7 Maneiras Pelas Quais a Inteligência Artificial Vai Mudar as FinTechs

Da casa ao escritório, o impacto e a inovação da inteligência artificial (IA) podem ser vistos em quase todos os aspectos da vida quotidiana. De acordo com um estudo, 63% dos clientes mundiais utilizaram uma ou mais plataformas fintech. Devido a estas tendências e aos seus ecossistemas digitais, as fintechs têm vantagens particulares para os incríveis avanços na IA e na aprendizagem de máquinas (ML). 

São vários os caminhos que as empresas no setor financeiro podem utilizar para empregar a inteligência artificial, da análise ao gerenciamento de grandes volumes de dados para fornecer informações valiosas. As técnicas de aprendizado de máquina numa fintech podem coletar e analisar conjuntos de dados extremamente grandes em tempo real e, mais importante, possuem a habilidade de aprender com os resultados e de fazer melhorias.  

Uma abordagem personalizada à base de IA no campo das finanças é altamente benéfica tanto para a empresa quanto para o cliente. Além de permitir que os serviços do dia-a-dia sejam realizados de maneira mais estável, a tecnologia de IA também ajuda as empresas a abordar questões inesperadas com soluções novas e criativas. Conforme a demanda por serviços bancários continua a aumentar, a adoção de IA e de AM está se tornando uma questão-chave para o crescimento e a sustentabilidade na indústria das fintechs. Conheça as sete maneiras pelas quais a inteligência artificial vai mudar as fintech num futuro próximo.

1. Segurança mais forte

Ao longo dos anos, a inteligência artificial tem oferecido um fortalecimento massivo para o setor da tecnologia financeira. Muitos bancos e fintechs oferecem suporte para seus clientes por meio de chatbots ativados por IA. Esses modelos de IA podem oferecer uma variedade de soluções projetadas para aumentar as precauções de segurança, como a redefinição de senhas esquecidas e a concessão de acesso adicional. 

Outra maneira pela qual a IA está melhorando a segurança no setor financeiro é por meio do reconhecimento de voz, facial e de impressão digital. Essa camada adicional de segurança torna mais difícil para um invasor obter acesso, se comparada com o que uma senha tradicional seria capaz. Embora esses tipos de processos ainda estejam sendo aperfeiçoados, é possível que soluções de segurança amparadas por IA substituam completamente os nomes de usuário e as senhas num futuro próximo. 

Conforme o mundo se torna cada vez mais online e menos pessoal, a cibersegurança vai se tornando mais e mais importante. As fintechs, os bancos e outras instituições financeiras correm mais riscos, já que estão lidando com bilhões de dólares todos os dias. Manter-se a par das inovações nos campos da IA e do aprendizado de máquina vai garantir que a sua empresa tenha os recursos de segurança mais fortes disponíveis. 

2. Maior Detecção de Fraude

De fraudes com cartões de crédito e pedidos de empréstimo a falsos pedidos de seguro e transferências bancárias fraudulentas, as atividades financeiras fraudulentas só aumentaram ao longo dos últimos anos. Essas falsas transações bancárias podem custar milhões de dólares a indivíduos e empresas. Além do prejuízo financeiro, as empresas precisam lidar com a experiência negativa dos clientes e enfrentar potenciais danos à sua reputação. 

Boa parte da arrecadação de capital para IA na indústria financeira é usada em soluções de aprendizado de máquina para detectar fraudes e cibersegurança. Com uma escala tão grande de operações financeiras ocorrendo diariamente, é quase impossível revisar cada transação em busca de atividades errôneas ou potencialmente suspeitas.  

Sistemas de IA eficientes podem monitorar transações bancárias em tempo real, enquanto algoritmos de IA detectam anomalias ou padrões incomuns que diferem dos comportamentos de gastos típicos de um usuário. Com a IA, as fintechs são capazes de responder mais rapidamente a atividades potencialmente fraudulentas e com maior precisão. Sistemas de IA superiores frequentemente podem reagir a atividades suspeitas antes que a fraude aconteça de fato. 

3. Melhora no Atendimento ao Cliente

Como a inteligência artificial já trouxe grandes melhorias para o serviço de atendimento ao cliente em bancos e fintechs, os clientes estão ficando mais acostumados a receber respostas rápidas a qualquer hora do dia. As instituições financeiras precisam estar disponíveis 24 horas por dia, sete dias por semana, para responder a perguntas e facilitar transações. Se os clientes não receberem uma resposta rápida, você corre o risco de perder o negócio deles para um concorrente. 

Call centers geralmente estão sob pressão para lidar com backlogs, além de oferecer suporte constante. Chatbots operados por IA, assistentes virtuais e outras interfaces de IA podem ajudar a minimizar a carga de trabalho resolvendo as questões mais básicas e os problemas mais frequentes dos usuários. Isso libera tempo para que a equipe de atendimento ao cliente foque nas solicitações mais complicadas. Eles podem dar mais atenção às necessidades dos clientes e, no cômputo geral, criar uma relação de trabalho melhor. 

A IA continua a melhorar o serviço de atendimento ao cliente das fintechs com o uso da análise de sentimentos complexos com foco no entendimento da experiência do cliente, identificando carências e treinando chatbots para tratar dessas questões. A comunicação entre os clientes e as fintechs está se tornando cada vez mais fácil e mais acessível com os sistemas baseados em IA. Clientes mais felizes e funcionários do atendimento ao cliente mais felizes culminam num negócio mais bem-sucedido. 

