Aprendizado de máquina e IA no setor bancário: a aliança silenciosa

Daniel Wiczew

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Investidor DataDriven

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Em sua essência, o setor bancário tem tudo a ver com dados. Cada transação, cada interação com o cliente, cada pedido de empréstimo gera dados. Quanto maior o banco, mais dados ele processa diariamente. Historicamente, esses dados foram usados ​​de forma rudimentar – análises simples, revisões manuais e previsões básicas.

Entre no aprendizado de máquina e na IA.

Essas tecnologias podem analisar vastos conjuntos de dados em poucos segundos, identificando padrões, fazendo previsões e até mesmo realizando ações que levariam horas, se não dias, para humanos. Aqui estão algumas razões convincentes para sua adoção:

Uma das primeiras e mais impactantes aplicações de ML no setor bancário foi no domínio da detecção de fraudes. Os métodos tradicionais dependiam de regras estáticas. Se uma transação atendesse a determinados critérios, ela era sinalizada. No entanto, os fraudadores são astutos e estão em constante evolução.

Os modelos de aprendizado de máquina, por outro lado, podem aprender com cada transação, atualizando e refinando continuamente seu entendimento. Ao analisar milhões de transações, estes modelos podem reconhecer padrões subtis e complexos em dados que seriam invisíveis para os analistas humanos. Isto significa que podem detectar novos tipos de fraude à medida que surgem, adaptando-se em tempo real.

Você já se perguntou como seu banco parece saber exatamente em qual produto financeiro você pode estar interessado? Isso é IA em ação.

Os bancos utilizam algoritmos de aprendizado de máquina para analisar seu histórico de transações, suas interações com o aplicativo ou site do banco e até mesmo fatores externos, como tendências econômicas. Isso permite que eles prevejam em quais produtos – seja um empréstimo, um cartão de crédito ou uma oportunidade de investimento – você terá maior probabilidade de estar interessado.

O resultado? Você recebe recomendações de produtos personalizadas que se adaptam ao seu perfil financeiro e os bancos observam taxas de conversão mais altas. É uma situação em que todos ganham.

"Olá! Como posso ajudá-lo hoje?

Esta saudação amigável do chatbot de um banco costuma ser o primeiro ponto de interação para muitos clientes. Esses chatbots, alimentados por IA, são projetados para lidar com uma ampla variedade de consultas, desde consultas de saldo até solicitações transacionais mais complexas.

Eles podem estar disponíveis 24 horas por dia, 7 dias por semana, garantindo que os clientes obtenham respostas imediatas. Além disso, a cada interação, esses chatbots aprendem e melhoram, oferecendo informações mais precisas e relevantes ao longo do tempo.

O horizonte é tentadoramente vasto:

A revolução da IA ​​no setor bancário não está chegando. Já está aqui. Como consumidores, estamos apenas começando a arranhar a superfície das possibilidades. Abraçar e compreender esta revolução é fundamental para navegar no cenário financeiro em constante evolução.

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