10 maneiras pelas quais a inteligência artificial está revolucionando o setor de serviços financeiros

Até 2030, espera-se que a adoção da IA ​​no setor de serviços financeiros agregue US$ 1,2 trilhão em valor, de acordo com um relatório da McKinsey & Company. A Inteligência Artificial (IA) está transformando rapidamente o setor financeiro, revolucionando a maneira como as instituições financeiras operam e impactando profundamente vários aspectos das finanças. A integração da IA ​​nas finanças trouxe inúmeros benefícios da IA ​​nas finanças e, hoje em dia, existe uma ampla gama de aplicações de IA nas finanças que podem mudar o jogo no futuro.

Neste blog, veremos detalhadamente os 10 principais casos de uso de IA no setor financeiro.

Os 10 principais casos de uso de IA em finanças

A revolução da IA ​​começou para as finanças. Aqui estão os 10 principais casos de uso de IA em serviços financeiros.

1. Atendimento ao Cliente

A IA conversacional para finanças surgiu como um divisor de águas no atendimento ao cliente. Ao implantar chatbots e assistentes virtuais com inteligência artificial, bancos e instituições financeiras podem lidar com um grande volume de consultas de clientes de maneira eficiente e em tempo real. Esses assistentes virtuais utilizam recursos de processamento de linguagem natural (NLP) para entender questões financeiras complexas e fornecer respostas precisas prontamente.

Um exemplo notável de IA em finanças é a adoção de assistentes de voz baseados em IA. Esses assistentes de voz, integrados a aplicativos bancários móveis ou dispositivos inteligentes, permitem que os clientes interajam naturalmente por meio de comandos de voz. Os clientes podem verificar os detalhes de suas contas, realizar transações e obter informações financeiras personalizadas simplesmente falando com o assistente de IA.

Por exemplo, a Wells Fargo usa um chatbot do Facebook Messenger desenvolvido com aprendizado de máquina para interagir com seus clientes de maneira eficiente. Os clientes podem acessar todas as informações necessárias sobre suas contas e senhas com a ajuda do chatbot. O uso de IA conversacional em serviços financeiros está transformando o atendimento ao cliente, permitindo suporte personalizado e eficiente.

Outro exemplo notável de IA em finanças é o uso de algoritmos de IA para análise de sentimentos. As instituições financeiras podem analisar o feedback dos clientes, postagens de mídia social e avaliações usando algoritmos de análise de sentimento com tecnologia de IA. Isso fornece informações valiosas sobre as preferências e sentimentos do cliente, permitindo que as organizações abordem proativamente as preocupações do cliente e melhorem a qualidade do serviço.

A integração da IA ​​em serviços financeiros revolucionou o atendimento ao cliente no setor financeiro. IA conversacional, assistentes de voz e análise de sentimento são apenas alguns exemplos de como a IA está transformando o atendimento ao cliente, oferecendo experiências personalizadas e suporte eficiente no setor financeiro.

2. Detecção de Fraude

Com as mais recentes soluções de IA para finanças, as instituições financeiras podem combater com eficácia as atividades fraudulentas, protegendo a si mesmas e a seus clientes.

Ao utilizar algoritmos de aprendizado de máquina e análises preditivas, o uso de IA em serviços financeiros permite a análise de grandes quantidades de dados para identificar e prevenir fraudes em tempo real. Esses sistemas baseados em IA aprendem continuamente com novos dados, detectando padrões de fraude emergentes que podem passar despercebidos pelos sistemas tradicionais baseados em regras.

Os algoritmos de detecção de anomalias são um excelente exemplo de IA para finanças na detecção de fraudes. Eles podem identificar padrões incomuns e desvios do comportamento normal, levantando alertas para uma investigação mais aprofundada. Por exemplo, se um cliente realizar repentinamente várias transações de alto valor de um local desconhecido, o sistema de IA pode sinalizá-lo imediatamente como um possível caso de fraude.

A IA é usada pelo JPMorgan Chase para identificar fraudes em seus negócios de cartão de crédito. O banco criou um algoritmo proprietário que examina as especificidades de cada transação de cartão de crédito em tempo real para detectar padrões de fraude.

As soluções de IA para finanças utilizam diversas fontes de dados, incluindo mídias sociais e bancos de dados externos, para aprimorar os recursos de detecção de fraudes. Ao incorporar dados não estruturados e empregar processamento de linguagem natural (NLP), os sistemas de IA podem identificar indicadores de fraude e detectar com precisão atividades fraudulentas.

