IA e o setor financeiro - uma combinação perfeita?

Equipe editorial da Getronics

Neste artigo:

As aplicações da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina (ML) no mundo real têm sido um divisor de águas para o setor financeiro, embora as mudanças estejam ocorrendo de forma gradual. Embora os bancos e as instituições financeiras estejam adotando rapidamente a IA generativa, que, entre outras coisas, promete crescimento dos lucros e melhor tomada de decisões, ela também traz novos riscos que precisam ser gerenciados.  

Neste artigo, exploraremos a IA no contexto do setor financeiro. Embora ela tenha muito potencial, é essencial estar atento aos riscos existentes, especialmente o crescente risco de fraude que está representando um desafio mais significativo a cada dia que passa. À medida que a IA se acelera, o mesmo acontece com as táticas dos agentes de ameaças que visam explorar os sistemas financeiros, tornando a batalha contra a fraude uma frente em constante evolução. 

IA em finanças

Uma breve visão geral da IA no setor financeiro 

A adoção da IA no setor de serviços financeiros teve um crescimento significativo, com a IA preditiva se tornando cada vez mais predominante, enquanto a IA generativa está apenas começando a deixar sua marca.  

Apesar das hesitações iniciais, os recursos da IA generativa agora estão atraindo interesse, com as instituições financeiras buscando aproveitar seu potencial em conjunto com a IA preditiva. À medida que os avanços no gerenciamento de riscos continuam, prevê-se que a adoção da IA generativa se acelere, posicionando-a como uma formidável vantagem competitiva no setor financeiro. 

Fonte: Pesquisa dos membros da UK Finance, conforme relatado em "O impacto da IA nos serviços financeiros", relatório publicado pela UK Finance. "Amplamente implantada", nesse contexto, significa cinco ou mais funções ativas, enquanto "Estreitamente implantada" significa menos de cinco. 

A jornada rumo a uma implementação mais ampla da IA generativa nos serviços financeiros tem seus obstáculos. Esses desafios vão desde as restrições técnicas e a necessidade de estabelecer uma base de inovação robusta até a tarefa crítica de recrutar uma força de trabalho com as habilidades necessárias. Uma das preocupações mais urgentes das empresas é garantir que o uso da IA generativa esteja alinhado com as estruturas legais existentes, uma tarefa complicada pelo cenário em evolução da regulamentação da IA. A imprevisibilidade em torno das futuras direções regulatórias acrescenta outra camada de complexidade, exigindo das instituições financeiras uma abordagem adaptável e com visão de futuro. 

Atualmente, o setor financeiro está nos estágios iniciais da adoção da IA generativa. Entretanto, essa fase inicial está repleta de potencial para integração em massa nas principais funções operacionais. Esse cenário que está se desenrolando apresenta uma oportunidade de ouro para as empresas com visão de futuro aproveitarem a IA generativa, não apenas como uma ferramenta de inovação, mas como uma alavanca estratégica para obter uma vantagem competitiva. As instituições que enfrentarem esses desafios iniciais de forma eficaz, adotando o potencial transformador da IA generativa e, ao mesmo tempo, gerenciando habilmente a conformidade normativa e os obstáculos técnicos, poderão se beneficiar à medida que o setor de serviços financeiros continuar a inovar e se transformar.  

O potencial da IA no setor financeiro 

Automação de processos 

A integração da IA nos setores financeiro e de seguros levou a muitas melhorias consideráveis na eficiência operacional. Isso é obtido principalmente pela automação de tarefas repetitivas e demoradas, como entrada de dados, processamento de documentos e tratamento de consultas rotineiras de clientes. As soluções modernas podem transmitir esses processos com precisão e velocidade notáveis, e elas estão melhorando a cada dia. 

Ao delegar tarefas rotineiras à IA, as empresas podem reduzir o risco de erro humano e redistribuir seus recursos humanos para que se concentrem em questões mais estratégicas e complexas, promovendo a inovação e aumentando a satisfação profissional dos funcionários, que agora podem se envolver em um trabalho mais significativo. 

Em uma pesquisa recente, perguntou-se a 23 instituições financeiras do Reino Unido: "O que melhor descreve o uso atual de IA em sua instituição?" 

Avaliação e gerenciamento de riscos 

Por motivos óbvios, a capacidade de avaliar o risco de forma rápida e precisa é fundamental no setor financeiro. Os algoritmos de IA se destacam por sua capacidade de digerir e analisar vastos conjuntos de dados muito além da capacidade humana, identificar fatores de risco para apólices de seguro e apontar oportunidades de investimento promissoras.  

