A Inteligência Artificial Generativa (GenAI) não é mais apenas uma palavra da moda. Está evoluindo como uma força transformadora que está remodelando o mundo. 2023 foi um ano inovador para startups GenAI, com financiamento de capital chegando a US$ 21.8 bilhões, o que é 4X em comparação com
2022.
O setor bancário e de serviços financeiros sempre esteve na vanguarda da adaptação de tecnologias disruptivas e do desenvolvimento de casos de uso. GenAI tem imensa importância no domínio bancário, inaugurando uma nova era de eficiência, precisão e inovação.
De acordo com a McKinsey, a tecnologia poderia gerar um valor equivalente a um adicional de US$ 200 bilhões a US$ 340 bilhões anuais em todo o setor bancário.
Embora os holofotes muitas vezes incidam sobre aplicativos voltados para o cliente, como IA de conversação, chatbots, bots de voz, etc., negligenciar o back office bancário será uma oportunidade perdida. Numa indústria onde os dados são a base, a capacidade da GenAI de processar vastos
volumes de informações, compreender o contexto, reconhecer padrões intrincados e gerar insights significativos podem realmente moldar o futuro do back office.
Embora haja uma infinidade de possibilidades com a Gen AI, neste blog iremos nos aprofundar em 4 casos de uso selecionados do back-office bancário, que têm o potencial de trazer um impacto significativo:
1- Avaliação e subscrição de risco de crédito:
Os bancos reúnem uma grande quantidade de dados sobre os candidatos, incluindo pontuação de crédito, histórico financeiro, detalhes de receitas e despesas e muito mais. Os processos tradicionais de subscrição envolvem entrada e análise manual de dados, levando a atrasos e possíveis erros. GenAI
intervém coletando, limpando e preparando automaticamente dados de várias fontes, garantindo precisão e consistência.
Assim que dados de alta qualidade estiverem disponíveis, o GenAI emprega algoritmos avançados para extrair recursos relevantes dos dados. Ele identifica padrões, correlações e tendências que podem não ser aparentes por meio de análise manual. Isso ajuda a descobrir relacionamentos intrincados
que possam influenciar o risco de crédito. GenAI utiliza aprendizagem profunda e cria modelos de risco altamente complexos que vão além dos sistemas tradicionais de pontuação de crédito, incorporando dados dinâmicos e em tempo real.
GenAI gera cenários sintéticos que simulam diferentes condições econômicas, tendências de mercado e comportamentos dos mutuários. Estes cenários ajudam a avaliar o impacto potencial de fatores externos no reembolso do empréstimo e podem ajudar os bancos a melhorar a precisão do risco.
previsões. Ele também pode sinalizar sinais de alerta precoce de dificuldades financeiras ou inadimplência, analisando padrões de transações, hábitos de consumo e outros dados.
Isto não só reduz o tempo necessário para tomar decisões de crédito, mas também garante que as decisões sejam baseadas em insights baseados em dados, em vez de julgamentos subjetivos e tendenciosos.
2- Processar instruções e solicitações do cliente:
Mesmo após mudanças revolucionárias e atualizações nas capacidades de autoatendimento, os bancos ficam sobrecarregados com volumes de instruções e solicitações de clientes que precisam ser processadas manualmente nos escritórios intermediários e administrativos.
GenAI está equipado com recursos avançados de processamento de linguagem natural que permitem compreender e interpretar as solicitações dos clientes, independentemente da frase ou linguagem usada. Isso inclui reconhecer palavras-chave, intenções e análise de sentimento para compreender
as necessidades do cliente com precisão. Uma vez interpretada a solicitação do cliente, o GenAI pode recuperar dados relevantes do sistema de registros do banco. Isso inclui informações da conta, histórico de transações e quaisquer outros detalhes pertinentes relacionados ao cliente.
solicitar. Com base nas instruções do cliente e nos dados disponíveis, a GenAI toma decisões automatizadas dentro de parâmetros predefinidos.
Por exemplo, se um cliente solicitar a alteração do ciclo de faturação de um cartão de crédito, a GenAI pode obter os dados do cliente, consultar a política do Banco, analisar pedidos semelhantes, tomar uma decisão e processar o pedido no sistema de Cartão de Crédito sem intervenção manual.
Nos casos em que as solicitações dos clientes envolvam alguma exceção, a GenAI pode analisar a situação e gerar respostas adequadas e personalizadas. Também pode propor soluções potenciais com base em padrões históricos ou contexto.
