Libertar o potencial da IA generativa para os bancos

O sector bancário está a passar por uma mudança transformadora com o advento da IA generativa, uma tecnologia inovadora que está a revolucionar vários aspectos do sector. Da prevenção de fraudes ao aconselhamento financeiro personalizado, os bancos podem aproveitar o poder desta tecnologia inovadora para se tornarem mais eficientes, centrados no cliente e competitivos. Nesta publicação do blogue, vamos explorar o potencial da IA generativa para os bancos e aprofundar as suas aplicações no mundo real, destacando os benefícios, desafios e estratégias para a adotar com sucesso.

Principais conclusões

• A IA generativa está destinada a revolucionar a banca com uma melhor deteção de fraudes, gestão de riscos e experiência do cliente.
• Os bancos devem garantir a privacidade e a segurança dos dados e, ao mesmo tempo, navegar pelos quadros regulamentares para maximizar as vantagens da IA generativa.
• Exemplos do mundo real mostram como a IA generativa pode fornecer soluções personalizadas de gestão de carteiras adaptadas às necessidades individuais dos clientes.

IA generativa: um fator de mudança para o sector bancário

A IA genérica, também conhecida como IA generativa, apoiada por modelos de aprendizagem automática, está pronta para perturbar o sector dos serviços financeiros, com o seu potencial de melhoria:

• Deteção de fraudes
• Gestão dos riscos
• Previsões financeiras
• Experiência do cliente

Um dos principais factores por detrás desta rutura é o modelo de IA generativa, que desempenha um papel significativo na melhoria destes aspectos da indústria.

À medida que o sector bancário evolui, a necessidade de soluções inovadoras torna-se primordial, e as ferramentas de IA generativa oferecem inúmeras oportunidades para melhorar os serviços bancários e promover o crescimento.

No entanto, a adoção da IA generativa na banca não está isenta de desafios. Garantir a privacidade e a segurança dos dados, cumprir os quadros regulamentares e gerir os riscos potenciais são algumas das preocupações críticas que os bancos têm de abordar para aproveitar todo o potencial desta tecnologia transformadora. Este artigo irá explorar as diversas aplicações e benefícios da IA generativa na banca e sugerir estratégias para ultrapassar estes desafios.

Prevenção e deteção de fraudes

A IA generativa pode melhorar significativamente os esforços de prevenção e deteção de fraudes no sector bancário, identificando padrões invulgares e actualizando os algoritmos de deteção. Com a sofisticação cada vez maior dos autores de fraudes e a pressão crescente das autoridades reguladoras, os bancos têm de implementar sistemas avançados para proteger os interesses dos clientes e impedir tentativas fraudulentas.

Ao tirar partido de modelos de IA generativos, os bancos podem identificar eficazmente transacções suspeitas, preservando assim a confiança e a satisfação dos clientes. Os riscos potenciais associados à utilização de ferramentas inovadoras, que podem ser exploradas por agentes maliciosos para fraude e engano, exigem uma monitorização vigilante para evitar tornar a deteção ainda mais difícil.

Gestão de riscos e pontuação de crédito

A IA generativa pode revolucionar a gestão do risco e a pontuação de crédito no sector bancário:

• Analisar grandes quantidades de dados e identificar potenciais riscos
• Aceder a uma gama mais vasta de dados de várias fontes
• Permitir que os bancos criem um perfil financeiro mais completo dos candidatos a empréstimos
• Facilitar a avaliação do risco de crédito e tomar decisões de empréstimo mais bem informadas

Ao utilizar as capacidades da IA generativa, os bancos podem melhorar os seus processos de gestão do risco e aperfeiçoar os seus sistemas de pontuação de crédito.

Para além da pontuação de crédito, a IA generativa pode melhorar a gestão do risco:

• Detetar riscos potenciais nos mercados de capitais
• Previsão das tendências do mercado
• Fornecer avisos atempados
• Permitir que os bancos tomem medidas correctivas para minimizar ou mesmo evitar perdas.

Previsão e análise financeira

A inteligência artificial generativa, também conhecida como IA generativa, pode desempenhar um papel fundamental na previsão e análise financeira, utilizando dados históricos e criando dados sintéticos para avaliações de risco. A tecnologia oferece um amplo espetro de vantagens, incluindo a deteção de fraudes e a avaliação de riscos, bem como a formação de produtos e serviços financeiros personalizados.

