5 Aplicações da IA no setor bancário

Com o surgimento da tecnologia digital, as instituições financeiras em todo o mundo estão recorrendo a poderosos avanços tecnológicos como Inteligência Artificial (AI) and Aprendizagem da máquina (ML). The applications of AI in banking is gradually shaping the overall process of production, delivery, and utilization of financial products. With time, there has been a considerable rise in AI and ML usage in an extensive range of applications across the financial system like automated client interaction, upgraded web and mobile applications, remote bank account operation, authentication, and verification, assessing credit quality to financial products and insurance contracts. Banking institutions are leveraging AI and ML power to transform the current process and using it for quality control, data assessment, vigilance and fraud detection. In this blog, we shall closely analyze some of the most effective uses and applications of AI in banking.

1. Uso de Chatbots

O que são os Chatbots? Chatbots são softwares de IA que podem acionar uma conversa e interagir com um ser humano. São talkbots automatizados que processam as informações solicitadas de forma compreensível para o ser humano, seja em formato de texto ou vocal e retribuem em conformidade. As instituições bancárias tendem a usar estes "chatbots" para responder às consultas dos clientes em grande escala. Consideravelmente, estes "chatbots" não apenas resolvem dúvidas ou reclamações de clientes, mas também economizam muito tempo e esforço dos banqueiros. Uma iniciativa recente do HDFC Bank é o lançamento de seu primeiro talkbot, "Eva", que é extremamente popular e tem atendido de forma eficaz a inúmeros clientes do banco.

2. Auxílios em pesquisa de mercado e serviços de apoio

O aprendizado de máquinas influenciou os marqueteiros para analisar o comportamento passado e otimizar as tendências atuais e futuras dos produtos. Os banqueiros estão usando esta tecnologia para verificar a viabilidade de seus produtos financeiros existentes no mercado e elaborar suas campanhas de acordo com as necessidades. Na era atual da digitalização, há mais coisas adicionadas ao kitty de um cliente moderno do que apenas uma conta bancária normal em um determinado banco. Ele/ela tem a opção de desempenhar funções bancárias como transferência de fundos, ou levantar um ticket de reclamação ou reclamação através de um banco móvel ou pela Internet e não precisa visitar um banco para registrar um. AI e ML facilitaram a viagem dos clientes desde a primeira interação, fornecendo o melhor suporte ao cliente da classe, substituindo assim os métodos tradicionais de relacionamento com o cliente.

3. Detecção e Prevenção de Fraudes

O aprendizado de máquinas veio a existir no setor bancário para proteger a infra-estrutura bancária contra fraudes. Torna-se fácil capturar transações fraudulentas com a ajuda de Algoritmos ML que identificam facilmente atividades suspeitas based on the transaction history. We may consider the example of unknown huge transactions which are initiated from a certain fraud account which has a history of minimal checks. Such transactions are easily captured by machines in real-time on the basis of past actions and help in securing the clients’ money in the banks. Machine learning algorithms not only help computers in faster detection of frauds but identifies cyber threats and other unfair virtual practices with ease.

4. Análise e avaliação de risco

Toda instituição financeira verifica a solvência de um cliente em potencial antes de conceder um empréstimo a qualquer cliente. Já se foram os dias em que os bancos costumavam confiar em técnicas tradicionais como verificar o crescimento da renda do cliente em potencial, sua pontuação de crédito ou histórico de transações para avaliar os riscos antes de proceder com as formalidades de empréstimo. Com o advento do aprendizado de máquinas, tornou-se mais fácil para os bancos não apenas avaliar os riscos, mas também verificar as condições de mercado em tempo real e estimar o comportamento do potencial cliente em potencial para identificar qualquer possível fraude. Isto resultou em uma melhor análise dos riscos e em uma maior satisfação do cliente.

5. Aprendizagem profunda na supervisão de bancos

Há alguns algoritmos no ML supervisionado que não são tão simples e transparentes. Nessas condições, o aprendizado profundo vem à tona. Aprendizado profundo is a deep-rooted sensory network which uses diversified layers of neurons with thousands of cells in each layer to analyze the data. The power of such algorithms is growing exponentially in Machine Learning areas. Banking institutions are using this in the early development stage while making credit decisions which could aid the ML process of lending and also monitor the conformidade regulamentar of such institutions.

Algorithmic trading and complex market conditions have considerably improved with the use of Inteligência Artificial. Hedge funds across high-end systems are deploying AI models to make decisions in real-time and bridge the chasm between análise de dados and business acumen.

Conclusão

Assim, podemos afirmar com segurança que as aplicações da IA no setor bancário são muitas, permitindo que as instituições passem de métodos históricos reativos para uma forma mais proativa e personalizada de lidar com as necessidades dos clientes. De certa forma, essas poderosas ferramentas permitiram às empresas financeiras compreender tanto os pontos fortes quanto as limitações dos produtos financeiros e, assim fornecer produtos e serviços de qualidade aos usuários finais finais finais finais. Os bancos devem garantir que não estão sacrificando em nenhum lugar na segurança bancária e manter uma sanidade e estabilidade financeira geral.

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