Como a inteligência artificial é usada nas finanças?
Respostas
05/02/2024
Marcela
A inteligência artificial e o aprendizado de máquina são usados em finanças das seguintes maneiras:
Avaliação de solvência de crédito
A inteligência artificial ajuda os bancos a emitir crédito com mais confiança para aqueles que passam nas verificações do sistema. Para isso, programas e algoritmos analisam todas as informações disponíveis sobre um potencial tomador de empréstimos, estudam seu histórico de crédito, alterações no nível de seus salários e, com base nisso, determinam a confiabilidade do cliente e a segurança do empréstimo. Além disso, os bancos chineses já foram além e decidiram não se limitar a analisar os dados exclusivamente.
Eles começaram a introduzir a tecnologia de reconhecimento de micro-expressões faciais. Isso lhes permite descobrir se os clientes estão mentindo sobre sua situação financeira quando tomam empréstimos. Para isso, eles desenvolveram sistemas de IA que, com a ajuda de câmeras de smartphones, detectam mudanças mínimas nas expressões faciais que são invisíveis a olho nu. Assim, os bancos identificam possíveis fraudadores e já reduziram suas perdas com empréstimos não pagos em 60%.
Tomada de decisão
Esta é uma tarefa global que é resolvida com sucesso através da introdução de IA e ML nos Serviços Financeiros. Quando um algoritmo pode analisar todos os dados estruturados e não estruturados disponíveis (internos dos processos de negócios da empresa e externos, como solicitações de clientes e suas ações nas mídias sociais), uma instituição financeira pode descobrir tendências úteis e potencialmente perigosas. Ajuda a avaliar os níveis de risco e permite que as pessoas tomem as decisões mais informadas.
Proteção contra Fraude
Bancos e sistemas de pagamento já estão desenvolvendo modelos para identificar e bloquear a maioria das transações fraudulentas. Esses modelos são construídos no histórico de transações do cliente e no comportamento do cliente na Internet. Sistemas baseados em Inteligência Artificial que detectam fraudes on-line foram desenvolvidos a partir das tecnologias de Big Data.
A engenharia social fraudulenta também será reduzida pela Inteligência Artificial. Por exemplo, quando um impostor que finge ser um funcionário do banco falsifica os dados, sua atividade é neutralizada. Tais sistemas tornarão o engano financeiro inútil para os criminosos, e a maioria dos esquemas criminosos “morrerá”.
Melhoria no nível de serviço
Muitos bancos implementaram aplicativos baseados em IA que permitem aos clientes obter respostas para as perguntas atuais. Por exemplo, um cliente pode descobrir suas despesas este mês, o valor gasto em alimentos, dívidas no cartão de crédito, o seguro mais acessível etc.
Existem aplicativos que, quando conectados a um sistema de pagamento, analisam contas. Por exemplo, para comunicação móvel ou a Internet. Estes oferecem ao proprietário mais potencial para economizar e ganhar dinheiro. Algoritmos sofisticados analisam o comportamento do usuário on-line e permitem que instituições financeiras desenvolvam ofertas mais personalizadas e mutuamente benéficas. Por exemplo, se um cliente estiver procurando oportunidades para comprar um carro, o banco poderá desenvolver uma oferta de empréstimo adequada depois de analisar a situação financeira do cliente.
Retenção e aquisição de clientes com base na análise de dados
Com base na análise do comportamento financeiro individual de um cliente, os bancos estão desenvolvendo propostas ou anúncios apropriados. Dessa forma, os bancos também recebem informações sobre as intenções de um cliente ou de um cliente em potencial. Eles têm a oportunidade de atrair um novo cliente que atualmente precisa de uma oferta personalizada e também pode tomar medidas para reter serviços, se o cliente planeja se recusar a trabalhar com este banco.
Sim.Há pouco mais de uma década, quando eu estava no Morgan Stanley, construí um modelo de Monte Carlo no Excel que modelava um acordo de ABS apoiado por centenas de arrendamentos de aeronaves, cada qual assumida como padrão de acordo com uma distribuição de Poisson.Era apenas um pedaço de um modelo desajeitado que rodava no VBA - eram necessários doze PCs 15 horas cada para rodar 10,000 circuitos...
