Nos últimos anos, a Inteligência Artificial Generativa, ou GenAI, começou a desempenhar um papel importante em muitas indústrias e catalisou uma onda de aumento dramático na produtividade. O setor financeiro não é exceção. Os bancos deixaram de ser
apenas organizações financeiras e transformadas em empresas de tecnologia.
Por exemplo, Capital One e JPMorgan Chase estão usando GenAI para fortalecer seus sistemas de detecção de fraudes e atividades suspeitas, Morgan Stanley implementou uma ferramenta de IA que ajuda seus consultores financeiros a encontrar dados, e Goldman Sachs usa GenAI para desenvolver
.
Vamos dar uma olhada nas cinco implementações mais promissoras de GenAI em bancos e finanças.
1. Especialista virtual
Este é um dos casos de uso GenAI mais populares no setor bancário atualmente. Uma ferramenta especializada virtual é um consultor financeiro baseado em IA que pode ser voltado para o cliente e interno. A ideia por trás disso é bastante simples: um usuário pode fazer uma pergunta e receber um
resposta gerada baseada em longos documentos não estruturados ou grandes matrizes de dados.
Como uma solução de chatbot voltada para o cliente, ele pode fornecer atendimento ao cliente de alta qualidade, retornando respostas rápidas e precisas às perguntas dos clientes e auxiliando nas transações financeiras. Em muitos casos de rotina, funciona de forma muito mais rápida e eficiente do que
um humano.
Como serviço interno, um especialista virtual pode fornecer respostas personalizadas com base nas informações e ativos proprietários do banco. Ferramentas semelhantes podem ser desenvolvidas para revisar automaticamente os dados das transações, incluindo a natureza, o volume, a frequência e as contrapartes.
envolvido. Isso pode ajudar a detectar possíveis sinais de alerta, monitorar notícias do mercado e preços de ativos em tempo real e muito mais. Tudo isto pode ser extremamente útil para fazer avaliações de risco informadas.
2. Avaliando riscos
A avaliação de riscos é uma das implementações mais promissoras do GenAI em finanças, pois leva a tarefa a outro nível de qualidade. Ele pode analisar grandes conjuntos de dados e detectar padrões que podem passar despercebidos.
Risco de crédito. GenAI pode ajudar a automatizar a tomada de decisões sobre solicitações de clientes para produtos de crédito. Anteriormente, um pedido de empréstimo levava de duas a três semanas para ser processado e o processo exigia a atenção de muitos especialistas diferentes. Quando essas aplicações
são revisados pela IA, leva apenas alguns minutos. O formato rápido, remoto e sem papel ajuda a tornar o processo de crédito mais rápido e, portanto, mais atraente para os clientes.
Ao tomar uma decisão, a GenAI pode ainda gerar a nota de crédito e desenvolver uma minuta do contrato. Ferramentas generativas de IA também podem ser usadas para agregar relatórios de risco de crédito com base nos dados.
Risco de segurança cibernética. GenAI pode analisar vulnerabilidades de segurança cibernética para gerar código para regras de detecção e promover o desenvolvimento seguro de código. Pode ser útil na simulação de cenários de ataque para fins preventivos, de teste e educacionais.
GenAI é bom em coletar e avaliar dados de segurança. Com base nisso, pode tornar a detecção de riscos mais eficiente, detectando eventos de segurança e anomalias de comportamento e implementando insights e tendências de segurança com base nessas informações.
Risco operacional. Outra área em que a GenAI pode desempenhar um papel importante. Os bancos podem usá-lo para automação operacional de controles, monitoramento e detecção de incidentes. Ele também pode elaborar automaticamente autoavaliações de risco e controle ou avaliar
aqueles pela qualidade.
Risco climático. As ferramentas GenAI podem automatizar a recolha de dados, realizar avaliações de risco e gerar sinais de alerta precoce com base em eventos desencadeadores ou ajudar a visualizar os potenciais riscos climáticos. Uma solução de inteligência artificial pode gerar relatórios automaticamente
sobre riscos ambientais, sociais e de governança e fornecem uma base sólida para relatórios anuais de sustentabilidade.
3. Previsão
Os mercados de ações são conhecidos pela sua volatilidade e constante mudança. Portanto, a principal ferramenta que os bancos utilizam para avaliar os ganhos e riscos potenciais é a previsão. A IA pode realizar estudos de tendências para avaliar o quão supervalorizada ou subvalorizada uma ação está agora.
A maioria dos dados e processos do setor financeiro são repetidos regularmente por meio de várias combinações. É por isso que a IA pode realizar análises de padrões de alta qualidade usando seus recursos bem desenvolvidos de cálculo de estatísticas e probabilidades. IA pode dar
previsões mais rápidas, precisas e eficientes das tendências com maior probabilidade de aparecer.
4. Prevenir o crime financeiro
GenAI pode analisar dados transacionais para identificar padrões suspeitos ou incomuns. Os fraudadores seguem padrões semelhantes em 97% dos casos, razão pela qual esta é uma medida eficiente contra a fraude financeira.
Com base nisso, a ferramenta pode gerar relatórios de atividades suspeitas com base em informações de clientes e transações. Ele também pode automatizar a criação e atualização de classificações de risco dos clientes com base em alterações nos atributos de conheça seu cliente. Ao gerar e melhorar
código para detectar atividades suspeitas e analisar transações, a tecnologia pode melhorar o monitoramento de transações.
5. Automação de processos
Mais de 80% das operações comerciais de finanças e seguros consistem em protocolos de ação de rotina. As soluções de IA podem melhorar o fluxo de informações, a tomada de decisões e os esforços de coordenação. A IA pode automatizar vários processos demorados, incluindo solicitação de empréstimo
processamento, gerenciamento de contas de clientes e análise de sinistros de seguros.
Além disso, o GenAI pode otimizar processos que não estão diretamente relacionados ao setor bancário, como a migração de linguagens de programação legadas. Isso permite a adoção das últimas tendências e tecnologias com maior flexibilidade.
Ele também pode automatizar o monitoramento do desempenho do modelo e gerar alertas se as métricas ficarem fora dos níveis de tolerância. As empresas também estão usando IA para elaborar documentação de modelos e relatórios de validação.
Conclusão
O sector bancário tem sido tradicionalmente visto como muito conservador e relutante em arriscar experimentar novas tecnologias nos seus processos. No entanto, esta reputação está a mudar rapidamente devido à crescente popularidade da inteligência artificial. Todos os aplicativos
da genAI mencionada acima ajudam as organizações financeiras a aumentar a eficiência e reduzir custos rapidamente.
O crescimento de qualquer empresa anda de mãos dadas com a capacidade de adaptação às condições e de alavancar capacidades avançadas, incluindo tecnologias que digitalizam e automatizam processos, razão pela qual é crucial investir na implementação de inteligência artificial.
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- Fonte: https://www.finextra.com/blogposting/26022/top-5-use-cases-for-genai-implementation-in-banks-or-fintech-companies?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
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