Esse poder analítico bruto de algumas soluções de IA permite que as empresas tomem decisões não apenas mais rápidas, mas também fundamentadas em um entendimento mais abrangente da exposição ao risco. Consequentemente, o papel da IA na avaliação de riscos está reinventando a forma como as empresas abordam o planejamento estratégico e o gerenciamento de riscos, levando a práticas comerciais mais resilientes e informadas. 

Detecção de fraudes 

Historicamente, o setor financeiro tem sido alvo de agentes de ameaças. Com a adoção generalizada da tecnologia entre consumidores e empresas, aumentando a superfície de ataque e facilitando a prática de crimes financeiros pelos criminosos, as empresas precisam implementar salvaguardas robustas para evitar perdas financeiras e proteger os dados dos clientes. A capacidade da IA de detectar atividades fraudulentas em tempo real é uma das razões pelas quais ela decolou no setor financeiro.  

Ao examinar os padrões de transação e identificar anomalias, os sistemas de IA podem sinalizar possíveis fraudes com uma precisão que os métodos tradicionais têm dificuldade de alcançar. Essa abordagem proativa não apenas reduz o potencial de perdas financeiras significativas, mas também reforça a confiança dos clientes - eles ficam tranquilos ao saber que seus provedores financeiros estão usando tecnologia de ponta para proteger seus ativos e informações pessoais. 

Experiência personalizada do cliente 

Os chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA estão redefinindo o atendimento ao cliente no setor financeiro. Ao fornecer recomendações personalizadas, responder a consultas e ajudar no gerenciamento de contas, essas interfaces de IA criam uma experiência do cliente que é perfeita e envolvente.  

Essa interação personalizada aumenta a satisfação do cliente e promove a fidelidade, pois os clientes apreciam a conveniência e o serviço personalizado que a IA pode oferecer. Em um momento em que os clientes estão sempre esperando mais, a IA está se tornando uma ferramenta essencial e obrigatória para oferecer um serviço excepcional. 

Dito isso, há algumas limitações. De acordo com a Forbes, o chatbot de serviços financeiros médio só consegue lidar com questões simples de manutenção de contas. Ele tem dificuldade para explicar conceitos financeiros, não pode ajudar no planejamento financeiro e não fornece conselhos ou ajuda com investimentos.  

"Os chatbots do setor são projetados principalmente para lidar com necessidades relativamente simples de suporte ao cliente e não são avançados o suficiente para servir como um verdadeiro assistente ou consultor." 

Essa é uma área em que a IA generativa pode fazer uma grande diferença nos serviços financeiros. Os assistentes de IA generativa podem responder a uma ampla gama de consultas com precisão, explicar conceitos financeiros e fornecer conselhos de alto nível quando solicitados corretamente.  

Análise preditiva 

A capacidade da IA de realizar análises preditivas por meio da análise de dados históricos oferece às empresas financeiras e de seguros uma ferramenta poderosa para prever tendências futuras. Seja prevendo mudanças nos mercados financeiros ou antecipando sinistros de seguros, a IA permite que as empresas façam a transição de estratégias reativas para proativas.  

Essa previsão pode levar a uma tomada de decisão mais informada, otimizando assim as estratégias para aproveitar as oportunidades futuras ou mitigar os riscos potenciais. A análise preditiva, portanto, aumenta a vantagem competitiva de uma empresa e contribui para resultados comerciais mais estáveis e preditivos. 

Monitoramento da conformidade 

Os regimes regulatórios estão mudando rapidamente em resposta aos desafios impostos pelo desenvolvimento da tecnologia e da IA e pelo aumento da criminalidade que isso possibilitou. As instituições financeiras devem garantir que estejam prontas para cumprir as novas leis e regulamentações ou arriscar multas pesadas e danos à reputação.  

Ao alertar os responsáveis pela conformidade sobre discrepâncias, a IA pode ajudar as empresas a manter uma postura de conformidade rigorosa. Esse monitoramento automatizado garante que as empresas permaneçam no lado certo das leis e dos requisitos regulatórios atuais e reduz a carga de trabalho das equipes de conformidade, permitindo que elas se concentrem em questões de conformidade mais estratégicas. 

Além disso, a IA generativa pode ser programada para procurar e interpretar continuamente diretrizes regulatórias novas ou alteradas em todas as jurisdições. Em seguida, ela pode gerar resumos ou relatórios detalhados sobre como essas alterações afetam diferentes aspectos das operações de uma instituição financeira, garantindo que as equipes de conformidade estejam sempre cientes dos requisitos mais recentes e possam ajustar suas estratégias de acordo. 

Gerenciamento de investimentos 

Os chamados consultores robóticos movidos a IA podem soar como algo saído de um filme de ficção científica. Ainda assim, eles são reais e estão disponibilizando a gestão de investimentos para um público mais amplo, à medida que a IA generativa continua a se estabelecer.  

