas que geram melhores resultados para o banco e seus clientes.

Breve histórico da IA no setor bancário

A jornada da IA no setor bancário começou na década de 1980 com a introdução de sistemas especializados, que imitavam os processos humanos de tomada de decisão. Esses primeiros sistemas lançaram as bases para aplicativos de IA mais avançados. Na década de 1990, os bancos começaram a utilizar a IA para pontuação de crédito e avaliação de risco, marcando uma mudança significativa em direção à tomada de decisões orientada por dados. Os anos 2000 viram o surgimento do aprendizado de máquina, um subconjunto da IA que permite que os computadores aprendam com os dados sem programação explícita. Esse período marcou um salto significativo nos recursos de IA, permitindo uma análise de dados e uma modelagem preditiva mais sofisticadas. Hoje, a IA é parte integrante do setor bancário, com as instituições financeiras empregando sistemas alimentados por IA para aprimorar o atendimento ao cliente, detectar fraudes e otimizar vários processos operacionais. A evolução da IA no setor bancário reflete o compromisso contínuo do setor com a inovação e a eficiência.

Importância da IA no setor bancário

A IA está revolucionando o setor bancário de várias maneiras críticas:

Melhoria no atendimento ao cliente: Os chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA oferecem suporte ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, resolvendo dúvidas e problemas de forma rápida e eficiente. Essa disponibilidade contínua aumenta a satisfação e a fidelidade do cliente.
Gerenciamento de risco aprimorado: A IA pode analisar grandes quantidades de dados para identificar possíveis riscos e detectar atividades fraudulentas. Essa abordagem proativa permite que os bancos reduzam os riscos e protejam os dados dos clientes com mais eficiência.
Aumento da eficiência: Ao automatizar tarefas repetitivas, como entrada de dados e processamento de documentos, a IA libera a equipe para se concentrar em atividades de maior valor. Isso não apenas aumenta a produtividade, mas também reduz os custos operacionais.
Melhor tomada de decisões: A capacidade da IA de analisar grandes conjuntos de dados fornece insights valiosos que informam as decisões de negócios. Seja na pontuação de crédito ou na análise de investimentos, a IA ajuda os bancos a tomar decisões mais precisas e oportunas.

Em essência, a IA não é apenas uma ferramenta para automação; é um ativo estratégico que aprimora todos os aspectos das operações bancárias, desde o atendimento ao cliente até o gerenciamento de riscos.

Principais aplicativos de IA em serviços bancários e de banco

A tecnologia baseada em IA tem ampla relevância em bancos digitais, FinTech e finanças descentralizadas (DeFi), oferecendo benefícios abrangentes. Entre os usos mais predominantes estão:

Automação de processos: A IA pode lidar com muitas tarefas de rotina com mais rapidez e precisão do que os humanos, reduzindo erros e custos operacionais.
Reconhecimento facial e de voz: Essas soluções biométricas aumentam a segurança e a conveniência do usuário, permitindo comandos baseados em voz para consultas de clientes e processos avançados de autenticação.
Coleta e análise de dados: Os algoritmos de IA são excelentes no processamento rápido de grandes conjuntos de dados, ajudando os bancos a obter insights orientados por dados para a tomada de decisões informadas por meio da análise avançada de dados.
Monitoramento da conformidade: Modelos de IA bem treinados podem examinar extensos documentos de conformidade em tempo real, sinalizando problemas e minimizando os riscos vinculados às exigências regulatórias.
Chatbots: Os chatbots orientados por IA, que utilizam o processamento de linguagem natural (NLP), oferecem suporte amigável, semelhante ao humano, 24 horas por dia, aumentando a satisfação do cliente.
Inovações na experiência do cliente: Os bancos podem adotar uma segmentação mais inteligente e a análise do comportamento do usuário para fornecer ofertas personalizadas, fortalecendo a fidelidade do cliente.
Segurança cibernética e detecção de fraudes: Os algoritmos de IA identificam atividades incomuns com mais rapidez e precisão do que os métodos convencionais, melhorando a percepção de ameaças e reduzindo a fraude financeira.
Análise e previsão de mercado: Ao utilizar a análise preditiva, os bancos podem avaliar as condições futuras, desde a demanda dos clientes e o sentimento do mercado até os preços das ações e as previsões de receita.
Gerenciamento de riscos: A IA ajuda na análise de risco de crédito com mais nuances, avaliando vários pontos de dados sobre o histórico financeiro de um candidato.

