Inteligência Artificial no Banco 2022: Exemplos e Desafios

Introdução

A geração do milênio e suas preferências em mudança levaram a uma interrupção em larga escala dos processos diários em muitos setores e a um crescimento simultâneo de muitos outros setores. Assim como sabonetes e cereais para as mãos, o uso de um local de banco físico diminuiu. Os locais físicos dos bancos podem em breve ser coisa do passado, de acordo com um relatório do Business Insider.

Com as preferências dos clientes que estão mudando, as indústrias estão adotando métodos mais novos para acompanhar o ritmo das mudanças nas demandas. O setor bancário está digitalizando à medida que a palavra se espalha. Há evidente incorporação de fluxos de processos operacionais com inteligência artificial, robótica e outras assistências de máquinas.

A tecnologia e a quarta revolução industrial penetraram em muitos setores. Essa tecnologia está agora reconstruindo as habilidades sociais e a força de trabalho. Não apenas limitando a existência de uma força de trabalho em mudança, mas o uso de inteligência artificial é muito evidente no setor bancário. Os aplicativos de inteligência artificial não estão apenas modernizando o setor bancário, mas o mundo inteiro como conhecemos. Leia mais sobre os principais aplicativos de inteligência artificial.

Por que usar IA

A tecnologia é a cara desta geração. Para todos os problemas desta geração, há uma demanda crescente por respostas. E, as soluções são procuradas na ponta dos dedos. O outro lado da tela pode ser um computador resolvendo consultas ou um ser humano empregado como gerente de relacionamento.

Big data é o padrão da indústria hoje, e cada setor está trabalhando para obter tudo o que puder dos repositórios de dados não estruturados. As aplicações de big data no setor bancário já estão transformando o setor. Aí vem a inteligência artificial. Não apenas utilizando os benefícios da IA ​​na extração e estruturação dos dados em mãos, os setores financeiro e bancário estão intervindo para usar esses dados para melhorar as relações com os clientes.

Banca e IA

A inteligência artificial está sendo usada no setor bancário para escalar novos patamares no gerenciamento de relacionamento com o cliente.

Este setor está implementando isso desde o nível do solo com o objetivo principal de escalar alturas em abordagens centradas no cliente. Uma parte significativa do setor bancário em relação aos seus clientes é a gestão do relacionamento com o cliente, que inclui a comunicação com eles.

O setor bancário viu uma mudança nas preferências para visitar os locais com a introdução de caixas eletrônicos. Essas máquinas permitem depósitos e saques em dinheiro, comunicando-se diretamente com os pontos de entrada no dispositivo, não necessitando de assistência humana. Foi uma revolução que levou ao crescimento e à demanda por inteligência artificial.

Digitalização e ameaças cibernéticas

O setor bancário está evoluindo em termos de digitalização. Net banking, mobile banking, transferências de dinheiro em tempo real e serviços semelhantes mudaram a face do setor nas últimas décadas. Com essa digitalização, há um aumento na ameaça cibernética que vem junto.

Esses serviços novamente precisam ser protegidos contra atividades cibercriminosas para garantir confiança e transações seguras entre os usuários. Com a disponibilidade do suporte certo, os bancos enfrentam dificuldades em termos da força de trabalho certa para conduzir as necessidades do setor na direção certa.

Quando setores como bancos, telecomunicações e tecnologia da informação se unem, o mundo testemunha a abundância de informações valiosas sobre o usuário na rede mundial de computadores. Cada relatório de qualquer usuário é tão vulnerável quanto seguro. Os crimes cibernéticos levam à interrupção das práticas e, portanto, existem regulamentações rígidas de órgãos governamentais para melhorar a adequação do setor bancário para reter esses dados maciços que ele possui.

Áreas de aplicação

A Inteligência Artificial está trabalhando para personalizar as experiências humanas com as máquinas. Os robôs que substituem a equipe de front-office no setor bancário visam fornecer uma experiência ininterrupta, diligente e ininterrupta 24 horas por dia, 7 dias por semana, ao cliente na frente.

O setor bancário hoje está testemunhando uma colaboração entre humanos e máquinas. Essa colaboração novamente está abrindo portas para oportunidades personalizadas para melhores encontros e entrega de serviços.

Benefícios

Razões de reestruturação para a descrição, os seguintes são os benefícios em uso:

• Respostas de serviço aprimoradas
• Redução do erro humano
• Opções personalizadas em produção
• Fortalecimento da base de clientes aumentando a satisfação e a confiança
• Reduzindo o tempo de deslocamento para locais

Os bancos estão capturando a inteligência artificial administrando-a no fluxo de trabalho operacional diário, incluindo mudanças nos valores, emprego e padrões de informações. Algumas das áreas de aplicação da inteligência artificial no setor bancário estão listadas a seguir:

1. Refinando a participação do consumidor

A inteligência artificial ajuda a entender melhor os clientes. Os dados coletados das escolhas e preferências do cliente permitem que a IA leve as máquinas a decodificar as próximas decisões e, assim, criar um contêiner personalizado de informações para cada cliente.

Isso, por sua vez, é útil para que os bancos personalizem as experiências do comprador de acordo com suas escolhas, aumentando a satisfação e a fidelidade ao instituto.

O Sistema de Resposta de Voz Interativa (IVRS) são exemplos de tais sistemas liderados por IA que incluem assistência de voz aos clientes. Ele orienta os clientes, entendendo suas dúvidas na direção certa, encaminhando as chamadas para o departamento correto, além de ajudá-los com a transação e outros problemas relacionados ao banco em tempo real.

