Transformando os serviços financeiros: O papel dos bancos e da inteligência artificial

Inteligência artificial bancária está transformando o setor bancário por meio da automação de processos, aprimorando atendimento ao cliente, e aprimorando o gerenciamento de riscos. Desde a detecção de fraudes até os serviços personalizados, a IA está revolucionando a forma como os bancos operam, especialmente no âmbito do setor bancário e da inteligência artificial. Este artigo explora os principais aplicativos de IA no setor bancário e seu impacto no setor.

Principais conclusões

• A integração de inteligência artificial no setor bancário evoluiu de aplicativos específicos para um ativo estratégico abrangente que aprimora o envolvimento do cliente, a eficiência operacional e o gerenciamento de riscos.

• As principais aplicações da IA no setor bancário incluem serviços personalizados ao cliente, detecção de fraudes e automação de processos, melhorando significativamente os recursos operacionais e de tomada de decisões.

• Para implementar a IA de forma responsável, os bancos devem priorizar considerações éticas, privacidade de dados e desenvolvimento de talentos, ao mesmo tempo em que enfrentam desafios regulatórios e aproveitam a inovação para obter vantagem competitiva.

A evolução da IA no setor bancário

Desde o início dos anos 2000, o setor bancário vem integrando gradualmente a inteligência artificial em suas operações. Inicialmente, as instituições financeiras empregavam a IA para fins de nicho, como gerenciamento de riscos e aprimoramento do atendimento ao cliente. Com o passar do tempo, o papel da IA no setor bancário se ampliou significativamente para incluir uma variedade de funções, como a detecção de fraudes e a previsão de tendências de mercado. Esse crescimento é amplamente atribuído ao desejo de melhorar a eficiência operacional e o envolvimento do cliente.

A inteligência artificial foi adotada pelas organizações financeiras não apenas para reforçar as interações com os clientes, mas também para simplificar os processos e lidar com os riscos de forma mais eficaz. Em particular, a IA contribui para aumentar a eficiência na interação com os clientes, o que promove a expansão no setor bancário por meio da interação refinada com os clientes e da criação de serviços personalizados. As vantagens proporcionadas pela implementação de tecnologias de IA abrangem várias áreas, incluindo recursos avançados para descobrir atividades fraudulentas, elevar os padrões de atendimento ao cliente e alcançar níveis mais altos de produtividade operacional.

A mudança monumental em direção à adoção de plataformas digitais, ofertas on-line, sistemas baseados em nuvem de automação de soluções móveis e aprendizado de máquina foi crucial para essa jornada transformadora em todos os bancos que conseguiram superar as possíveis armadilhas associadas à implementação da IA e agora se destacam na prestação de serviços exemplares, diferenciando-se em meio à concorrência acirrada do mercado. Portanto, a Inteligência Artificial é mais do que uma mera inovação tecnológica, ela serve como um recurso estratégico de valor inestimável, capacitando os bancos a navegar em um ambiente fiscal em constante mudança.

Principais aplicativos de IA em instituições financeiras

A influência da IA no setor bancário é significativa, abrangendo áreas críticas como o aprimoramento das interações com os clientes, a identificação de atividades fraudulentas e o aumento da produtividade operacional. Ao integrar tecnologias de IA, as instituições financeiras podem simplificar processos, melhorar a inovação de produtos e aprimorar suas técnicas de gerenciamento de riscos. Essa adoção oferece uma análise acelerada para uma tomada de decisão mais inteligente e refina a modelagem de riscos nas operações bancárias, facilitando resoluções mais estratégicas e imediatas.

A capacidade da IA de examinar rapidamente um grande volume de dados abriu caminho para ofertas de serviços diferenciados no setor bancário. Seu poder está em acelerar a avaliação de dados e, ao mesmo tempo, detectar padrões e correlações com rapidez. Consequentemente, isso permite que os bancos inovem continuamente e se destaquem competitivamente.

Ao examinar as funções específicas da IA no âmbito do setor bancário, serão detalhadas suas contribuições para elevar os níveis de envolvimento do cliente, fornecer suporte aos esforços de detecção de fraudes e gerenciar riscos de forma eficaz, tudo isso contribuindo coletivamente para aumentar a eficiência em várias facetas do funcionamento do banco.