Além disso, a IA generativa no sector bancário pode:

• Acelere a transformação digital
• Ofereça produtos e serviços hiper-personalizados
• Aumente as capacidades humanas com chatbots de IA
• Melhore a eficiência global e a automatização nas instituições financeiras.

A capacidade de prever tendências de mercado e de reconhecer potenciais riscos faz da IA generativa uma ferramenta inestimável para os bancos na sua busca de crescimento e inovação.

Melhorar a experiência do cliente com IA generativa

No atual cenário bancário competitivo, a experiência do cliente é fundamental, e a IA generativa tem o potencial de a melhorar consideravelmente. Ao oferecer chatbots alimentados por IA e aconselhamento financeiro personalizado, os bancos podem atender às necessidades em evolução dos seus clientes e proporcionar uma experiência perfeita e personalizada.

Os chatbots alimentados por IA e os conselhos financeiros personalizados não só melhoram a satisfação do cliente como também aumentam a eficiência global dos serviços bancários, uma vez que permitem aos bancos processar e analisar grandes volumes de dados dos clientes em tempo real.

As secções seguintes irão detalhar a forma como a IA generativa pode melhorar a experiência do cliente bancário utilizando estas soluções inovadoras.

Chatbots com IA

Os chatbots alimentados por IA com capacidades de processamento de linguagem natural podem prestar um apoio ao cliente semelhante ao humano, personalizando a experiência do cliente e efectuando vendas cruzadas de produtos. Alguns dos benefícios da utilização de chatbots alimentados por IA na interação com o cliente incluem:

• Conversas melhoradas
• Tempos de resposta mais rápidos
• Versatilidade linguística
• Originalidade no envolvimento do cliente

Os bancos podem tirar partido dos modelos de IA generativa para oferecer estes benefícios e melhorar o seu serviço ao cliente.

As colaborações entre instituições financeiras e empresas de IA, como a parceria entre a Morgan Stanley e a OpenAI, centram-se no desenvolvimento de chatbots de IA ou assistentes virtuais, realçando ainda mais o potencial promissor da IA generativa na melhoria da experiência do cliente.

Aconselhamento financeiro personalizado

A IA generativa pode oferecer aconselhamento financeiro personalizado aos clientes com base nos seus objectivos financeiros, perfis de risco e hábitos de despesa, permitindo que os consultores financeiros tomem decisões mais inteligentes. O fornecimento de conselhos de investimento personalizados, orientação orçamental e outro apoio financeiro pode melhorar significativamente a experiência bancária dos clientes.

Com 72% dos clientes a considerarem os produtos mais valiosos quando adaptados às suas necessidades individuais, o potencial da IA generativa na oferta de aconselhamento financeiro personalizado é imenso. Os bancos podem promover uma abordagem mais centrada no cliente, resultando numa maior satisfação e lealdade do cliente, utilizando esta tecnologia.

Ultrapassar os desafios da implementação da IA generativa na banca

Embora a adoção da IA generativa na banca apresente oportunidades consideráveis, é importante estar consciente e gerir os desafios e riscos associados. A privacidade e a segurança dos dados são de extrema importância para evitar modelos de IA tendenciosos, que podem levar a resultados imprecisos e decisões injustas.

A navegação nos quadros regulamentares é outro aspeto crítico da implementação da IA generativa na banca, uma vez que os bancos têm de aderir aos regulamentos existentes e estar preparados para potenciais modificações futuras. As secções seguintes analisam estes desafios em pormenor e sugerem estratégias para os mitigar.

Garantir a privacidade e a segurança dos dados

Os bancos devem dar prioridade à privacidade e segurança dos dados quando implementam a IA generativa para proteger a informação sensível dos clientes e manter a confiança. Devem ser implementadas medidas de segurança robustas, como a encriptação, o controlo de acesso e o mascaramento de dados, para salvaguardar os dados dos clientes. Além disso, a realização de testes e monitorização regulares dos sistemas de IA pode ajudar a detetar potenciais riscos de segurança.