Segurança cibernética e detecção de fraudes

A IA desempenha um papel fundamental no aprimoramento da segurança cibernética e na detecção de fraudes no setor bancário. Os sistemas alimentados por IA podem analisar grandes quantidades de dados para identificar possíveis ameaças à segurança e detectar atividades fraudulentas, como phishing e roubo de identidade. Esses sistemas usam algoritmos avançados para reconhecer padrões e comportamentos incomuns, permitindo que os bancos respondam às ameaças em tempo real. Além disso, a IA ajuda os bancos a desenvolver estratégias de gerenciamento de risco mais eficazes, fornecendo insights sobre possíveis vulnerabilidades e sugerindo medidas proativas para mitigar os riscos. Ao aproveitar a IA, os bancos podem garantir a segurança e a integridade dos dados dos clientes, protegendo-os contra fraudes financeiras e ameaças cibernéticas. Isso não apenas protege os clientes, mas também aumenta a confiança e a confiabilidade gerais do sistema bancário.

Chatbots e assistentes virtuais

Os chatbots e os assistentes virtuais estão revolucionando o setor bancário ao fornecer suporte ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, e melhorar a experiência geral do cliente. Essas ferramentas baseadas em IA podem ajudar os clientes em várias tarefas, como verificar saldos de contas, transferir fundos e pagar contas. Os chatbots também podem ajudar os bancos a reduzir a carga de trabalho de suas equipes de suporte ao cliente, permitindo que elas se concentrem em questões mais complexas.

Um dos principais benefícios dos chatbots no setor bancário é sua capacidade de oferecer suporte personalizado aos clientes. Ao analisar os dados e o comportamento do cliente, os chatbots podem oferecer recomendações e soluções personalizadas para os clientes, melhorando sua experiência geral. Além disso, os chatbots podem ajudar os bancos a reduzir o risco de erro humano, pois podem processar transações e fornecer informações com rapidez e precisão.

A IA generativa também está sendo usada para desenvolver chatbots mais avançados que podem entender a linguagem natural e responder de acordo. Esses chatbots podem conversar com os clientes, respondendo às suas perguntas e fornecendo-lhes as informações de que precisam. Essa tecnologia tem o potencial de transformar a maneira como os bancos interagem com seus clientes, tornando-a mais eficiente e personalizada.

Decisões de empréstimo e crédito

A inteligência artificial está sendo usada no setor bancário para melhorar as decisões de empréstimo e crédito. Os sistemas alimentados por IA podem analisar grandes quantidades de dados, inclusive pontuações de crédito, histórico financeiro e outros fatores, para determinar a capacidade de crédito de uma pessoa física ou jurídica. Isso pode ajudar os bancos a tomar decisões mais informadas e reduzir o risco de emprestar a clientes que talvez não consigam pagar seus empréstimos.

Um dos principais benefícios da IA nas decisões de empréstimo e crédito é sua capacidade de analisar grandes quantidades de dados com rapidez e precisão. Isso pode ajudar os bancos a identificar padrões e tendências que podem não ser aparentes para os analistas humanos, melhorando a precisão de suas decisões. Além disso, os sistemas alimentados por IA podem ajudar os bancos a reduzir o risco de viés em seus processos de tomada de decisão, já que se baseiam em dados e algoritmos em vez de julgamento humano.