Engajamento do cliente

Na esfera do envolvimento do cliente, a integração de tecnologias de inteligência artificial bancária está se tornando mais predominante na criação de jornadas bancárias personalizadas que atendem às necessidades exclusivas dos clientes. Ao utilizar instrumentos de IA, os bancos podem aumentar o engajamento e a satisfação de seus clientes, oferecendo recomendações individualizadas de serviços e produtos financeiros com base em uma série de critérios. Tome como exemplo o assistente de inteligência artificial Erica do Bank of America: ele fornece suporte personalizado em questões bancárias, reforçando assim o envolvimento do cliente e a eficácia operacional.

Avanços significativos foram feitos no atendimento ao cliente por meio da adoção de assistentes virtuais e chatbots orientados por IA. Essas inovações desempenham um papel fundamental no aprimoramento das interações entre clientes e instituições financeiras. O uso de chatbots alimentados por IA pelo Citibank exemplifica essa tendência ao garantir a disponibilidade consistente do suporte - minimizando os períodos de espera e aumentando a confiabilidade em sua estrutura de serviços.

Além de simplesmente melhorar as experiências individuais dos clientes, esses desenvolvimentos tecnológicos estimulam avanços consideráveis no próprio setor bancário. Eles permitem que as entidades se diferenciem dos concorrentes por meio de estratégias inovadoras de diferenciação no cenário do mercado.

Detecção de fraudes e gerenciamento de riscos

A IA influenciou significativamente as áreas de gerenciamento de riscos e detecção de fraudes, com sistemas capazes de analisar rapidamente padrões transacionais para sinalizar possíveis atividades fraudulentas. Isso não apenas reforça a segurança, mas também reduz as perdas financeiras. Por exemplo, o Deutsche Bank aumentou sua capacidade de detectar fraudes com cartões de crédito implementando um sistema de IA que se ajusta aos padrões emergentes de fraude, fortalecendo assim a proteção do cliente.

O Wells Fargo melhorou a precisão de suas medidas de detecção de fraudes por meio de tecnologias de IA e, ao mesmo tempo, diminuiu os falsos positivos que poderiam afetar as transações legítimas. A modelagem preditiva desempenha um papel fundamental nesse processo, ajudando as instituições financeiras a antecipar e gerenciar com eficácia os possíveis riscos.

Esses casos destacam a contribuição indispensável da IA na proteção do setor de serviços financeiros contra ameaças cibernéticas e várias formas de crimes financeiros.

Eficiência operacional

A automação com inteligência artificial (IA) é fundamental para aumentar a eficiência das operações no setor de serviços financeiros, principalmente nas instituições bancárias. Ao automatizar tarefas rotineiras, a IA permite que a equipe dedique mais tempo ao trabalho estratégico e, ao mesmo tempo, diminua as despesas operacionais. Por exemplo, a IA pode realizar atividades que incluem a verificação e o resumo de documentos, a transcrição de conversas telefônicas e o atendimento de consultas de clientes com facilidade - ações que refinam consideravelmente a racionalização de serviços bancários.

A IA contribui para reduzir os erros nas instituições financeiras por meio de sua capacidade de automação consistente, empregando algoritmos precisos. Isso leva a um aumento da precisão e da confiabilidade em vários aspectos das operações bancárias. Tomemos como exemplo a IA de documentos. Ela agiliza os processos vinculados a aberturas de contas e solicitações de empréstimos, além de outros procedimentos que exigem muita papelada, o que aumenta os níveis de produtividade e a eficácia operacional geral.

Os avanços feitos nessas áreas não estão apenas elevando os padrões de prestação de serviços, mas também estão abrindo novos caminhos para oportunidades de negócios dentro do cenário mais amplo de serviços financeiros fornecidos pelos bancos.

IA generativa: um divisor de águas para os serviços financeiros

A tecnologia de IA generativa, um subconjunto de inteligência artificial capaz de produzir novos textos, imagens, conteúdo de áudio ou código de programação, está revolucionando o cenário operacional dos serviços financeiros. Esse avanço inovador na IA generativa, juntamente com a inteligência artificial bancária, oferece oportunidades consideráveis de criatividade e simplificação das operações, permitindo que as instituições financeiras ampliem suas estratégias para envolver os clientes e compreender a dinâmica do mercado. Esse aumento na adoção da IA generativa também vem acompanhado de obstáculos, como a resistência cultural interna e a necessidade de encontrar um equilíbrio entre os custos associados à inovação e os benefícios previstos.