No entanto, a utilização de IA generativa no sector bancário também suscita preocupações quanto à potencial exposição ou manuseamento incorreto de informações sensíveis, mesmo que não intencional. Por conseguinte, os bancos têm de encontrar um equilíbrio entre o aproveitamento dos benefícios da IA generativa e a garantia da máxima privacidade e segurança dos dados.

Navegar nos quadros regulamentares

Compreender e aderir aos quadros regulamentares é essencial para os bancos que utilizam IA generativa, uma vez que o incumprimento pode levar a repercussões legais e financeiras. Ao implementar modelos de IA no sector bancário, os bancos devem garantir a conformidade com os modelos de risco relevantes e as estruturas de risco empresarial.

Os bancos nunca devem permitir que a IA generativa tome as decisões finais relativas à aprovação de empréstimos e outras decisões consequentes que afectam os clientes. Em vez disso, a IA deve tratar da maior parte do trabalho, enquanto os especialistas financeiros tomam as decisões definitivas. Esta abordagem garante a conformidade com os regulamentos e, ao mesmo tempo, aproveita o poder da IA generativa.

Preparar os bancos para a revolução da IA generativa

Para se manterem competitivos e beneficiarem da revolução da IA generativa, os bancos têm de desenvolver uma estratégia de IA sólida e investir na formação e no desenvolvimento de competências dos colaboradores. Uma estratégia de IA sólida pode aumentar as receitas operacionais, simplificar as operações, reduzir as despesas operacionais e melhorar a eficiência e a rentabilidade.

A colaboração entre vários departamentos é vital para maximizar o potencial da IA numa organização.

• Equipas técnicas
• Responsáveis pela conformidade
• Peritos jurídicos
• Outras unidades de negócio

Temos de trabalhar todos em conjunto para beneficiar da IA generativa à medida que esta tecnologia continua a evoluir, utilizando a ferramenta gen ai em todo o seu potencial.

A importância de forjar uma estratégia sólida de IA e de investir na formação dos trabalhadores e no desenvolvimento de competências será discutida nas secções seguintes.

Desenvolver uma estratégia sólida de IA

Uma estratégia abrangente de IA é fundamental para que os bancos adoptem com sucesso a IA generativa e maximizem os seus potenciais benefícios. Para aproveitar o poder da IA generativa, os bancos devem avaliar como tirar o máximo partido dos seus actuais investimentos em IA responsável, governação de dados e FinOps, e avaliar como modificar a sua infraestrutura e modelos operacionais para maximizar as vantagens de escalar as capacidades de IA generativa.

Os bancos podem ganhar uma vantagem competitiva, permitir a transformação do negócio e colher os benefícios multifacetados da IA generativa, que vão desde uma melhor experiência do cliente a uma maior eficiência operacional, através da elaboração de uma estratégia robusta de IA.

Investir na formação dos trabalhadores e no desenvolvimento de competências

Investir na formação dos funcionários e no desenvolvimento de competências relacionadas com a IA, a aprendizagem automática, a ciência dos dados e outras tecnologias relevantes é crucial para que os bancos implementem eficazmente a IA generativa e assegurem uma transição suave para processos orientados para a IA. Os bancos podem manter-se competitivos, reduzir despesas e melhorar a experiência do cliente, incutindo as competências e os conhecimentos necessários aos seus funcionários.

Entre os exemplos de bancos que investem na formação dos seus funcionários está o Bank of America, que implementou um programa para educar os seus funcionários em IA e aprendizagem automática, o que resultou em melhores capacidades de deteção de fraudes. Estes investimentos demonstram a importância de preparar a força de trabalho para a revolução generativa da IA no sector da banca de investimento.

Aplicações reais da IA generativa no sector bancário

A IA generativa já encontrou inúmeras aplicações práticas no sector bancário, que vão desde o envolvimento personalizado do cliente até à deteção de fraudes e gestão de riscos. Estas aplicações do mundo real demonstram o potencial transformador da IA generativa na melhoria dos serviços bancários e na promoção do crescimento.

Os seguintes estudos de caso mostrarão implementações bem-sucedidas de IA generativa no sector bancário. Com foco na deteção de fraudes baseada em IA e no gerenciamento personalizado de portfólio, ilustraremos como essa tecnologia inovadora pode gerar resultados positivos para os bancos e seus clientes.

