5 Aplicações da IA no setor bancário

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Com o surgimento da tecnologia digital, as instituições financeiras em todo o mundo estão recorrendo a poderosos avanços tecnológicos como Inteligência Artificial (AI) e Aprendizagem de Máquina (ML). As aplicações da IA no setor bancário estão gradualmente moldando o processo geral de produção, entrega e utilização de produtos financeiros. Com o tempo, houve um aumento considerável na utilização de AI e ML em uma ampla gama de aplicações em todo o sistema financeiro como interação automatizada com o cliente, aplicações web e móveis atualizadas, operação de contas bancárias remotas, autenticação e verificação, avaliando a qualidade de crédito para produtos financeiros e contratos de seguro. As instituições bancárias estão alavancando o poder da AI e ML para transformar o processo atual e usá-lo para controle de qualidade, avaliação de dados, vigilância e detecção de fraudes. Neste blog, analisaremos de perto alguns dos usos e aplicações mais eficazes da IA no setor bancário.

1. Uso de Chatbots

O que são os Chatbots? Chatbots são softwares de IA que podem acionar uma conversa e interagir com um ser humano. São talkbots automatizados que processam as informações solicitadas de forma compreensível para o ser humano, seja em formato de texto ou vocal e retribuem em conformidade. As instituições bancárias tendem a usar estes "chatbots" para responder às consultas dos clientes em grande escala. Consideravelmente, estes "chatbots" não apenas resolvem dúvidas ou reclamações de clientes, mas também economizam muito tempo e esforço dos banqueiros. Uma iniciativa recente do HDFC Bank é o lançamento de seu primeiro talkbot, "Eva", que é extremamente popular e tem atendido de forma eficaz a inúmeros clientes do banco.

2. Auxílios em pesquisa de mercado e serviços de apoio

O aprendizado de máquinas influenciou os marqueteiros para analisar o comportamento passado e otimizar as tendências atuais e futuras dos produtos. Os banqueiros estão usando esta tecnologia para verificar a viabilidade de seus produtos financeiros existentes no mercado e elaborar suas campanhas de acordo com as necessidades. Na era atual da digitalização, há mais coisas adicionadas ao kitty de um cliente moderno do que apenas uma conta bancária normal em um determinado banco. Ele/ela tem a opção de desempenhar funções bancárias como transferência de fundos, ou levantar um ticket de reclamação ou reclamação através de um banco móvel ou pela Internet e não precisa visitar um banco para registrar um. AI e ML facilitaram a viagem dos clientes desde a primeira interação, fornecendo o melhor suporte ao cliente da classe, substituindo assim os métodos tradicionais de relacionamento com o cliente.

3. Detecção e Prevenção de Fraudes

O aprendizado de máquinas veio a existir no setor bancário para proteger a infra-estrutura bancária contra fraudes. Torna-se fácil capturar transações fraudulentas com a ajuda de Algoritmos ML que identificam facilmente atividades suspeitas com base no histórico da transação. Podemos considerar o exemplo de transações enormes desconhecidas que são iniciadas a partir de uma certa conta de fraude que tem um histórico de verificações mínimas. Tais transações são facilmente capturadas por máquinas em tempo real com base em ações passadas e ajudam a garantir o dinheiro dos clientes nos bancos. Os algoritmos de aprendizado de máquinas não só ajudam os computadores na detecção mais rápida de fraudes, mas identificam com facilidade as ameaças cibernéticas e outras práticas virtuais desleais.

4. Análise e avaliação de risco

Toda instituição financeira verifica a solvência de um cliente em potencial antes de conceder um empréstimo a qualquer cliente. Já se foram os dias em que os bancos costumavam confiar em técnicas tradicionais como verificar o crescimento da renda do cliente em potencial, sua pontuação de crédito ou histórico de transações para avaliar os riscos antes de proceder com as formalidades de empréstimo. Com o advento do aprendizado de máquinas, tornou-se mais fácil para os bancos não apenas avaliar os riscos, mas também verificar as condições de mercado em tempo real e estimar o comportamento do potencial cliente em potencial para identificar qualquer possível fraude. Isto resultou em uma melhor análise dos riscos e em uma maior satisfação do cliente.

5. Aprendizagem profunda na supervisão de bancos

Há alguns algoritmos no ML supervisionado que não são tão simples e transparentes. Nessas condições, o aprendizado profundo vem à tona. Aprendizado profundo é uma rede sensorial profundamente enraizada que utiliza camadas diversificadas de neurônios com milhares de células em cada camada para analisar os dados. O poder de tais algoritmos está crescendo exponencialmente nas áreas de aprendizado de máquinas. As instituições bancárias estão usando isto no estágio inicial de desenvolvimento enquanto tomam decisões de crédito que poderiam ajudar o processo ML de empréstimos e também monitorar a conformidade regulamentar de tais instituições.

O comércio algorítmico e as condições complexas do mercado melhoraram consideravelmente com o uso da Inteligência Artificial. Os fundos de hedge através de sistemas high-end estão implantando modelos de IA para tomar decisões em tempo real e fazer a ponte entre a análise de dados e a perspicácia comercial.

Conclusão

Assim, podemos afirmar com segurança que as aplicações da IA no setor bancário são muitas, permitindo que as instituições passem de métodos históricos reativos para uma forma mais proativa e personalizada de lidar com as necessidades dos clientes. De certa forma, essas poderosas ferramentas permitiram às empresas financeiras compreender tanto os pontos fortes quanto as limitações dos produtos financeiros e, assim fornecer produtos e serviços de qualidade aos usuários finais finais finais finais. Os bancos devem garantir que não estão sacrificando em nenhum lugar na segurança bancária e manter uma sanidade e estabilidade financeira geral.


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Sobre o Autor

Maria Thomas é Gerente de Marketing de Conteúdo e Especialista em Produtos na GreyCampus (https://www.greycampus.com/), com 8 anos de rica experiência em cursos de certificação profissional como PMI- Project Management Professional, PMI-ACP, Prince2, ITIL (Information Technology Infrastructure Library), Big Data, Cloud, Digital Marketing e Six Sigma.

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