Apesar desses obstáculos, a aplicação da IA generativa tem um potencial substancial para reforçar as estruturas bancárias, aumentando a adaptabilidade, a eficácia e a extensibilidade - todos fatores críticos que respondem às mudanças nos requisitos dos setores bancários. À medida que nos aprofundamos em implementações específicas dessa tecnologia em vários cenários, fica evidente que ela não só oferece às entidades de gestão de patrimônio recursos como a adaptação de conselhos de investimento especificamente para clientes individuais, mas também inova na geração e interpretação de conteúdo em uma escala inigualável.

Estratégias de investimento personalizadas

As instituições financeiras estão aproveitando inteligência artificial para desenvolver soluções de investimento altamente personalizadas que atendem às necessidades exclusivas de cada cliente. Essa personalização é realizada por meio do exame dos dados e das preferências de cada cliente, o que permite que os serviços de gestão de patrimônio forneçam estratégias de investimento sob medida. O fornecimento dessa orientação de investimento personalizada não apenas aumenta a satisfação do cliente, mas também fortalece seu envolvimento com o banco.

As abordagens de investimento personalizado habilitadas por IA permitem que os bancos apresentem produtos financeiros que correspondam às aspirações financeiras e aos níveis de tolerância a riscos dos clientes. Essa adaptação precisa diferencia os bancos em um mercado lotado, atraindo novos clientes e mantendo os atuais por meio da oferta de serviços projetados especificamente para suas necessidades distintas.

Criação e análise de conteúdo

As tecnologias de aprendizado de máquina estão revolucionando a pesquisa financeira e a análise de investimentos ao produzir conteúdo personalizado, o que melhora consideravelmente a qualidade e a relevância dos insights econômicos. Ao gerar informações adaptadas às necessidades específicas de investidores e analistas de mercado, esses modelos de linguagem ampla contribuem significativamente para refinar os processos de tomada de decisão e otimizar as abordagens de investimento.

Nos últimos anos, os bancos têm se apoiado cada vez mais em algoritmos de aprendizado de máquina para examinar conjuntos de dados extensos com o objetivo de aumentar os recursos de tomada de decisão em finanças. A integração dessas técnicas avançadas resulta em estratégias mais bem informadas e análises mais eficientes. Isso permite que as instituições bancárias aprimorem suas serviços ao cliente ao mesmo tempo em que mantém uma vantagem competitiva ao acompanhar a dinâmica do mercado em evolução.

Modelos operacionais para IA no setor bancário

Um modelo operacional para IA no setor bancário é um componente crucial da estratégia de transformação digital de uma instituição financeira. Ele descreve como a organização aproveitará a inteligência artificial (IA) para gerar valor comercial, melhorar o envolvimento do cliente e aprimorar o gerenciamento de riscos. Um modelo operacional bem projetado para IA no setor bancário deve estar alinhado com a estratégia e as metas gerais de negócios da instituição, levando em conta a cultura, a estrutura e a infraestrutura de tecnologia existente da organização.

Integração responsável da IA no setor bancário

Os bancos devem aderir aos princípios éticos ao implantar sistemas de IA, reconhecendo que a implementação responsável vai além do mero uso da tecnologia. Isso exige uma estrutura em que os seres humanos desempenhem um papel integral na supervisão e orientação dos processos de tomada de decisões éticas para neutralizar possíveis vieses inerentes aos algoritmos. Ao fazer isso, os bancos podem aprimorar seus serviços por meio da IA com maior precisão e segurança robusta.

Para garantir a aplicação responsável da IA no setor bancário, é imperativo empregar estratégias eficazes de gerenciamento de riscos, como gerenciamento de riscos de modelos e gerenciamento de riscos associados a partes externas. Enfrentar os desafios relacionados a questões de privacidade de dados e preconceitos é fundamental para criar confiança e garantir a adesão ao ambiente regulatório do setor bancário. A incorporação da ética aos padrões legais permite que os bancos não apenas executem a implantação da IA com prudência, mas também os alinham às expectativas do setor.