Estudo de caso: Deteção de fraudes com base em IA

Os sistemas de deteção de fraude baseados em IA provaram ser eficazes na identificação e prevenção de actividades fraudulentas, poupando tempo e recursos aos bancos. Ao utilizar a inteligência artificial, estes sistemas podem detetar e dissuadir actividades fraudulentas, protegendo, em última análise, os clientes e preservando a sua confiança na instituição bancária.

Exemplos de deteção de fraudes com base em IA no sector bancário incluem o Barclays Bank, que implementou uma ferramenta de IA para deteção de fraudes, e a Discover Financial Services, que estabeleceu uma parceria com uma empresa de IA para melhorar a subscrição de crédito. Estas implementações bem sucedidas realçam o potencial da IA generativa no combate à fraude e na proteção dos interesses dos clientes.

Estudo de caso: Gestão personalizada de carteiras

A gestão personalizada de carteiras com base em IA generativa pode fornecer aos clientes:

• Estratégias de investimento adaptadas com base nos seus objectivos financeiros e perfis de risco únicos
• Estratégias de carteira personalizadas que atendem às necessidades individuais dos clientes
• Utilização de uma variedade de dados económicos e variáveis financeiras

Ao tirar partido da IA generativa, os clientes podem receber estratégias de investimento personalizadas que se alinham com os seus requisitos específicos.

Exemplos reais de IA generativa na gestão personalizada de carteiras incluem o Glass do Bank of America, uma plataforma que consolida dados de mercado com modelos próprios e técnicas de aprendizagem automática, e o Kairos do Santander, uma ferramenta de IA que fornece informações sobre a forma como os clientes empresariais podem ser afectados por eventos económicos. Estas aplicações demonstram o poder da IA generativa na oferta de soluções financeiras personalizadas que satisfazem as necessidades em evolução dos clientes bancários.

Resumo, a InvestGlass é o seu parceiro CRM com um PMS (Sistema de Gestão de Carteiras) alimentado por IA

Em conclusão, a IA generativa apresenta uma oportunidade revolucionária para os bancos melhorarem os seus serviços, melhorarem a experiência do cliente e impulsionarem o crescimento. Apesar dos desafios associados à privacidade dos dados, à segurança e à conformidade regulamentar, os benefícios da adoção da IA generativa na banca superam largamente os riscos. Ao desenvolver uma forte estratégia de IA, investir na formação dos funcionários e navegar com sucesso nos quadros regulamentares, os bancos podem aproveitar todo o potencial da IA generativa e liderar o caminho na mudança transformadora para a banca orientada para a IA.

Perguntas mais frequentes

Como é que a IA generativa é utilizada nos bancos?

A IA generativa pode ser utilizada para criar interacções mais personalizadas com os clientes e fornecer informações adaptadas a clientes e funcionários. Pode também ajudar com lembretes de pagamento, consultas de faturação, gestão de contas e reembolso de empréstimos. Além disso, a IA generativa pode ajudar os bancos a cumprir os regulamentos KYC e aumentar a fidelidade, a retenção e a satisfação dos clientes.

Como é que a IA pode ser utilizada nos bancos?

A IA pode ser utilizada nos bancos para melhorar a experiência do cliente, detetar fraudes e ameaças à cibersegurança, tomar decisões sobre empréstimos e crédito, acompanhar as tendências do mercado, analisar dados, gerir riscos e garantir a conformidade regulamentar.

Como é que a IA generativa pode melhorar a prevenção e a deteção de fraudes no sector bancário?

A IA generativa pode ajudar os bancos a detetar actividades fraudulentas de forma mais rápida e precisa, identificando padrões anómalos e actualizando os algoritmos de deteção de fraudes, melhorando a satisfação do cliente.

Como é que a IA generativa contribui para melhorar a experiência do cliente no sector bancário?

A IA generativa proporciona uma melhor experiência ao cliente no sector bancário, utilizando chatbots e aconselhamento financeiro personalizado, adaptado às necessidades e preferências individuais dos clientes, permitindo um serviço mais eficiente e personalizado.

Que desafios devem os bancos enfrentar quando implementam a IA generativa nos seus serviços?

Os bancos têm de garantir a privacidade e a segurança dos dados, aderir aos quadros regulamentares e gerir os potenciais riscos quando implementam a IA generativa nos seus serviços.