3. Avaliação de risco de crédito

A avaliação de risco de crédito é um processo crucial no setor financeiro, e a IA revolucionou essa área ao fornecer soluções avançadas de IA financeira. Com a integração da IA ​​nos serviços financeiros, os modelos de avaliação de risco de crédito no setor financeiro tornaram-se mais precisos e eficientes.

Tradicionalmente, a avaliação do risco de crédito se baseava na avaliação manual e na tomada subjetiva de decisões. No entanto, com o advento da IA ​​no setor financeiro, as instituições financeiras podem automatizar e agilizar esse processo. Algoritmos de aprendizado de máquina e análise preditiva analisam dados extensos, incluindo histórico de crédito, demonstrações financeiras e tendências de mercado, para avaliar o risco associado à concessão de crédito.

Um excelente exemplo da aplicação de IA e ML em finanças é o uso de modelos de pontuação de crédito baseados em IA. Esses modelos analisam dados históricos, identificam padrões e preveem a probabilidade de inadimplência ou inadimplência. Os credores podem tomar decisões informadas, melhorar o gerenciamento de riscos e oferecer taxas de juros competitivas para tomadores de empréstimo confiáveis.

A IA no setor bancário e financeiro permite o monitoramento em tempo real do risco de crédito. Os sistemas de IA no setor financeiro analisam continuamente os dados financeiros e as condições de mercado para fornecer avisos e alertas antecipados sobre possíveis inadimplências de crédito ou deterioração da qualidade de crédito.

4. Gestão de patrimônio personalizada

Com algoritmos avançados e recursos de aprendizado de máquina (ML), a IA está transformando o papel da IA ​​em finanças e permitindo soluções criativas de IA para finanças. A gestão personalizada de patrimônio é uma das principais áreas em que a IA está revolucionando as finanças.

A integração da IA ​​em serviços financeiros capacita as instituições a oferecer consultoria e soluções personalizadas. Por meio da análise de grandes quantidades de dados, incluindo tendências de mercado e desempenho histórico, a IA fornece informações valiosas para a tomada de decisões informadas. Ao alavancar a IA para finanças, as instituições podem personalizar as estratégias de investimento de acordo com as preferências individuais, tolerância ao risco e metas financeiras.

Por exemplo, imagine um investidor buscando otimizar seu portfólio diante das oscilações do mercado. Por meio do uso de ML em finanças, os algoritmos de IA podem monitorar e analisar continuamente as condições do mercado, fazendo ajustes em tempo real no portfólio de investimentos para maximizar os retornos.

A plataforma Aladdin da BlackRock analisa grandes quantidades de dados financeiros, identifica riscos e oportunidades e fornece aos gerentes de investimento insights em tempo real.

O papel da IA ​​nas finanças está revolucionando o setor, facilitando o gerenciamento personalizado de patrimônio e introduzindo soluções inovadoras de IA para finanças. Essa mudança de paradigma permite que as instituições financeiras ofereçam serviços superiores, aprimorando as experiências e os resultados dos clientes. No campo dos serviços financeiros personalizados, a IA nas finanças está remodelando a forma como as instituições operam.

5. Conformidade

A conformidade é um aspecto essencial do setor financeiro, garantindo que as empresas cumpram os padrões regulatórios e as obrigações legais. A IA emergiu como um divisor de águas no campo, revolucionando os processos de conformidade com seus recursos avançados.

O uso de IA em serviços financeiros trouxe melhorias significativas para os procedimentos de conformidade. Um exemplo notável do uso de IA no setor bancário e financeiro é a automação de tarefas de conformidade, como procedimentos de Conheça seu Cliente (KYC). Os algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar os dados do cliente, identificar riscos potenciais e sinalizar indivíduos suspeitos, simplificando o processo de verificação. Isso economiza tempo, reduz custos e garante a conformidade regulatória.

O uso de IA em finanças revolucionou a conformidade ao automatizar tarefas manuais e melhorar a eficiência geral em serviços financeiros e bancários e financeiros.