A inteligência artificial e o aprendizado de máquina são usados em finanças das seguintes maneiras:
Avaliação de solvência de crédito
A inteligência artificial ajuda os bancos a emitir crédito com mais confiança para aqueles que passam nas verificações do sistema. Para isso, programas e algoritmos analisam todas as informações disponíveis sobre um potencial tomador de empréstimos, estudam seu histórico de crédito, alterações no nível de seus salários e, com base nisso, determinam a confiabilidade do cliente e a segurança do empréstimo. Além disso, os bancos chineses já foram além e decidiram não se limitar a analisar os dados exclusivamente.
Eles começaram a introduzir a tecnologia de reconhecimento de micro-expressões faciais. Isso lhes permite descobrir se os clientes estão mentindo sobre sua situação financeira quando tomam empréstimos. Para isso, eles desenvolveram sistemas de IA que, com a ajuda de câmeras de smartphones, detectam mudanças mínimas nas expressões faciais que são invisíveis a olho nu. Assim, os bancos identificam possíveis fraudadores e já reduziram suas perdas com empréstimos não pagos em 60%.
Tomada de decisão
Esta é uma tarefa global que é resolvida com sucesso através da introdução de IA e ML nos Serviços Financeiros. Quando um algoritmo pode analisar todos os dados estruturados e não estruturados disponíveis (internos dos processos de negócios da empresa e externos, como solicitações de clientes e suas ações nas mídias sociais), uma instituição financeira pode descobrir tendências úteis e potencialmente perigosas. Ajuda a avaliar os níveis de risco e permite que as pessoas tomem as decisões mais informadas.
Proteção contra Fraude
Bancos e sistemas de pagamento já estão desenvolvendo modelos para identificar e bloquear a maioria das transações fraudulentas. Esses modelos são construídos no histórico de transações do cliente e no comportamento do cliente na Internet. Sistemas baseados em Inteligência Artificial que detectam fraudes on-line foram desenvolvidos a partir das tecnologias de Big Data.
A engenharia social fraudulenta também será reduzida pela Inteligência Artificial. Por exemplo, quando um impostor que finge ser um funcionário do banco falsifica os dados, sua atividade é neutralizada. Tais sistemas tornarão o engano financeiro inútil para os criminosos, e a maioria dos esquemas criminosos “morrerá”.
Melhoria no nível de serviço
Muitos bancos implementaram aplicativos baseados em IA que permitem aos clientes obter respostas para as perguntas atuais. Por exemplo, um cliente pode descobrir suas despesas este mês, o valor gasto em alimentos, dívidas no cartão de crédito, o seguro mais acessível etc.
Existem aplicativos que, quando conectados a um sistema de pagamento, analisam contas. Por exemplo, para comunicação móvel ou a Internet. Estes oferecem ao proprietário mais potencial para economizar e ganhar dinheiro. Algoritmos sofisticados analisam o comportamento do usuário on-line e permitem que instituições financeiras desenvolvam ofertas mais personalizadas e mutuamente benéficas. Por exemplo, se um cliente estiver procurando oportunidades para comprar um carro, o banco poderá desenvolver uma oferta de empréstimo adequada depois de analisar a situação financeira do cliente.
Retenção e aquisição de clientes com base na análise de dados
Com base na análise do comportamento financeiro individual de um cliente, os bancos estão desenvolvendo propostas ou anúncios apropriados. Dessa forma, os bancos também recebem informações sobre as intenções de um cliente ou de um cliente em potencial. Eles têm a oportunidade de atrair um novo cliente que atualmente precisa de uma oferta personalizada e também pode tomar medidas para reter serviços, se o cliente planeja se recusar a trabalhar com este banco.
Se você quiser saber mais, fique à vontade para explorar meu artigo: Aprendizado de máquina em finanças: benefícios, casos de uso e oportunidades