IA e a arte da fintech possível

IA e a arte da fintech possível

Carimbo de data / hora: 15 de novembro de 2023 1h40
IA e a arte da fintech possível PlatoBlockchain Data Intelligence. Pesquisa vertical. Ai.
Inteligência artificial (IA) promoverá a maior mudança de qualquer tecnologia Ravi Subramanian viu em seus 25 anos em finanças porque permite que os visionários sonhem grande. Subramanian é vice-presidente executivo e chefe de prática bancária da Tecnologias Hexaware, uma empresa global de serviços de tecnologia e processos de negócios. Graças aos avanços tecnológicos como a IA, o que costumava levar quatro anos para ser realizado no início de sua carreira agora leva quatro semanas.
Esse curto período de desenvolvimento liberta mentes criativas para pensar nas possibilidades que podem transformar as indústrias. Para a Hexaware, isso significa aplicar tecnologias de visualização de dados e pagamento de maneiras novas e exclusivas.
“São tempos muito emocionantes porque já faz algum tempo que não vejo um provedor bancário baseado em SaaS chegando e se tornando um player mainstream”, começou Subramanian. “Já vi o Mambu e a Thought Machine ocupando os processos de pensamento dos CXOs nos bancos. Ainda não vi uma implementação completa comparável ao NFIS…, mas ainda assim, já faz muito tempo que aquela parte do mundo foi transformada e estou feliz por estar vivendo nesta era.”

AI e Payscopium, o futuro dos pagamentos em três fases

Em comparação com outras tecnologias, Subramanian vê o surgimento da IA ​​como rápido. Isso impulsionará o Payscopium, a visão de três estágios da Hexaware para o futuro dos pagamentos. Hoje estamos em Pagamentos como Experiência (PaaX). Chegando já em 2024 em alguns lugares (provavelmente alguns anos depois nos EUA) está o Payments as a Lifestyle (PaaL). O dinheiro se torna programável. Os consumidores decidem como repartir os fundos entre habitação, mantimentos e outras necessidades. Os governos podem programar dinheiro através dos CBDCs. Somente acontecerão as coisas que o consumidor deseja, com máquinas identificando nossos padrões e necessidades.
Pagamentos invisíveis é a etapa final. Tudo é feito por nós. À medida que os pagamentos avançam até este ponto, tornar-se-ão mais envolventes além-fronteiras, empresas e consumidores. O processo horizontal conectará as partes bancárias.
Os efeitos começam com a inclusão de consumidores sem ou com poucos serviços bancários devido ao seu valor e não por simpatia. As empresas financeiras e não financeiras estarão no mesmo nível. Isso promove transformações lideradas pelos negócios e focadas nas pessoas. A democratização dos pagamentos resultante trará benefícios 10 vezes maiores para as empresas.
“A Uberização dos pagamentos na área de pagamentos comerciais será um momento decisivo (para) as micro, pequenas e médias empresas”, afirma a Hexaware na descrição do Payscopium. “O capital de giro será reabastecido em tempo real, aumentando o ritmo e a escala da inovação.
“A sociedade está à beira de uma mudança radical na experiência, na criação de valor e na melhoria da qualidade de vida ao seu redor. Os pagamentos serão o motor desta experiência transformada para um grande segmento da população.”