Medidas de segurança e privacidade de dados

A IA aprimora as medidas de segurança no setor bancário, garantindo maior privacidade dos dados. O aumento da análise de big data impulsionou o crescimento da IA no setor bancário, permitindo que os bancos obtenham insights sobre o comportamento e as preferências dos clientes. No entanto, os bancos devem implementar criptografia forte e controles de acesso para proteger os dados confidenciais dos clientes.

Garantir uma governança de dados robusta é fundamental para manter a qualidade e a conformidade dos dados nos sistemas de IA. Os dados geralmente existem em silos isolados, o que apresenta desafios para os bancos no gerenciamento eficaz dos dados dos clientes. A solução desses desafios garante o aumento do patrimônio dos bancos. Os sistemas de IA operem de forma segura e eficiente.

Estratégias de mitigação de preconceito

A possibilidade de vieses e imprecisões nos sistemas de IA, especialmente no setor financeiro, é um risco significativo. Esses modelos têm a capacidade de ampliar preconceitos preexistentes e apresentam desafios relacionados à transparência que complicam a identificação de erros. É fundamental implementar estratégias sólidas de mitigação que garantam resultados equitativos e precisos das decisões influenciadas pela IA.

Em resposta, os bancos estão canalizando recursos para garantir métodos de coleta e processamento de dados de primeira linha e, ao mesmo tempo, incorporar a supervisão humana juntamente com ferramentas projetadas para a explicabilidade. Por meio dessas abordagens, os bancos podem controlar habilmente os riscos associados ao viés da IA e, ao mesmo tempo, aderir aos padrões regulatórios, garantindo que seus sistemas de IA funcionem de forma transparente e equitativa.

Combatendo a lavagem de dinheiro com IA

A lavagem de dinheiro é um risco significativo para as instituições financeiras, e a inteligência artificial (IA) pode desempenhar um papel crucial na sua detecção e prevenção. Os sistemas alimentados por IA podem analisar grandes quantidades de dados para identificar padrões e anomalias que possam indicar atividade de lavagem de dinheiro, proporcionando uma defesa robusta contra crimes financeiros.

Bancos preparados para o futuro com recursos de IA

Prevê-se que o investimento do setor de serviços financeiros em inteligência artificial bancária cresça significativamente, de $35 bilhões em 2023 para $97 bilhões em 2027. Esse investimento ressalta a importância da IA na geração de insights e no desbloqueio do valor dos dados para inteligência de negócios e tomada de decisões. A combinação de IA com automação aumenta o potencial das operações bancárias, permitindo que os bancos façam a transição para novos modelos operacionais e adotem a digitalização.

No futuro, os bancos promoverão sua capacidade de implementar avanços mais rapidamente do que seus concorrentes. Isso se refere especificamente ao uso da tecnologia de IA. Os possíveis benefícios de abordagens de IA altamente descentralizadas incluem fácil adesão das unidades de negócios, produção rápida de insights e melhor integração.

O aproveitamento dos recursos de IA ajuda os bancos a preparar suas operações para o futuro e a permanecerem competitivos em um mercado em constante evolução.

Escalabilidade e flexibilidade

Para aproveitar efetivamente a IA generativa em uma instituição financeira, é fundamental desenvolver um modelo operacional que possa se adaptar às mudanças nos requisitos da instituição. Estabelecer expectativas claras para as equipes e incorporar a adaptabilidade são elementos-chave na formulação de uma estrutura operacional adequada para o uso da IA generativa em instituições financeiras. Essa personalização é necessária para lidar com as complexidades exclusivas e os possíveis riscos associados a essa tecnologia, garantindo sua implantação bem-sucedida.

Modelos rígidos e centralizados geralmente têm dificuldades para introduzir a IA generativa, encontrando barreiras que impedem o avanço. Consequentemente, os bancos devem optar por estruturas ágeis e expansíveis, capazes de responder prontamente às mudanças na dinâmica do mercado e na inovação tecnológica.

Desenvolvimento e treinamento de talentos

Para manter a competitividade no setor bancário em meio aos avanços da tecnologia de IA, é essencial que os bancos se comprometam com oportunidades de aprendizado contínuo para seus funcionários. Ao focar no desenvolvimento de talentos e aprimorar a compreensão dos funcionários sobre as tecnologias de IA, eles podem aproveitar melhor essas ferramentas para melhorar a qualidade do atendimento ao cliente e aumentar a eficiência operacional.