Ao fornecer consultoria de investimento automatizada e personalizada com base no perfil de risco e nas metas financeiras de um indivíduo, esses consultores com tecnologia de IA abriram as portas do investimento para aqueles que talvez achassem as vias tradicionais muito assustadoras ou caras.  

Essa abordagem orientada por IA não apenas simplifica o processo de investimento, mas também o adapta para atender às necessidades exclusivas de cada investidor, o que pode levar a portfólios mais diversificados e equilibrados em uma seção mais abrangente da população. 

O papel crescente da IA na detecção e prevenção de fraudes 

A detecção e a prevenção de fraudes sempre foram a pedra angular do gerenciamento de riscos em finanças e seguros. Como mencionamos anteriormente, assim como o crescimento da IA impediu uma infinidade de novos desafios e ameaças para as empresas, ele também levou a uma mudança na forma como elas abordam o assunto, passando dos métodos tradicionais, muitas vezes reativos, para uma postura mais dinâmica e proativa. 

A capacidade da IA de examinar e analisar grandes volumes de dados em tempo real equipou as empresas com uma ferramenta poderosa para detectar padrões suspeitos e anomalias indicativas de atividades fraudulentas. Veja como ela faz isso.  

Detecção de anomalias 

Os algoritmos de IA são hábeis em examinar dados históricos de transações para identificar padrões de comportamento estabelecidos para indivíduos ou entidades. Esses padrões são uma referência em relação à qual qualquer desvio pode ser examinado em busca de possíveis fraudes. Por exemplo, uma transação significativamente mais significativa do que o gasto médio de um usuário ou uma transação originada de um local geograficamente incomum pode ser sinalizada.  

Esse recurso se baseia nos algoritmos de aprendizagem profunda da IA, que, por meio de grandes quantidades de dados, aprendem a discernir entre anomalias benignas e aquelas indicativas de fraude, reduzindo assim os falsos positivos e concentrando os recursos de investigação de forma mais eficaz. 

Modelos de aprendizado de máquina 

A IA para detecção de fraudes é, em sua essência, baseada em modelos de aprendizado de máquina treinados em conjuntos de dados de atividades fraudulentas e não fraudulentas conhecidas. Esses modelos, que utilizam técnicas como classificação, agrupamento e detecção de anomalias, evoluem continuamente ao aprender com novos dados.  

Essa capacidade de se adaptar e melhorar continuamente torna os modelos de aprendizado de máquina cada vez mais proficientes na identificação até mesmo dos indicadores de fraude mais sutis. Isso ajuda a garantir que as instituições financeiras fiquem um passo à frente dos fraudadores que mudam constantemente suas táticas.  

Processamento de linguagem natural 

O processamento de linguagem natural (NLP) permite que os sistemas de IA analisem e compreendam dados de texto com grande nuance, desde e-mails de clientes e registros de bate-papo até publicações em mídias sociais. Técnicas como análise de sentimentos e extração de palavras-chave podem revelar a intenção por trás das comunicações, identificando possíveis fraudes por meio da detecção de padrões de linguagem suspeitos ou da discussão de tópicos específicos conhecidos por estarem associados a atividades fraudulentas. Essa análise amplia os recursos de detecção da IA para além dos dados numéricos, oferecendo uma visão abrangente dos possíveis indicadores de fraude. 

Análise de rede 

A capacidade da IA de analisar redes complexas e relacionamentos entre entidades pode revelar conexões ocultas que podem indicar esquemas fraudulentos, como lavagem de dinheiro ou conluio. Ao mapear essas redes, a IA pode descobrir padrões de comportamento característicos de fraudes organizadas, permitindo que as instituições desmontem anéis de fraude inteiros em vez de apenas capturar autores individuais. 

Monitoramento em tempo real 

O monitoramento em tempo real é talvez um dos desenvolvimentos mais importantes na detecção moderna de fraudes. Os sistemas alimentados por IA podem examinar todas as transações à medida que elas acontecem e compará-las com indicadores de fraude conhecidos e padrões aprendidos de comportamento normal. Esse imediatismo permite que as instituições financeiras detectem a fraude no ato, reduzindo drasticamente a janela de oportunidade para os criminosos e o potencial de perda financeira. 