O combustível da IA: os dados certos na hora certa

Os consumidores sentem a diferença na qualidade do serviço quando mais precisam de um cartão de crédito e o banco lhes oferece um empréstimo. Eles estão dispostos a se comprometer se receberem o produto certo naquele momento.
Subramanian disse que o problema se resume a dados errados no momento certo. Com os dados corretos, uma instituição financeira pode oferecer às famílias jovens fundos para faculdade, empréstimos para férias ou reformas residenciais ou hipotecas. Se um cliente estiver viajando em breve para outro país, ele poderá receber um cartão Forex.
O segredo é conectar os dados estruturados do banco com acesso permitido pelo usuário a sites de mídia social, contas da Amazon e até Fitbits.
“Se eu combinar os dados não estruturados que estão disponíveis na Internet, que estão disponíveis publicamente ou semi-publicamente, e disser ao banqueiro para sobrepô-los aos dados estruturais que eles têm sobre mim, como receitas e despesas, e me der algo que eu preciso”, disse Subramanian.
A IA é a cola neste processo. Permite ao banco personalizar, mas também pontuar, o cliente. O mutuário mais confiável obtém uma taxa melhor.
Subramanian desenvolveu um modelo para testar sua visão, começando pela obtenção de grandes conjuntos de dados. Ele adicionou dados bancários e informações de gastos de cartões de crédito e contas de compras. O modelo coleta insights de aplicativos de exercícios e até de doações de caridade. Com esse conjunto de dados, os clientes podem abordar seu banco com uma meta e receber o melhor plano de produto.
“Isso é o que considero o poder da IA ​​quando colocada em um contexto de negócios”, disse Subramanian. “Colocada em um contexto de negócios e combinada com os dados, pessoas e momentos certos, a IA é fenomenal.”

Todos os caminhos levam à IA

Temendo aspectos da IA, alguns bancos adotam uma abordagem diferente. Eles criam algoritmos proprietários de aprendizado de máquina para avaliar o risco de crédito e conectá-lo a canais existentes, como telefones celulares e sites. Lentamente, eles introduzem a IA porque temem que alguém use esses dados e sua vantagem competitiva seja apagada.
Estas instituições concentram-se na aprendizagem profunda para obter inteligência a partir de dados não estruturados. A IA generativa irá ajudá-los no front-end, coletando tudo o que está disponível e fornecendo insights acionáveis. A Hexaware desenvolveu a Pervasive AI em resposta. Sintetiza informações de diferentes áreas de uma instituição para criar novas inteligências.
Com o tempo, ele se combina com a IA generativa para agregar ainda mais valor. Um sistema poderia mover produtos automaticamente para economizar juros e informar o cliente por meio de um alerta em seu telefone, relógio ou qualquer outro dispositivo de sua escolha. Subramanian vê isso como uma realidade em apenas uma década.

Obstáculos de implementação

A transição pode ser dificultada por silos que impedem a coligação estruturada de dados em toda a instituição. Os departamentos competem entre si. Subramanian se concentra na construção de pontes entre essas ilhas de dados nesses casos, trabalhando com vários departamentos de forma independente. Ele reúne essas informações em um modelo baseado em IA que mostra como os dados podem ser avaliados de maneira diferente.
“É aí que eles percebem a arte do possível”, disse Subramanian.
Subramanian vê outros fatores impedindo alguns de adotar a IA. Uma delas é a importância da confiança. Eles temem trazer IA para sua rede e depois vazar informações.
Depois, há a falta de resultados tangíveis por parte dos grandes players que adotam a IA. Claro, pode haver alguns números iniciais de startups ou entidades digitais, mas alguns permanecerão tímidos até que alguns vejam aspectos positivos dos níveis mais elevados.

O futuro é brilhante

Subramanian aguarda o dia em que os benefícios da IA ​​cheguem aos pequenos empreendedores que mais precisam de serviços bancários inovadores. As grandes empresas podem correr riscos, como expandir linhas de produtos ou adicionar locais. A maioria das pequenas empresas não tem condições para fazer isso.
A IA pode ajudar a assumir riscos mais calculados. Talvez seja capital de giro liberado em tempo real para uma pizzaria de um banco com todas as informações de transações que remontam a anos. Com base nesses dados, você prolonga o período de reembolso. Isso permite adicionar um local ou aumentar o tamanho do menu. A receita aumenta e o negócio cresce.
“É isso que vemos que os bancos podem fazer”, disse Subramanian. “O private banking não é mais um nicho. Todos precisam de serviços bancários privados, e os serviços bancários privados em grande escala são a norma agora.
“A hiperpersonalização é para qualquer pessoa. Não é mais apenas para os ricos.”

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