A formação de uma força de trabalho capaz de integrar a tecnologia de IA inteligente não apenas eleva as capacidades dos funcionários, mas também revoluciona o próprio setor bancário. A promoção de um ambiente de aprendizado contínuo garante que os funcionários do banco estejam equipados com as habilidades necessárias para gerenciar com eficácia o intrincado cenário de um mundo financeiro infundido em IA.

Estudos de caso: Bancos líderes que utilizam soluções de IA

Os principais bancos do mundo estão utilizando soluções de inteligência artificial (IA) para aumentar seus recursos operacionais e de serviços. Por exemplo, o JP Morgan Chase revolucionou seu sistema de empréstimos processo de aprovação por meio da automação de IA, reduzindo o tempo de processamento de vários dias para meros minutos e aumentando os níveis de satisfação do cliente. Da mesma forma, o Credit Suisse refinou seus procedimentos de subscrição de hipotecas com assistência de IA para obter aprovações mais rápidas e experiências aprimoradas para o consumidor.

Em termos de eficiência comercial, o Goldman Sachs utiliza a IA em estratégias de negociação algorítmica que aumentam a velocidade das transações e permitem a exploração rápida das flutuações do mercado. O BNP Paribas usa a tecnologia de IA para análise de risco em tempo real, o que aumenta a precisão na avaliação de riscos e contribui para uma maior estabilidade fiscal. O HSBC integra IA em seus sistemas de combate à lavagem de dinheiro levando a taxas de detecção de transações anômalas substancialmente melhores.

Esses exemplos práticos demonstram como os bancos de primeira linha estão adotando a inovação tecnológica por meio de implementações de IA (melhorando a eficiência em vários serviços, incluindo operações de financiamento comercial e gerenciamento de conformidade), demonstrando, assim, o profundo impacto que a inteligência artificial pode ter no setor bancário quando se trata de aumentar a produtividade, bem como de aderir às exigências regulamentares relacionadas especificamente à prevenção de atividades de lavagem de dinheiro.

Desafios e oportunidades em bancos orientados por IA

O setor bancário enfrenta obstáculos críticos ao incorporar a inteligência artificial bancária, principalmente no que diz respeito à proteção da privacidade e da segurança dos dados. Mais de 60% dos CEOs do setor bancário estão apreensivos com as novas vulnerabilidades introduzidas pela IA. A dependência dos sistemas de IA aumenta a suscetibilidade ao ampliar os possíveis caminhos para a infiltração de ameaças cibernéticas. No entanto, a IA pode ser aproveitada como um instrumento potente no fortalecimento da segurança cibernética por meio da detecção aprimorada de ameaças, da automação no tratamento de incidentes e da agilidade no ajuste aos desafios da segurança cibernética em constante mudança.

No âmbito da integração da IA nos processos bancários, os dilemas éticos e a manutenção da confidencialidade dos dados se destacam como questões principais. Para garantir que as informações dos clientes sejam usadas de forma responsável, os bancos cumprem regras rígidas de proteção de dados, como o GDPR.

Apesar desses obstáculos, a IA possui um amplo espectro de possíveis funcionalidades e aplicativos que trazem perspectivas consideráveis de inovação e de obtenção de uma vantagem competitiva no setor bancário.

Conformidade regulatória

O setor bancário precisa acompanhar o ritmo de um ambiente regulatório em constante mudança. A inteligência artificial (IA) voltada para o combate à lavagem de dinheiro (AML) aprimora a detecção de possíveis atividades de lavagem de dinheiro, reduz as taxas de falsos positivos e as despesas operacionais e facilita a adesão aos padrões de conformidade. Os sistemas de IA empregados nos bancos podem intensificar os vieses inerentes e ocultar o processo de tomada de decisão, o que complica a identificação de erros e introduz problemas no cumprimento das normas.

Para superar esses obstáculos, é imperativo que as instituições financeiras estabeleçam estratégias sólidas de gerenciamento de conformidade que promovam o uso ético da IA. Isso implica a realização de auditorias frequentes dos modelos de IA para garantir que não haja viés, promover a transparência na forma como esses modelos operam e atender de forma consistente aos requisitos regulatórios em evolução - todas as ações essenciais para manter a confiança e garantir a conformidade legal contínua no setor de serviços financeiros.

