AI Is The Perfect Tool For Banks To Remain Competitive With Fintechs

Republicado por Platão

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Os bancos estão hoje a ficar desatualizados, especialmente com a rápida ascensão do setor fintech, que visa fornecer uma alternativa mais eficiente, mais barata e centrada no utilizador aos serviços financeiros convencionais.

Baseado em
Dados do Statista, os neobancos na Europa tinham uma quota de mercado de 11.1% no setor bancário, enquanto os seus homólogos sediados nos EUA representavam 15.5% de todas as contas bancárias em 2023. Com valor transacional total do neobanco
projetado para aumentar dos US$ 2024 trilhões de 6.37 para US$ 10.44 trilhões até 2028, com um CAGR de 13.15%, essas startups de fintech representam uma ameaça significativa aos bancos tradicionais.

Ao mesmo tempo, os bancos enfrentam numerosos desafios que poderão enfraquecer ainda mais a sua competitividade. Uma regulamentação mais rigorosa e a falta de automatização apresentam problemas significativos e as instituições financeiras devem adotar novas tecnologias para os resolver.

O trabalho manual e as mudanças regulatórias prejudicam fortemente os bancos

Agora sobre o falências bancárias do ano passado, os reguladores pretendem introduzir medidas mais rigorosas para as instituições financeiras evitarem colapsos bancários
e proteger os consumidores. Um exemplo disso é o Fim do jogo Basileia III, um conjunto final de medidas propostas pelo Comitê de Basileia para melhorar a capacidade das instituições financeiras
regulação, gestão de risco e supervisão.

Com mais regulamentações e regras mais rigorosas, torna-se mais difícil e caro para os bancos cumprir os requisitos dos reguladores. Têm de empregar especialistas altamente qualificados e dedicar recursos humanos adicionais à conformidade, uma actividade que os bancos
equipes de integração de clientes já gastam 91% do seu tempo paralelamente às tarefas operacionais.

Além disso, a falta de automação em áreas como atendimento ao cliente e pontuação de crédito resulta em um trabalho manual significativo para os bancos. Isso exige muitos funcionários e aumenta os gastos da instituição.

Para se manterem relevantes e competitivos com as fintechs, os bancos precisam de abandonar a sua abordagem historicamente cautelosa e adotar novas tecnologias como a IA. Na verdade, os dados rescindidos mostraram que o uso da inteligência artificial
poderia impulsionar receitas do sector bancário em até 1 bilião de dólares até 2030.

Então, como podem os bancos aproveitar a IA na sua evolução tecnológica?

Eficiência aumentada com custos operacionais reduzidos

Os bancos devem explorar os potenciais casos de utilização da IA para conformidade AML e deteção de fraudes.

Hoje, a conformidade com AML exige adesão estrita aos procedimentos e reconhecimento de padrões, tarefa rotineira e que precisa de atenção constante. E os métodos atuais, como os sistemas de monitoramento de transações, consomem muitos recursos e são ineficientes, muitas vezes levando a inúmeras
alertas falsos positivos.

A IA pode lidar com a conformidade AML e a detecção de fraudes de forma muito mais eficaz do que os humanos, com custos operacionais muito mais baixos e com tempos de resposta mais rápidos. Combinadas com o aprendizado de máquina, as ferramentas de inteligência artificial podem aprender continuamente e encontrar novas e mais
maneiras capazes de detectar violações.

Ao contrário da crença popular, o uso de ferramentas de IA e ML para tais tarefas não elimina a necessidade de um ser humano verificar o estágio final. Na verdade, os reguladores mandatam um responsável pela conformidade para tomar a decisão financeira nestes casos.

Contrastando com a crença popular, deve notar-se que a implementação de ferramentas de IA nos processos dos bancos não substituirá os funcionários. Em vez disso, eles irão ajudá-los em suas tarefas profissionais para aumentar sua produtividade. A inteligência artificial irá
execute a parte de um processo que consome mais recursos, com um trabalhador humano revisando e finalizando no final.

Além disso, os bancos podem utilizar a IA para aumentar a eficiência e reduzir os custos das suas equipas de apoio ao cliente e de análise de risco. Além disso, grandes modelos de linguagem podem oferecer uma solução para os serviços abaixo da média oferecidos pelos chatbots tradicionais baseados em regras. Eles podem interagir
com os clientes de forma mais rápida e com mensagens personalizadas, adaptando-se a cada usuário, operando 24 horas por dia, 7 dias por semana, e aprendendo continuamente para melhorar a qualidade da comunicação. Por exemplo,

A McKinsey desenvolveu um especialista virtual em IA que pode fornecer respostas personalizadas com base em informações proprietárias e ativos da empresa.

O mesmo se aplica à avaliação de risco do cliente e à pontuação de crédito. Com base nos dados históricos disponíveis, a IA generativa fará uma avaliação mais precisa do cliente de acordo com o modelo de risco. No final, ele executará essas tarefas em segundos, em vez de
do que, como é frequentemente o caso atualmente, em dias.

As próximas grandes tendências bancárias de IA do futuro

Nos próximos anos, espera-se que a IA seja amplamente adotada pelas instituições financeiras. Durante este período, a maioria dos bancos terá como objetivo automatizar todos os processos bancários de rotina utilizando IA. Atualmente, as instituições financeiras
alocar entre 60% e 80% de suas folhas de pagamento ou mais para cargos que provavelmente serão afetados pela IA generativa.

Por essa razão, ocorrerá uma forte redução no nível mais baixo de funcionários bancários, permitindo aos bancos reduzir significativamente as suas despesas operacionais. Os restantes profissionais serão os mais capazes de aproveitar a IA para melhorar o seu trabalho e completar
processos como conformidade AML e detecção de fraudes.

Com a implementação da IA, os bancos tornar-se-ão mais eficazes no combate ao branqueamento de capitais e à fraude. Além disso, o uso de IA generativa no suporte ao cliente proporcionará uma abordagem mais personalizada, criando uma experiência adaptada às necessidades de cada cliente.
necessidades e preferências.