A IA generativa também está sendo usada para desenvolver sistemas mais avançados para decisões de empréstimo e crédito. Esses sistemas podem analisar grandes quantidades de dados e gerar relatórios e recomendações para os bancos, ajudando-os a tomar decisões mais informadas. Essa tecnologia tem o potencial de transformar a maneira como os bancos tomam decisões sobre empréstimos e crédito, tornando-a mais eficiente e precisa.

Adotando a IA generativa no banco digital

A IA geradora representa o mais recente marco em IA, oferecendo vantagens notáveis para os bancos, como:

Desenvolvimento e análise de modelos
Automatização de tarefas manuais
Gerenciando e sintetizando dados não estruturados
Aprimoramento dos controles de risco
Garantia de conformidade regulamentar
Fornecimento de assistência virtual especializada aos clientes
Facilitando a colaboração contínua entre os departamentos do banco

As aplicações práticas da IA generativa no setor bancário incluem atendimento automatizado ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, com interações personalizadas, ferramentas avançadas de planejamento financeiro, negociação algorítmica e análise de sentimentos em tempo real. Os provedores de serviços financeiros aproveitam a IA generativa para oferecer esses recursos, melhorando a eficiência operacional e os processos de tomada de decisão. A integração dessas ferramentas pode ser feita por meio de parcerias com fornecedores de software bancário experientes para desenvolver soluções sofisticadas e baseadas em IA.

IA em carteiras digitais e sistemas de pagamento

A trajetória futura da IA no setor bancário também se estende às carteiras digitais e aos gateways de pagamento. Aqui, as principais funções da IA envolvem detecção de fraudes, autenticação de usuários e automação de KYC. Quando alimentadas por IA, as carteiras digitais podem oferecer:

Suporte superior ao cliente: As carteiras digitais com tecnologia de IA podem oferecer suporte superior ao cliente, auxiliando os usuários em suas transações bancárias, garantindo uma experiência perfeita e segura.
Segurança avançada
Assistência personalizada ao usuário

Trabalhar com um parceiro de tecnologia experiente como a RNDpoint pode garantir uma transição digital perfeita e um processo de implementação de IA simplificado.

Serviços bancários personalizados com IA

O serviço bancário personalizado é um aspecto fundamental da IA no setor bancário. A tecnologia de IA permite que as instituições financeiras analisem os dados e o comportamento dos clientes, fornecendo recomendações e serviços personalizados. Os chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA podem ajudar os clientes com suas dúvidas, fornecer consultoria financeira personalizada e oferecer recomendações de produtos sob medida. A IA generativa, um tipo de IA que pode criar novos conteúdos, pode ser usada para gerar relatórios financeiros personalizados, extratos e outros documentos. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados para analisar as transações e o comportamento dos clientes, identificando padrões e anomalias que podem ajudar as instituições financeiras a oferecer serviços mais personalizados. Ao aproveitar essas tecnologias de IA, os bancos podem aumentar a satisfação e a fidelidade dos clientes, oferecendo uma experiência bancária mais individualizada.

Principais vantagens das soluções de IA no setor bancário moderno

As ferramentas de IA trazem vários benefícios para as instituições bancárias, incluindo melhorias operacionais, custo-benefício e aumento da receita. As principais áreas em que a IA se destaca incluem:

Experiência personalizada do cliente: Em um mercado bancário altamente competitivo, a satisfação do cliente é fundamental. A IA permite que os bancos personalizem serviços e ofertas com base nos dados do usuário, forneçam processos KYC mais rápidos e ofereçam suporte ininterrupto e de alta qualidade.
Custos operacionais mais baixos: As empresas de serviços financeiros podem reduzir significativamente os custos operacionais automatizando tarefas repetitivas e acelerando o processamento de transações por meio da IA. Isso reduz substancialmente as despesas com mão de obra e diminui as perdas relacionadas a erros.
Segurança mais forte: A IA analisa continuamente os dados das transações para detectar anormalidades em tempo real, o que expõe e evita rapidamente o comportamento fraudulento. Além disso, as soluções de autenticação e verificação de identidade orientadas por IA aumentam a segurança geral.
Análise mais inteligente do risco de crédito: A IA vai além dos sistemas de pontuação desatualizados ao incorporar a análise preditiva. Essa mudança ajuda os bancos a tomar decisões de crédito mais precisas, reduzindo as taxas de inadimplência e mitigando os riscos.
Chatbots com IA: Os chatbots inteligentes de IA lidam com grandes volumes de consultas, oferecendo suporte personalizado a qualquer hora do dia. Essa inovação transforma o atendimento ao cliente, permitindo experiências bancárias mais individualizadas e eficientes.

