Como a inteligência artificial ajuda a enriquecer os dados bancários?

A IA está surgindo como uma ferramenta para o aproveitamento da informação em um ambiente bancário competitivo À medida que o volume de dados no setor financeiro cresce, as tecnologias subjacentes estão evoluindo no mesmo ritmo. Entre elas, a inteligência artificial (IA) está avançando para aumentar sua variedade de ações e melhorar a leitura, o armazenamento e a análise de grandes silos de informação. Estamos começando a ver como IA, combinada com machine learning, está permitindo às instituições desenvolver produtos e serviços ainda mais personalizados, priorizando o que o cliente precisa para que as instituições financeiras possam adaptar e melhorar suas ofertas. Os algoritmos também preparam o caminho para identificar os clientes com maior potencial de fidelidade à marca, com base no valor de suas interações; ajudando a projetar melhores campanhas de fidelização. Neste sentido, eles lançam luz sobre aspectos interessantes como a rotatividade do cliente e preferências transacionais, permitindo melhores campanhas de marketing com ofertas e promoções pontuais, apresentadas ao usuário por meio de notificações push em carteiras ou e-mails. As capacidades desta tecnologia -tanto no lado do desenvolvimento e da transformação digital, como no lado da defesa- ainda estão em sua infância e estamos apenas vendo a essência das possibilidades que ela pode trazer.

DANDO SENTIDO AOS DADOS COM IA

Primeiro é importante definir que a IA como a conhecemos até agora pertence à categoria narrow (estreita), uma definição que pode parecer fraca, mas que, na prática, já ultrapassou o papel humano, especialmente, em tarefas estruturadas ou definidas. A IA estreita é, então, aquela que está focada na realização de uma única tarefa. Um exemplo prático aplicado em finanças é o uso de bots para tarefas automatizadas e repetitivas, tais como a resolução de questões através da extração de dados de sistemas maiores. Outro exemplo de IA estreita é o reconhecimento facial ou a detecção de voz. Entretanto, a evolução deste tipo de inteligência está sendo programada para realizar tarefas de aprendizado automático sob certos parâmetros, tais como o processamento de linguagem natural e a identificação de visão artificial. O objetivo é que, ao trabalhar com o machine learning ou deep learning, as instituições gerem sistemas que melhorem seu desempenho à medida que consomem dados. Espera-se também que eles tenham a capacidade de analisar um grande número de transações, preferências e decisões financeiras, a fim de aprender com o público que interage com as plataformas. Em resumo, o que a IA está fazendo com o machine learning é dar sentido a todos os dados para melhorar a experiência do cliente e os produtos no ambiente bancário.

IA COMBINADO COM A NUVEM BANCÁRIA

A necessidade de armazenar grandes bancos de dados de forma ágil está pressionando a indústria financeira a apostar ainda mais na nuvem junto com a IA. Os gastos totais com nuvem, ou seja, incluindo serviços de nuvem e os componentes de hardware e software que sustentam a cadeia de fornecimento, excederão US$ 1,3 bilhão até 2025 e manterão uma taxa de crescimento anual composta de 16,9%, de acordo com a Internacional Data Corporation (IDC). O desenvolvimento das economias digitais de hoje exige a disponibilidade imediata de dados, uma particularidade da nuvem. Neste sentido, alguns dos postos-chave que veremos neste ano com o uso da nuvem e da IA é que, combinadas, elas abrem o acesso aos dados de qualquer lugar, a qualquer momento, garantindo a segurança. Na mesma linha, a inteligência artificial, trabalhando com a nuvem, permitirá que as instituições financeiras ofereçam empréstimos e crédito respaldados por dados mais granulares, uma ferramenta importante para as instituições que buscam atingir públicos carentes de bancos, como nas áreas rurais. O setor financeiro está migrando lentamente para estas arquiteturas de nuvens flexíveis, que agora estão mais adaptadas à ideia de mover sistemas legados para este ambiente e colhê-los com machine learning e IA. Certamente, veremos cada vez mais a inteligência artificial tornar-se uma ferramenta competitiva para os bancos à medida que eles analisam seus dados -e melhoram sua oferta aos clientes-.