3- Detecção, prevenção e investigação de fraudes:
Os fraudadores estão constantemente evoluindo e mudando de tática. Portanto, os sistemas de gestão de fraude precisam basear-se em estratégias adaptativas. GenAI é uma ferramenta forte para combater a fraude de forma eficaz. GenAI não depende de regras estáticas. Utiliza estratégias adaptativas e contextuais.
Se os fraudadores mudarem de tática, eles evoluirão para detectar padrões e anomalias novos e emergentes.
GenAI reúne dados de diversas fontes, incluindo transações, canais, comportamento do usuário, padrões de dispositivos, endereços IP, dados de localização geográfica, bancos de dados de terceiros, casos históricos de fraude, indicadores de risco externos e integra esses diversos dados, criando
uma visão abrangente e holística do ecossistema bancário. Reconhece padrões, anomalias e correlações que indicam atividades potencialmente fraudulentas.
GenAI gera dados sintéticos que simulam comportamentos de transações normais e fraudulentas. Esses dados sintéticos são utilizados para treinar modelos de detecção de fraudes, tornando-os mais robustos e adaptáveis às novas táticas utilizadas pelos fraudadores. Quando sinaliza um potencialmente fraudulento
transação ou comportamento, ele aciona um alerta para analistas humanos ou sistemas automatizados para investigação adicional. Para transações sinalizadas, o GenAI fornece insights e contexto aos analistas humanos, ajudando-os a tomar decisões informadas com rapidez. Pode até mesmo automaticamente
aprovar transações de baixo risco, reduzindo o tempo de ciclo e aumentando a produtividade. As decisões e o feedback dos analistas humanos são incorporados ao processo de aprendizagem do GenAI para fortalecer o desempenho e mantê-lo alinhado com as mais recentes estratégias de detecção de fraudes.
4- Acelere a automação de back-office para hiperautomação:
GenAI pode desempenhar um papel crucial no aprimoramento dos recursos de ferramentas de automação como Robotic Process Automation (RPA) e Optical Character Recognition (OCR). Ele pode ajudar a resolver exceções e falhas encontradas pelos bots RPA, reduzindo a necessidade de trabalho manual.
intervenção e melhorando a eficiência geral dos processos automatizados. Os bots RPA seguem regras predefinidas, mas muitas vezes encontram exceções que estão fora dessas regras. GenAI pode ser empregado para analisar essas exceções, entender o contexto e gerar
respostas ou soluções apropriadas. Para exceções complexas, o GenAI pode analisar os dados de falha e gerar explicações legíveis, ajudando as equipes de TI ou usuários empresariais a entender por que a exceção ocorreu. Da mesma forma, GenAI pode analisar e corrigir OCR
erros comparando o texto extraído com padrões conhecidos, dados históricos e informações contextuais.
GenAI pode aprender continuamente com exceções e falhas ao longo do tempo. À medida que encontra mais casos, torna-se melhor na identificação de padrões e na previsão de possíveis exceções. Esse aprendizado em tempo real permite que a GenAI lide com exceções cada vez mais complexas
com tempo.
Ao combinar GenAI com RPA e OCR, os bancos podem atingir um nível mais elevado de maturidade de automação. Esta sinergia permite a hiperautomação, reduz a intervenção manual e aumenta a eficiência e a precisão dos processos, levando, em última análise, a uma melhor satisfação do cliente.
experiências e excelência operacional.
A integração da GenAI nas operações de back-office bancária representa um salto significativo na jornada de transformação digital da indústria. Os bancos poderão colher benefícios substanciais ao melhorar a tomada de decisões e melhorar a eficiência operacional
para reforçar as medidas de segurança e abrir caminho para a hiperautomação. À medida que o cenário financeiro continua a evoluir, a adoção das tecnologias GenAI será fundamental para que os bancos se mantenham competitivos, ágeis e resilientes num ambiente de mercado em constante mudança.
Referências:
Potencial económico da IA generativa | McKinsey
Relatório CB Insights O estado da IA generativa
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- PlatoData.Network Gerativa Vertical Ai. Capacite-se. Acesse aqui.
- PlatoAiStream. Inteligência Web3. Conhecimento Amplificado. Acesse aqui.
- PlatãoESG. Carbono Tecnologia Limpa, Energia, Ambiente, Solar, Gestão de resíduos. Acesse aqui.
- PlatoHealth. Inteligência em Biotecnologia e Ensaios Clínicos. Acesse aqui.
- Fonte: https://www.finextra.com/blogposting/25828/generative-ai-can-it-be-banking-backoffices-new-best-friend?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
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