6. Planejamento Financeiro

A integração da IA ​​nas finanças transformou o planejamento financeiro, aproveitando a análise de dados e os algoritmos de aprendizado de máquina. Por exemplo, plataformas baseadas em IA podem analisar dados financeiros históricos, tendências de mercado e indicadores econômicos para gerar previsões financeiras precisas e personalizadas. Esse recurso da IA ​​ajuda os bancos a atrair a geração do milênio, que forma um importante segmento de clientes na maioria dos países. Isso capacita indivíduos e empresas a tomar decisões informadas e otimizar suas estratégias financeiras.

Um exemplo proeminente de IA em finanças é o uso de consultores robóticos orientados por IA em serviços financeiros. Essas plataformas utilizam IA para finanças para oferecer consultoria de investimento personalizada com base em metas individuais, tolerância a riscos e condições de mercado. Por meio de algoritmos sofisticados, os robo-advisors podem fornecer gerenciamento de portfólio econômico e em tempo real, permitindo que os indivíduos acessem serviços profissionais de planejamento financeiro por uma fração do custo.

Nos últimos tempos, a IA conversacional para finanças ganhou força, permitindo que os usuários interajam com assistentes virtuais para planejamento financeiro. Esses chatbots com inteligência artificial podem responder a perguntas, fornecer insights e até mesmo executar transações financeiras, oferecendo assistência personalizada e conveniência. A IA conversacional parece ser o futuro da IA ​​nas finanças, pois promete trazer uma mudança tectônica na forma como o planejamento financeiro é feito.

7. Previsão e Gestão de Inadimplência

A previsão e o gerenciamento de dívidas incobráveis ​​são um aspecto crítico dos serviços financeiros, e o uso da IA ​​nas finanças está revolucionando esse aspecto do gerenciamento financeiro.

O uso de IA em contabilidade e finanças e suas aplicações em serviços financeiros introduziram ferramentas poderosas para a previsão de inadimplência. Os algoritmos de aprendizado de máquina (ML) podem analisar grandes quantidades de dados históricos, incluindo padrões de pagamento de clientes, pontuações de crédito e indicadores econômicos, para identificar possíveis riscos de inadimplência. Ao aproveitar esses insights, as instituições financeiras podem tomar decisões baseadas em dados e tomar medidas proativas para mitigar dívidas incobráveis.

Além disso, a IA generativa para finanças está sendo utilizada para desenvolver abordagens inovadoras para o gerenciamento de dívidas inadimplentes. Por exemplo, modelos generativos de IA podem simular diferentes cenários econômicos e avaliar seu impacto nas carteiras de empréstimos, permitindo que as instituições financeiras avaliem riscos potenciais e adaptem suas estratégias de acordo.

Os aplicativos de IA em finanças também se estendem à automação dos processos de cobrança de dívidas. Os sistemas baseados em IA podem analisar o comportamento do cliente, padrões de comunicação e dados demográficos para personalizar os esforços de cobrança de dívidas, melhorando as chances de recuperação de dívidas bem-sucedidas e otimizando os recursos.

A IA generativa para finanças, juntamente com ML em finanças, está transformando a previsão e o gerenciamento de dívidas incobráveis. Ao alavancar os recursos analíticos e a automação da IA, as instituições financeiras podem fazer previsões mais precisas, elaborar estratégias eficazes e melhorar os resultados da cobrança de dívidas, melhorando sua saúde financeira geral.

8. Geração de relatórios financeiros

Atualmente, o papel da IA ​​nas finanças está se tornando mais proeminente na geração de relatórios financeiros. Os sistemas baseados em IA podem analisar grandes quantidades de dados financeiros, incluindo transações, faturas e extratos de contas, para automatizar o processo de geração de relatórios. As empresas podem aproveitar o poder da IA ​​em serviços financeiros utilizando algoritmos de aprendizado de máquina que podem extrair informações relevantes, realizar validação de dados e gerar relatórios financeiros abrangentes e sem erros.

Um dos principais casos de uso de IA em finanças é a automação de relatórios regulatórios. As instituições financeiras são obrigadas a cumprir regulamentos complexos e enviar relatórios precisos às autoridades reguladoras. Ao usar IA em finanças, as empresas podem simplificar esse processo extraindo automaticamente dados relevantes, realizando cálculos e gerando relatórios que atendem aos padrões regulatórios.

Além disso, o uso de ML em finanças facilita a geração de relatórios financeiros em tempo real, analisando dados quase em tempo real, permitindo que as partes interessadas acessem informações atualizadas para a tomada de decisões. A integração da IA ​​em contabilidade e finanças revolucionou a geração de relatórios financeiros, transformando a forma como os dados financeiros são processados, analisados ​​e utilizados.

