Inteligência Artificial no Setor Financeiro

Os benefícios para os bancos

As necessidades dos clientes mudaram nos últimos anos, e os métodos tradicionais dos bancos com agências físicas de tijolo e argamassa simplesmente não serão suficientes. Mas os bancos e as instituições financeiras estão prestando atenção, e eles estão abraçando novas tecnologias para competir neste mundo digitalizado, baseado em dados e uso de dispositivos. A prova disso é que o Bradesco tem nesse momento o maior projeto mundial do IBM Watson, solução de IA da IBM.

Apenas para ilustrar como a tecnologia da IA é vital para a área financeira, considere este número: 73% das pessoas com idades entre 18 a 35 anos nos EUA, preferem ter seus serviços financeiros tratados pelo Google, Amazon e PayPal, em vez de seu próprio banco. No entanto, eles querem que seus bancos compreendam melhor suas necessidades, com 60% dizendo que querem um parceiro financeiro não um pai financeiro. O verdadeiro problema é que os bancos simplesmente não estão oferecendo serviços atraentes que criam mais valor para o cliente. Uma vez adotada, a Inteligência Artificial pode ajudar a resolver muitas dessas questões com uma visão holística de 360 graus de soluções.

Ao implementar a tecnologia de IA, os bancos veriam os custos reduzidos drasticamente, além de melhorar a funcionalidade e aumentar as ofertas. Mas isso é apenas a ponta do iceberg dos benefícios da IA para o mundo das finanças. Com a capacidade de encontrar, reunir e analisar grandes quantidades de dados instantaneamente, então decifrar essas descobertas com inteligência semelhante ao cérebro, a IA pode detectar pontos de alerta assim que eles ocorrem, o que ajudará na detecção de fraude, bem como evitar o roubo de fundos e informações pessoais. Empresas como a MasterCard e a World Pay vêm usando IA para detectar padrões de transações fraudulentas há vários anos.

Bancos em todo o mundo, especialmente na Europa, começaram a substituir as abordagens mais antigas de modelagem estatística por Inteligência Artificial e tecnologia de computação cognitiva. Ao adotar esse tipo de programa de computação inteligente que pode resolver e mesmo antecipar problemas complexos, alguns bancos experimentaram um aumento de 10% nas vendas de novos produtos, uma economia de 20% nas despesas de capital, um aumento de 20% na coleta de dinheiro e 20% de redução no churn.

A tecnologia de Inteligência Artificial pode até ajudar com o gerenciamento do risco de crédito ao prever com precisão quais clientes são mais propensos a cancelar o serviço ou ter inadimplência em seus empréstimos. Sua análise de perfil de dados pode determinar se alguém é de alto ou baixo risco ao vasculhar através de variáveis e relações, interações, dependências, associações e muito mais. A IA ainda tem o potencial de escolher ações e investimentos vencedores estudando demonstrações de lucros, relatórios de notícias e registros regulatórios em busca de pistas. Com a automação da due diligence, tudo é possível.

A revolução da IA já começou

MasterCard e WorldPay estão na vanguarda da revolução trazida pelo Deep Learning (a principal técnica de Inteligência Artificial), mas diversas outras instituições financeiras estão trazendo atualmente soluções de IA para o dia a dia de suas operações.

O Bank of America está lançando um bot baseado em IA para seu aplicativo de smartphones. Nomeado Erica, o bot usa Inteligência Artificial e análise preditiva para aprender seus hábitos de gastos pessoais. Ele também vai notar se você gasta mais do que o habitual em determinados produtos, oferecer ideias para reduzir a dívida, dar-lhe dicas para poupar dinheiro e alertá-lo se algo acontece com sua pontuação de crédito. Os clientes da Capital One também estão desfrutando da nova funcionalidade de sistemas baseados em IA, com a opção de pagar suas contas usando apenas comandos de voz. E o PayPal anunciou planos para oferecer seus serviços de pagamento na plataforma do Facebook Messenger, tudo isso possível devido à implementação de Inteligência Artificial.

Mesmo os negócios financeiros mais antigos estão evoluindo junto com os bancos mais jovens. Um exemplo é o Lloyd’s Banking Group, cuja linhagem remonta ao final do século XVII. Eles recentemente fizeram parceria com a startup Pindrop para usar sua tecnologia de IA na detecção de chamadas telefônicas fraudulentas. O software inovador da Pindrop pode identificar 147 características diferentes de uma voz humana a partir de uma chamada e, em seguida, criar uma espécie de impressão digital de áudio daquele chamador.

Qual é o próximo passo para a IA?

O potencial da Inteligência Artificial continua a crescer a cada dia. O McKinsey Global Institute estima que o impacto econômico da automação do conhecimento chegará a US $ 6,7 trilhões anualmente até 2025.

Inteligência Artificial continua a ganhar impulso em toda mercado financeiro com a ajuda de empresas como a Intel e a Nvidia. Com a aquisição da startup Nervana a Intel lançará seu novo Application Specific Integrated Circuit (ASIC) chamado Lake Crest no final deste ano. Este processador é personalizado e otimizado para Deep Learning, que é um núcleo de tecnologia da IA ​​inspirado nas redes neurais do cérebro humano. A Intel planeja integrar a tecnologia Nervana com seus processadores Xeon em um projeto chamado Knights Crest. E até 2020, pretende aumentar o desempenho dos seus processadores em até 100x.

Além de investir fortemente em soluções de aprendizagem profunda, a Intel também está promovendo sua tecnologia de computação cognitiva. Eles adquiriram recentemente Saffron, um provedor líder em plataforma de computação cognitiva. Embora o Saffron use uma abordagem diferente da IA em relação às redes neurais da Nervana, seu método de analisar grandes dados irá simplificar o trabalho de servidores de alta potência, além de capacitar dispositivos portáteis menores para ver, detectar e interpretar informações complexas em tempo real.

Já a Nvidia, líder no segmento de GPUs (Unidades de Processamento Gráfico), vem apostando alto na utilização das GPUs para o processamento paralelo em alta velocidade de modelos de Deep Learning. Empresas como Cisco e Dell estão trabalhando em parceria com a Nvidia para fornecer datacenters inteiros baseados em programação paralela, o que pode deixar a execução de sistemas de IA, cerca de 10 a 50 vezes mais velozes. No começo de Maio/2017, a Nvidia lançou a nova arquitetura de GPUs chamada Tesla Volta, cujo desenvolvimento custou a empresa mais de 3 bilhões de dólares. Ninguém investiria tanto dinheiro se não esperasse um retorno isto é um fato.

Como podem ver, a Inteligência Artificial não é mais ilusão dos filmes de ficção científica. Ela está ao nosso redor, e continuará a se expandir, aprender, e crescer mais inteligente e eficaz quanto mais ela mescla insight humano e dedução, com automação e análise.

Nota: Agradecimento a Data Science Academy pelas informações.

Site :http://datascienceacademy.com.br