4. Serviços Bancários Personalizados

Grandes instituições financeiras têm milhares, senão milhões, de clientes. Oferecer serviços personalizados para tantos indivíduos únicos seria uma tarefa incrivelmente intimidadora se não fosse pela tecnologia à base de IA. A personalização pode fazer com que os clientes confiem mais na sua empresa e isso agrega à sua lealdade à marca. 

Quando os clientes baixam apps de bancos, algoritmos de IA coletam e analisam informações do consumidor. Com base nesses dados, produtos relevantes pré-aprovados e aconselhamento financeiro personalizado podem ser recomendados. A IA nos aplicativos bancários também podem ajudar os clientes a monitorar metas e despesas financeiras individuais. 

Como os sistemas de IA são autodidatas, eles só vão ficar melhores em ler os dados dos clientes e em proporcionar experiências personalizadas. Os modelos de IA analisam características de voz e de fala e são capazes de distinguir padrões reais de conversas irracionais para gerar uma informação significativa. A análise de transcrição feita por IA pode até prever o humor dos clientes e aconselhar soluções para que os agentes ofereçam a eles.

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5. Trading Algorítmico Melhorado

Embora o trading algorítmico já esteja entre nós desde os anos 1970, ele tem percorrido um longo caminho nos últimos anos, com avanços ainda mais empolgantes acontecendo o tempo todo. Trading algorítmico usa tecnologia de IA, como aprendizado de máquina, para executar transações no mercado de ações usando um conjunto pré-programado de instruções que analisa dados para tomar decisões de trading. 

A IA transformou a mesa de trading tradicional, processando milhões de pontos de dados em tempo real enquanto desenvolve um conjunto de ideias que os modelos estatísticos são incapazes de detectar. Graças à IA nas fintechs, os clientes são capazes de negociar cotas e ações por meio de aplicativos de celular intuitivos com o auxílio de uma tomada de decisões gerada por IA. 

Como o modelo de aprendizado de máquina está constantemente recebendo novos dados e aprendendo com eles, um sistema de IA se adapta mais rapidamente a um ambiente de trading inconstante. Na próxima geração de trading algorítmico, a IA nas finanças vai reduzir ainda mais os riscos nas operações, com uma tomada de decisões mais embasada. Os sistemas serão capazes de detectar e considerar anomalias mais eficientemente, analisar relatórios financeiros para detectar tendências de trading e se adaptar rapidamente para executar operações apropriadas no mercado. 

6. Economia de Dinheiro e Recursos

Ao adotar aplicativos geridos por IA, as fintechs podem poupar bilhões de dólares em capital, despesas operacionais e recursos. Os procedimentos realizados manualmente geralmente consomem mais tempo e são mais caros devido aos custos de mão-de-obra. A automação por IA poupa tempo e dinheiro assumindo esses processos e responsabilidades. Com a tecnologia de IA cuidando de questões menores, as equipes de atendimento ao cliente verão uma redução nas despesas operacionais. 

A inteligência artificial economiza o dinheiro de bancos, na linha de frente, com dados personalizados, na linha intermediária, com medidas de combate à lavagem de dinheiro, e na retaguarda, com garantia de crédito. Com o dinheiro economizado usando sistemas de IA, os bancos são capazes de oferecer negócios melhores e atrair novos clientes. O resultado geral é a economia de dinheiro junto com o aumento da receita e dos lucros.

Para que as operações diárias de um banco corram sem percalços, é essencial que haja sempre fluxo de caixa o suficiente para atender aos seus custos operacionais de curto prazo e suas dívidas. IA à base de dados e algoritmos de aprendizado de máquina melhoram a otimização de capital por meio da manutenção e da organização dos registros quase constantes de fluxo de caixa. 

7. Aprovação Automatizada de Empréstimos

Ter um empréstimo aprovado costumava levar horas, às vezes até dias ou semanas, e envolvia pilhas de papelada. Graças ao aprendizado de máquina baseado em IA e à tecnologia de automação, os empréstimos estão sendo aprovados mais rapidamente e com maior precisão do que nunca.  

Os aplicativos de IA especializados aceleram o processo custoso e trabalhoso de avaliar e aprovar pedidos de empréstimo por meio de análise em tempo real para tomar decisões de crédito embasadas. Os modelos de IA realizam verificações, certificam-se de que os requisitos de condições financeiras sejam atendidos e avaliam a credibilidade de um indivíduo. 

Conforme a IA continua a otimizar a automação de aprovação de empréstimos, a análise de clientes de risco vai se tornar mais extensa. Enquanto antes ela era baseada em ganhos, histórico de pagamento de dívidas, sexo, raça e despesas com estilo de vida, a IA usa uma variedade mais ampla de pontos de dados para criar um quadro mais preciso da posição financeira de um cliente. Além das fontes de dados convencionais, os sistemas de IA avaliam dados de comentários em agências de coleta, visitas de campo e dados de campanhas. 

O Futuro da IA nas Fintechs

Considerando que a IA já chegou às fintechs, as imensas possibilidades são só o começo do que pode ser realizado. Os sistemas de inteligência artificial estão se tornando mais eficientes e efetivos com cada atualização.  

Num futuro próximo, qualquer fintech, banco, ou instituição financeira que não esteja a utilizar IA será deixada para trás. Se quiser aprender como pode implementar a inteligência artificial na sua empresa, marque hoje uma demonstração com a nossa equipe!