Histórias de sucesso do mundo real em bancos orientados por IA

Muitos bancos de primeira linha em todo o mundo adotaram a IA para melhorar seus serviços. Exemplos notáveis incluem:

JP Morgan Chase
Pioneiro na adoção de IA para criação de produtos, prevenção de fraudes, experiência do cliente e gerenciamento de riscos. A divisão de investimentos do banco também emprega a tomada de decisões automatizada com base em análises avançadas. De acordo com o CEO Jamie Dimon, a IA permite que a equipe conclua tarefas de rotina em apenas 3,5 dias por semana.
Banco da América
Um dos primeiros a adotar a IA, o Bank of America deve investir $3,8 bilhões em IA em 2024. Seu assistente virtual, Erica, lançado em 2018, ultrapassou 1,5 bilhão de sessões de usuários, enquanto o CashPro, outro chatbot baseado em IA, atende a clientes comerciais e corporativos.
Citigroup
O Citi usa pontuação de crédito habilitada por IA para tomar decisões de crédito mais rápidas e precisas. Seus 40.000 desenvolvedores também estão refinando os algoritmos de IA para reforçar o monitoramento da conformidade em tempo real. Enquanto isso, a IA apoia iniciativas mais amplas na detecção de anomalias de pagamento e na navegação aprimorada do cliente.

IA e gerenciamento de dados do cliente

O gerenciamento de dados de clientes é um aspecto essencial da IA no setor bancário. A tecnologia de IA pode ajudar as instituições financeiras a coletar, analisar e gerenciar grandes quantidades de dados de clientes. A análise de dados com IA pode ajudar as instituições financeiras a identificar padrões e tendências no comportamento do cliente, fornecendo insights valiosos que podem informar as decisões de negócios. A IA também pode ajudar as instituições financeiras a garantir a segurança e a integridade dos dados dos clientes, detectando e prevenindo fraudes e outras atividades maliciosas. Ao utilizar modelos e sistemas de IA, os bancos podem aprimorar seus processos de coleta e análise de dados, levando a operações mais precisas e eficientes. Nesta seção, exploraremos o papel da IA no gerenciamento de dados de clientes, suas aplicações e seus benefícios para as instituições financeiras.

Desafios e riscos associados à IA no setor bancário

Apesar do vasto potencial da IA, sua implementação no setor bancário apresenta os seguintes obstáculos:

Segurança de dados
Os dados que os bancos coletam e armazenam são imensamente valiosos e confidenciais, o que torna crucial a colaboração com fornecedores de IA confiáveis para preservar a integridade dos dados e evitar violações regulamentares.
Qualidade dos dados
A IA exige conjuntos de dados estruturados e de alta qualidade para o treinamento de modelos. Dados inconsistentes ou de baixa qualidade podem levar a resultados falhos, tornando os sistemas de IA menos confiáveis e mais imprevisíveis.
Privacidade e acesso aos dados
Grandes conjuntos de dados são essenciais para treinar a IA. No entanto, a coleta de big data de fontes externas pode introduzir complicações éticas e legais, limitando o ajuste fino da IA em alguns casos.
Transparência algorítmica
A IA ainda é suscetível a preconceitos e não tem uma responsabilidade clara na tomada de decisões. À medida que os modelos aprendem com dados históricos, eles podem perpetuar ou ampliar preconceitos preexistentes, a menos que os desenvolvedores abordem rigorosamente essa questão.
Custo de implementação
Os projetos de IA podem ser caros. Somente grandes instituições financeiras com orçamentos de inovação significativos podem se dar ao luxo de desenvolver, implantar e manter uma infraestrutura robusta baseada em IA.
Preocupações éticas e de conformidade
Além das diretrizes de privacidade como o GDPR, as instituições financeiras devem ter cuidado com as armadilhas éticas. Os sistemas de IA podem produzir resultados tendenciosos, portanto, uma abordagem transparente e justa é essencial para promover a confiança e evitar a discriminação.