Inovação e vantagem competitiva

A adoção de tecnologias de IA no âmbito dos serviços financeiros transformou as operações bancárias convencionais e está se tornando cada vez mais um elemento fundamental para a inovação. Por meio de recursos de personalização, a IA reforça o envolvimento do cliente ao oferecer experiências personalizadas, aumentando assim o vínculo entre os bancos e sua clientela. Os modelos alimentados por IA são implantados para identificar atividades fraudulentas com mais eficácia, reduzindo significativamente os riscos monetários por meio de sistemas automatizados e métodos analíticos sofisticados.

A automação orientada por IA contribui para a eficiência operacional ao simplificar as tarefas e reduzir as redundâncias nos processos. A implementação estratégica dessas tecnologias permite que as instituições financeiras se destaquem em um mercado concorrido. Ao adotar a IA, os bancos podem refinar seu processo de tomada de decisões, aprimorar os fluxos de trabalho operacionais e garantir uma posição vantajosa em meio às mudanças dinâmicas que ocorrem no setor financeiro.

Resumo

O impacto da inteligência artificial bancária no setor de serviços financeiros, especialmente no setor bancário, é profundamente transformador. A inteligência artificial não apenas melhora a interação com o cliente e fortalece a detecção de fraudes, mas também aumenta a eficiência operacional e facilita as estratégias de investimento personalizadas. A incorporação da IA generativa nesse mix eleva essas vantagens ao fornecer soluções de ponta que se alinham às necessidades em constante mudança do setor bancário.

Os bancos podem aproveitar totalmente o que a IA tem a oferecer, priorizando práticas de integração ética, que incluem a proteção da privacidade dos dados e a redução de preconceitos. Isso permite que eles atendam a altos padrões éticos e cumpram as exigências regulatórias. Para se manterem competitivos em um mercado dinâmico, os bancos devem preparar suas operações para o futuro por meio de recursos de IA escaláveis e, ao mesmo tempo, investir no desenvolvimento de talentos. Com seu entrelaçamento com a inteligência artificial, o futuro panorama do setor bancário promete crescimento impulsionado pela inovação, além de maior eficiência e serviço superior para os clientes.

Perguntas frequentes

Como a IA evoluiu no setor bancário ao longo dos anos?

O uso da IA no setor bancário evoluiu notavelmente desde o início dos anos 2000, passando de usos especializados para uma função mais abrangente que engloba áreas como gerenciamento de riscos, atendimento ao cliente e detecção de fraudes. Esse progresso é impulsionado principalmente pelos avanços nas tecnologias de aprendizado de máquina e automação.

Essa mudança destaca como a IA tem se tornado cada vez mais integral no aumento da eficiência operacional e no fortalecimento do envolvimento do cliente em todo o setor.

Quais são algumas das principais aplicações da IA em instituições financeiras?

A IA aprimora significativamente o envolvimento do cliente por meio de serviços personalizados, melhora a detecção de fraudes e o gerenciamento de riscos e aumenta a eficiência operacional por meio da automação em instituições financeiras.

Esses aplicativos são essenciais para manter a competitividade e garantir a segurança no setor financeiro.

Como a IA generativa afeta os serviços financeiros?

A inteligência artificial bancária tem um impacto significativo sobre os serviços financeiros, facilitando estratégias de investimento personalizadas e melhorando a eficiência operacional, transformando assim a maneira como as instituições financeiras operam e se relacionam com os clientes.

Que medidas os bancos tomam para garantir uma integração responsável da IA?

Para garantir a incorporação consciente da IA, os bancos adotam várias estratégias, como a adesão a diretrizes éticas, a utilização de métodos de treinamento sensíveis a questões de justiça e a aplicação de protocolos robustos de segurança e proteção de dados. Eles também trabalham para atenuar os vieses dos algoritmos.

Essas ações são essenciais para preservar a confiança e a responsabilidade quando se trata do uso de sistemas de IA.

Como os principais bancos aproveitam as soluções de IA em suas operações?

Os principais bancos estão utilizando soluções de inteligência artificial para simplificar suas operações, aumentar a qualidade do atendimento ao cliente, avançar nos esforços de detecção de fraudes e refinar as estratégias de gerenciamento de riscos. Por exemplo, o JP Morgan Chase usa a IA para automatizar os processos de aprovação de empréstimos, enquanto o HSBC está implementando a IA como parte de suas iniciativas contra a lavagem de dinheiro.