9. Negociação algorítmica

A negociação algorítmica é um dos principais casos de uso da IA ​​em finanças. Com seus recursos avançados, a IA está transformando a negociação de ações, permitindo tomadas de decisão mais rápidas, precisas e baseadas em dados.

O uso extensivo de IA em finanças abriu caminho para a negociação algorítmica. Algoritmos baseados em IA podem analisar grandes quantidades de dados de mercado, incluindo tendências históricas de preços, indicadores de mercado e sentimento de notícias, para identificar padrões e prever movimentos de mercado. Isso permite que as instituições financeiras executem negociações com precisão e eficiência.

A IA conversacional em serviços financeiros também está desempenhando um papel significativo na negociação algorítmica. Os assistentes virtuais equipados com recursos de IA podem processar consultas em linguagem natural dos traders, fornecer insights de mercado em tempo real, analisar estratégias de negociação e executar negociações com base em parâmetros predefinidos.

Por exemplo, a Virtu Financial é uma empresa de negociação eletrônica global que usa IA para alimentar sua plataforma de negociação algorítmica. A plataforma alimentada por IA da empresa pode escanear milhões de pontos de dados em tempo real e executar negociações pelo preço ideal. Com base em estratégias de negociação predefinidas e parâmetros de risco, o sistema pode executar negociações automaticamente em horários e preços ideais, capitalizando oportunidades de mercado e minimizando erros humanos.

A integração de IA e ML em finanças está permitindo que os sistemas de negociação algorítmica aprendam e se adaptem continuamente às condições do mercado. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem ajustar dinamicamente as estratégias de negociação com base em dados em tempo real, otimizando o desempenho e maximizando os retornos.

10. Automatizando tarefas de rotina

Ao alavancar a IA em finanças, as organizações financeiras estão automatizando suas operações e colhendo os benefícios dessa tecnologia.

Um exemplo proeminente é o uso de IA conversacional para finanças. Os assistentes virtuais com tecnologia AI podem interagir com os clientes, fornecendo suporte e assistência em tempo real. Esses chatbots inteligentes podem lidar com consultas de rotina, gerenciamento de contas e transações básicas, liberando recursos humanos para tarefas mais complexas.

Leia também:- Quais são os casos de uso e benefícios do RPA em finanças?

No setor financeiro, a combinação de IA e aprendizado de máquina (ML) é fundamental para automatizar processos. Os algoritmos de ML podem analisar grandes quantidades de dados financeiros, detectar padrões e fazer previsões. Isso permite entrada automatizada de dados, processamento de documentos e reconciliação, reduzindo o esforço manual e melhorando a precisão.

Os benefícios da IA ​​nas finanças são significativos. Ao automatizar tarefas rotineiras, as instituições financeiras podem agilizar as operações, reduzir custos e aumentar a precisão. Além disso, os funcionários podem se concentrar em atividades de maior valor, como análise financeira e tomada de decisões, levando a melhores resultados estratégicos.

O uso de IA em serviços financeiros para automatizar tarefas rotineiras é um divisor de águas para o setor financeiro.

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perguntas frequentes

P. O que é IA em finanças

R. IA em finanças refere-se à aplicação de tecnologias e técnicas de Inteligência Artificial no setor financeiro. Envolve o uso de algoritmos e aprendizado de máquina para analisar grandes quantidades de dados financeiros para executar diferentes tarefas relacionadas a finanças.

P. Como a IA é usada em finanças?

R. A IA é usada em finanças para automatizar tarefas rotineiras, analisar dados para obter insights, melhorar a detecção de fraudes, otimizar estratégias de investimento, personalizar experiências do cliente e aprimorar a avaliação e o gerenciamento de riscos. Ele permite que as instituições financeiras simplifiquem as operações, tomem decisões baseadas em dados, melhorem a eficiência e ofereçam melhores serviços aos clientes.

P. Por que a IA é o futuro das finanças?

R. A IA é considerada o futuro das finanças porque tem o potencial de revolucionar o setor. Com seus recursos avançados, a IA pode processar e analisar grandes quantidades de dados financeiros com mais rapidez e precisão do que os humanos, levando a uma maior eficiência e precisão na tomada de decisões.