Por que os bancos devem adotar uma estratégia que prioriza a IA

Os bancos têm um longo histórico de adoção de novas tecnologias, de caixas eletrônicos a aplicativos bancários móveis, para se manterem competitivos e relevantes. A IA representa o próximo marco na inovação bancária. Uma mentalidade que prioriza a IA pode dar às instituições financeiras uma vantagem estratégica:

Criação de propostas de valor exclusivas
Ao analisar dados detalhados dos usuários, os bancos podem desenvolver produtos e ofertas que atendam às necessidades reais do mercado.
Aprimorando as experiências dos clientes
Serviços personalizados e soluções sob demanda são uma parte vital do sistema bancário moderno, e a IA ajuda a fornecê-los.
Redução de custos
Fluxos de trabalho automatizados e decisões baseadas em dados podem reduzir significativamente as despesas operacionais.
Aprimoramento do acesso e da conectividade
As soluções de IA ajudam a melhorar a disponibilidade e a acessibilidade dos serviços para clientes em todo o mundo.
Refinando a tomada de decisões
A análise em tempo real com tecnologia de IA aumenta a qualidade da tomada de decisões em tudo, desde aprovações de crédito até lançamentos de novos produtos.
Aprimoramento da supervisão de riscos
Os sistemas orientados por IA detectam problemas antecipadamente, sejam eles de conformidade, fraude ou processos internos.

Juntamente com novas oportunidades de receita e maior retenção de clientes, a IA pode transformar drasticamente a eficiência operacional dos bancos, abrindo caminho para um futuro mais lucrativo e inovador.

Como a RNDpoint pode ajudá-lo a transformar sua experiência do cliente

Depois de decidir incorporar a IA em suas operações financeiras, é essencial encontrar um parceiro competente. A RNDpoint oferece soluções especializadas para instituições financeiras:

Conhecimento aprofundado em IA
Somos excelentes no desenvolvimento de sistemas avançados de IA para varejo, FMCG, comércio eletrônico e bancos.
Amplo conhecimento de FinTech
Nossa familiaridade com as tecnologias de pagamento emergentes nos permite orientá-lo em direção a estratégias eficazes de IA que se alinham às tendências do setor.
Soluções personalizadas de IA
Nossa equipe pode ajudar a enfrentar desafios como mitigação de fraudes, supervisão de conformidade, análise de dados de clientes, aumento de receita e previsão de vendas.

Entre em contato com a RNDpoint para aproveitar as soluções de IA de alto impacto e desbloquear oportunidades inexploradas para impulsionar seus processos de negócios.

O papel da InvestGlass na IA para o setor bancário

A InvestGlass está na vanguarda do fornecimento de Soluções com tecnologia de IA adaptada para o setor bancário. Nossa tecnologia de ponta permite que as instituições financeiras aproveitem o poder transformador da inteligência artificial, aprimorando seus serviços bancários, a análise de dados de clientes e a eficiência operacional.

Reconhecemos o potencial revolucionário da tecnologia de IA no setor bancário. Nossa equipe de especialistas desenvolveu modelos sofisticados de IA que permitem que os provedores de serviços financeiros obtenham insights mais profundos sobre o comportamento do cliente, detectem atividades fraudulentas e tomem decisões orientadas por dados.