Exemplos de monitoramento em tempo real em ação incluem: 

  • Análise de transações: Os sistemas de IA examinam cada transação em tempo real, comparando-as com os padrões de comportamento estabelecidos. Qualquer transação que se desvie significativamente desses padrões - por exemplo, uma transferência excepcionalmente grande ou um pagamento para uma conta nova e não verificada - é sinalizada para análise posterior. Essa resposta imediata ajuda a evitar transações fraudulentas antes que elas sejam concluídas. 
  • Anomalias baseadas em localização: Ao integrar dados de geolocalização, a IA pode detectar quando um cartão ou conta está sendo usado em um local que não corresponde aos padrões conhecidos do usuário ou à localização física atual, conforme indicado pelo dispositivo móvel. Essas discrepâncias podem disparar alertas em tempo real para a instituição e para o cliente, potencialmente impedindo a fraude. 
  • Verificação biométrica: No contexto de aplicativos bancários móveis ou de pagamento, os sistemas com tecnologia de IA podem monitorar entradas biométricas, como impressões digitais, reconhecimento facial ou comandos de voz em tempo real. Se o sistema detectar anomalias nos dados biométricos, ele poderá bloquear imediatamente as transações e solicitar uma verificação adicional, acrescentando uma camada extra de segurança. 

Biometria comportamental 

Além das medidas biométricas tradicionais, a IA explora a biometria comportamental, analisando os padrões de como os usuários interagem com seus dispositivos. Isso inclui ritmos de digitação, movimentos do mouse e comportamentos de navegação, criando um perfil tão exclusivo que qualquer desvio pode indicar comprometimento da conta ou roubo de identidade. Essa forma sofisticada de detecção acrescenta outra camada de segurança, tornando cada vez mais difícil o acesso não autorizado. 

Exemplos de biometria comportamental incluem: 

  • Dinâmica de pressionamento de teclas: Isso envolve a análise de como um usuário digita em um teclado, incluindo o ritmo e o tempo entre pressionar e soltar as teclas. A IA pode detectar inconsistências nos padrões de digitação que podem sugerir um usuário diferente, indicando, potencialmente, a tomada de controle da conta ou tentativas de acesso não autorizado. 
  • Padrões de deslizamento e dinâmica de toque: Em dispositivos com tela sensível ao toque, os padrões de deslizamento, a quantidade de pressão aplicada e a velocidade das interações de toque podem servir como identificadores exclusivos. Os sistemas de IA podem analisar esses padrões em busca de sinais de comportamento anômalo, o que é útil em aplicativos bancários móveis e de pagamento para evitar o acesso não autorizado. 
  • Navegação e comportamento de navegação: Examinar como os usuários navegam por aplicativos ou sites, incluindo sequências de visitas a páginas, interação com formulários e tempo gasto nas páginas, também pode servir como biometria comportamental. A IA pode detectar desvios dos padrões estabelecidos, sugerindo que um usuário diferente pode estar tentando cometer fraude. 

Integrações com bancos de dados de fraudes 

Por fim, a integração dos sistemas de IA com bancos de dados externos sobre fraudes aumenta sua capacidade de filtrar transações e identidades em relação a listas abrangentes de fraudadores conhecidos, identidades roubadas e entidades na lista negra. Essa referência cruzada é fundamental para identificar e interromper rapidamente as transações que representam um alto risco de fraude. 

Nosso parceiro OneReach.ai chama essa função de "Alerta de Fraude" e pode ser programada para fornecer alertas em tempo real quando uma atividade suspeita é detectada. Isso facilita o cumprimento das obrigações das equipes de conformidade na detecção de possíveis casos de fraude e na apresentação de relatórios oportunos aos órgãos reguladores. Na UE, por exemplo, as empresas regulamentadas devem apresentar um Relatório de Atividades Suspeitas quando houver conhecimento, suspeita ou motivos para acreditar que esteja ocorrendo lavagem de dinheiro ou financiamento do terrorismo. 

Reinventando finanças e seguros 

A IA tornou-se indispensável na batalha contínua dos setores financeiro e de seguros contra a fraude, aumentando significativamente sua capacidade de detectar e prevenir atividades fraudulentas. Por meio de sua capacidade de automatizar e refinar os processos de documentação, reduzir a carga de documentos físicos e implementar técnicas avançadas de detecção de fraudes, a IA prepara o terreno para uma nova era nas operações financeiras - uma era em que a eficiência e a segurança são significativamente aprimoradas. 

No entanto, é na implementação de ferramentas de análise avançada que a IA tem o impacto mais significativo. Isso permite que as empresas examinem vastos dados de transações em tempo real para identificar padrões suspeitos e anomalias que se desviam das normas estabelecidas. Esse recurso é essencial para identificar possíveis casos de fraude e permite a sinalização imediata de atividades incomuns para atender aos requisitos regulamentares e de conformidade.  

Além disso, as técnicas de modelagem preditiva da IA equipam as empresas com a previsão de antecipar esquemas fraudulentos antes que eles se concretizem, fornecendo, assim, uma ferramenta inestimável para proteger ativos, manter a confiança do cliente e manter uma postura de defesa robusta contra a crescente superfície de ataque e a sofisticação das tentativas de fraude.