Como a GenAI está transformando os serviços financeiros por meio da 'hiperpersonalização'

Michael Haney, chefe de estratégia de produto da Galileo Tecnologias Financeiras, disse que o aprendizado de máquina combinado com a ascensão da inteligência artificial generativa dará início a uma nova era de produtividade de back-office e, em última análise, transformará a forma como as organizações de serviços financeiros usam os dados para fornecer experiências hiperpersonalizadas.

A conversa entre Haney e PYMNTS faz parte da série “O que vem por aí em pagamentos: pagamentos e GenAI”.

Ainda estamos numa era em que as organizações de serviços financeiros estão a adotar a aprendizagem automática (um subconjunto da IA), disse ele. Mas cada vez mais, as organizações estão a recorrer à IA generativa e à aprendizagem automática para “sobrecarregar” as suas operações de back-end e aumentar a produtividade, a eficiência e a qualidade.

Embora o aprendizado de máquina às vezes exija intervenção manual à medida que os próprios usuários ajustam os modelos e examinam quais deles apresentam melhor desempenho, os modelos ganham a capacidade de aprender e se adaptar mais rapidamente à medida que as condições mudam, explicou Haney.

Dentro desta área de aprendizado de máquina existem técnicas chamadas redes neurais. As redes neurais são uma “tentativa de imitar o funcionamento do cérebro humano e geralmente têm múltiplas camadas”, disse Haney. Quanto mais camadas forem usadas, mais capacidade, eficiência, desempenho e precisão poderão ser melhorados.

Os avanços na IA generativa desenvolveram o potencial da aprendizagem automática para além dos “motores de regras rígidos e inflexíveis” do passado, que eram limitados a tipos específicos de conteúdo. Os métodos modernos dependem de transformadores, ou modelos de aprendizagem profunda, que podem prever a próxima palavra numa frase, ou que imagem, vídeo ou música oferecer, disse Haney.

“Isso cria uma resposta semelhante à humana em níveis nunca vistos antes”, disse ele.

Visualizando os dados

Voltando o foco para os pagamentos, Haney disse que a IA pode transformar os serviços financeiros em vários fluxos de trabalho e interações, entre eles o atendimento ao cliente – melhorando e melhorando a produtividade das operações. À medida que as instituições financeiras e os processadores de pagamentos procuram utilizar esses dados de formas únicas, a aceitação do consumidor pela partilha de dados será crítica, disse ele.

“As equipes operacionais adoram dados, relatórios, painéis e coisas dessa natureza”, disse Haney. “Eles estão começando a obter a capacidade de visualizar dados por meio de consultas em linguagem natural.”

Essas consultas em linguagem natural podem fornecer insights valiosos, como informações sobre como os volumes de pagamentos mudam todos os dias. Outras tecnologias generativas alimentadas por IA, como os assistentes virtuais, proporcionam valor tanto para os clientes como para os funcionários do banco. Por exemplo, em vez de ler manuais com centenas de páginas, os funcionários podem simplesmente digitar uma pergunta em seus aplicativos com tecnologia de IA para encontrar a melhor maneira de melhorar os tempos de resposta e atender os clientes. As defesas contra fraudes são outro caso de uso reforçado por análises automatizadas.

A IA generativa também pode melhorar a tomada de decisões sobre empréstimos e outras interações, apoiando a gestão do ciclo de vida dos empréstimos, desde as aplicações até as cobranças de crédito, disse ele. Em contextos mais comerciais, a IA já está a ajudar os gestores de tesouraria dos vários bancos a examinar o fluxo de caixa e as alterações nas taxas de juro e a lidar com o risco de liquidez.

A hiperpersonalização será um subproduto natural da IA, disse Haney, embora tenha alertado que os modelos devem ser examinados para proteger contra preconceitos. Ele acrescentou que os consumidores tradicionalmente tinham que navegar manualmente por uma infinidade de opções de pagamento, abrangendo tudo, desde ACH até transferências eletrônicas e, mais recentemente, opções em tempo real. Ter um “mecanismo” para ajudar a guiá-los rapidamente através das opções pode ser valioso.

“Os consumidores muitas vezes ficam completamente sobrecarregados com a quantidade de maneiras diferentes de movimentar dinheiro”, disse ele. “Eles precisam desses mecanismos para guiá-los nessa troca de velocidade, preço e risco, e para recomendar o melhor tipo de pagamento que devem considerar com base na transação que estão tentando fazer.”

Da mesma forma, também existe o potencial de usar dados estruturados e não estruturados e contexto em tempo real para criar e divulgar as próximas melhores ofertas no ponto de venda. Novos casos de uso também estão evoluindo em muitos aspectos dos serviços financeiros, incluindo operações de atendimento ao cliente, operações de marketing e desenvolvimento de produtos.

A forma como a tecnologia está evoluindo abre novas possibilidades.

“Uma das coisas que começaremos a ver são modelos de grandes linguagens novos, verticalizados e especializados”, disse Haney, acrescentando que mais casos de uso de decisão serão marcas registradas dos próximos meses e anos.

“Muitas coisas novas e interessantes vão acontecer este ano, além dos próprios modelos”, previu ele.

Link: https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/how-generative-ai-is-transforming-financial-services-through-hyper-personalization/

Fonte: https://www.pymnts.com

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• Fonte: https://www.fintechnews.org/how-genai-is-transforming-financial-services-through-hyper-personalization/