Nossas soluções de IA são projetadas para se integrar perfeitamente aos sistemas bancários existentes, permitindo que as instituições financeiras aproveitem a IA sem interromper suas operações atuais. Esses sistemas de IA são hábeis em analisar grandes quantidades de dados de clientes, identificar padrões e fornecer insights acionáveis que ajudam os bancos a melhorar seus serviços e reduzir os custos operacionais.

Uma das principais áreas em que a InvestGlass está causando um impacto significativo é na detecção de fraudes. Nossos modelos de IA são meticulosamente treinados para identificar padrões suspeitos em transações bancárias, permitindo que as instituições financeiras detectem e evitem atividades fraudulentas em tempo real. Isso não apenas protege os ativos dos clientes, mas também reduz o risco de perdas financeiras para os bancos.

Além da detecção de fraudes, as soluções de IA da InvestGlass aprimoram o atendimento ao cliente, analisando os dados do cliente para fornecer recomendações personalizadas. Isso permite que os bancos ofereçam serviços sob medida que atendam às necessidades exclusivas de cada cliente, melhorando assim a satisfação e a fidelidade do cliente.

A InvestGlass está comprometida em ajudar as instituições financeiras a aproveitar o poder da IA e do aprendizado de máquina para elevar seus serviços bancários. Nossa equipe de especialistas se dedica a desenvolver soluções inovadoras de IA que permitem que os bancos fiquem à frente da curva e ofereçam experiências excepcionais aos clientes.

Com a parceria com a InvestGlass, as instituições financeiras podem acessar a tecnologia de IA de ponta que as ajuda:

Aprimorar a análise e os insights dos dados do cliente
Aprimorar a detecção e a prevenção de fraudes
Simplifique as operações bancárias e reduza os custos
Oferecer serviços personalizados e aumentar a satisfação do cliente
Manter uma vantagem competitiva no setor bancário

Na InvestGlass, acreditamos que a IA tem o potencial de transformar o setor bancário. Nossa equipe se dedica a ajudar as instituições financeiras a aproveitar a IA e o aprendizado de máquina para aprimorar seus serviços bancários e proporcionar experiências excepcionais aos clientes.

Perguntas frequentes (FAQ)

Quais são os principais benefícios da IA para o banco digital?

A IA aumenta a personalização dos serviços ao cliente, automatiza tarefas bancárias fundamentais e fortalece a detecção de anomalias e fraudes, melhorando, assim, o gerenciamento de riscos e a alocação de recursos.

Qual é o papel da IA no banco digital?

A IA assume o controle de operações bancárias repetitivas, tornando-as mais eficientes e reduzindo os riscos. Ela também pode aprimorar a proteção de dados, aprendendo com a atividade contínua para detectar fraudes e outras ameaças em tempo real. Além disso, os chatbots e as ferramentas preditivas com tecnologia de IA melhoram significativamente o suporte ao cliente e a tomada de decisões com base em dados.

Quais são as principais tendências de IA no setor bancário?

Os bancos contam com a IA para tudo, desde o aprimoramento da segurança cibernética e da prevenção de fraudes até a ativação de chatbots, a tomada de decisões sobre empréstimos, a análise de dados do usuário e a garantia de conformidade com regulamentações em constante evolução.

Como os grandes bancos integram a IA?

Os principais bancos, como JP Morgan Chase, Capital One e Goldman Sachs, usam a IA em várias funções, especialmente em segurança cibernética, detecção de fraudes e refinamento da qualidade do atendimento ao cliente.

Como os bancos podem usar a IA para aprimorar a personalização?

Os sistemas baseados em IA monitoram os comportamentos, as consultas e as preferências dos clientes. Ao analisar essas informações, eles podem oferecer recomendações personalizadas, resultando em índices de satisfação elevados.

Como a IA apoia o gerenciamento de riscos para os bancos?

A IA opera com dados em tempo real e pode sinalizar atividades suspeitas em um estágio inicial, ajudando os bancos a evitar perdas financeiras e fraudes sem expandir muito suas divisões de segurança.

IA em bancos digitais