2. Supervisão de Patrimônio

Esses planos personalizados para os clientes não só beneficiam os bancos, aumentando sua base de clientes, mas também ajudam o usuário a gerenciar seu patrimônio com insumos personalizados e conselhos sobre planos de risco e investimento. Envolver o atendimento ao cliente liderado por IA para atender aos padrões de front office é um desafio com o idioma diversificado definido em países como a Índia.

3. Examinando Dados para Melhorar a Defesa

A IA tem o poder de prever tendências futuras interpretando dados do passado. Essa propriedade, quando associada ao aprendizado de máquina, ajudará a produzir previsões baseadas em dados para combater casos de lavagem de capital e identificar fraudes.

4. Atualizando a segurança

Padrões de dados incomuns que reconhecem a propriedade de máquinas conduzidas por IA ajudam os bancos a reforçar a segurança e recomendar mudanças ao identificar brechas nos processos existentes. E-mails enganosos e relatórios de log, padrões de violação de fluxos de processos podem ser rastreados por inteligência artificial para fornecer melhor segurança nos métodos existentes.

5. Interfaceando Emoções

Máquinas conduzidas por IA usam tecnologia que identifica as emoções dos clientes com base no texto que eles usam para inserir os requisitos. Com base nisso, os aparelhos respondem, adequando-se à tonalidade e fabricação das palavras utilizadas pelo cliente. O processamento de linguagem natural ajuda isso a acontecer. Leia mais sobre as aplicações do processamento de linguagem natural.

Esta não é apenas uma experiência realista, mas também ajuda os bancos a economizar custos enormes em recursos humanos e grandes quantidades de tempo.

Os chatbots são exemplos de IA no setor bancário que estão substituindo as cenas de recepção nos bancos. Essas máquinas conduzidas por IA fornecem experiências interativas digitalizadas e personalizadas de próximo nível para os clientes. Saiba mais sobre como criar um chatbot usando Python.

6. Utilizando o Banco de Dados de Conhecimento

Os sistemas liderados por IA no setor bancário são um enorme tesouro de dados. Ele tem todos os detalhes que existem para cada usuário a bordo. Esse banco de dados permite uma tomada de decisão mais criteriosa com base na melhoria dos modelos de planos estratégicos e de negócios. O repositório liderado por IA é equivalente a um especialista humano em pensamento cognitivo.

Câmeras de detecção de rosto e em tempo real em caixas eletrônicos e outras intervenções semelhantes estão ajudando os bancos a aumentar as medidas de segurança e fornecendo uma visão clara e nítida dos padrões de comportamento do usuário e das técnicas em operação.

7. Controle de Riscos

O vasto banco de dados disponível em sistemas com inteligência artificial permite que os bancos gerenciem riscos analisando seus planos, estudando falhas de estratégias anteriores e eliminando erros humanos.

A IA está se expandindo para as raízes dos processos de segurança bancária para criptografar cada etapa com códigos que autenticam transações, fornecem entendimento às empresas sobre atividades antifraude e antilavagem de dinheiro. Verificações regulatórias como Know Your Customers (KYCs) ajudam a aumentar as medidas de segurança.

8. Expansão através do front-office

Ao oferecer guias financeiros personalizados aos clientes e fortalecer a segurança contra atividades fraudulentas, a inteligência artificial está abrindo caminho, fortalecendo não apenas a operação de front-office (interação com o cliente), mas também o middle-office (segurança) e desenvolvimento de back-end (subscrição de aplicações de serviços bancários) também.

Desafios enfrentados

1. Muitos bancos enfrentam o desafio de não querer melhorar ou se adaptar a novos métodos. Padronizados com práticas definidas de maneira convencional, alguns locais em cidades de nível dois e três em todo o país enfrentam esse desafio. Essas unidades também não têm o nível de comprometimento necessário para aprimorar sua força de trabalho e habilidades de recursos humanos.

2. Com a falta de dados de suporte para implementar mudanças operacionais, o setor bancário enfrenta uma desconexão entre a necessidade e a resposta dos clientes. Os bancos se adaptam a uma mudança que não cumpre a real exigência das massas.

3. Os bancos com uso crescente de inteligência artificial precisam acompanhar os padrões regulatórios do governo. Os serviços crescentes, como net-banking e transações on-line, também estão no âmbito das políticas de regulamentação de privacidade, o que exige conformidade por parte do banco.

4. Verifica-se também uma evidente falta de formação da força de trabalho existente associada às ferramentas e aplicações avançadas da utilização da IA ​​na banca. Com o crescente uso da inteligência artificial, há uma aparente demanda por uma força de trabalho qualificada. Engenheiros proficientes e experientes em fluxos como ciência de dados e aprendizado de máquina são necessários para fornecer credibilidade aos dados em mãos.

Conclusão

A revolução digital está mudando a funcionalidade de todas as outras empresas que operam hoje. Assim como todas as indústrias distintas que estão se concentrando em alavancar a revolução para aumentar os lucros, o setor bancário também está nos territórios. As aplicações e exemplos apresentam uma imagem clara do que está reservado do ponto de vista do benefício do uso da inteligência artificial no setor bancário.

Seu foco em escalar novos patamares na melhoria do relacionamento com o cliente por meio da digitalização está aumentando na escala do progresso. Embora com desafios como ameaças cibernéticas de crimes cibernéticos, métodos bancários convencionais, falta de treinamento etc., o mundo dos bancos está imaginando serviços voltados para a tecnologia nas operações bancárias de nível básico.

Se você estiver interessado em aprender mais sobre aprendizado de máquina, confira o PG Diploma in Machine Learning & AI do IIIT-B e upGrad, projetado para profissionais que trabalham e oferece mais de 450 horas de treinamento rigoroso, mais de 30 estudos de caso e atribuições, IIIT- B Status de ex-aluno, mais de 5 projetos práticos práticos e assistência de trabalho com as principais empresas.