A inteligência artificial generativa é um tipo de tecnologia que veio para aumentar a produtividade e o desempenho no desempenho diário de diversos setores, tornando-se uma das tendências de grande impacto para o setor financeiro.
De acordo com o AI Risk Survey Report realizado pela KPMG em setembro de 2022, 85% dos entrevistados esperam um aumento no uso de modelos de IA e análise preditiva e metade dos entrevistados afirmou observar um ROI positivo dos investimentos em tecnologia de IA. Nessa corrida, da OpenAI e Amazon ao Google e Microsoft estão dedicando recursos aos avanços em inteligência artificial.
O que é inteligência artificial generativa
Inteligência artificial é um termo usado para classificar máquinas que imitam a inteligência humana, enquanto IA generativa é um tipo de sistema capaz de gerar texto, imagens e outros conteúdos em resposta a solicitações de linguagem natural. A IA generativa produz esse novo conteúdo, como dados sintéticos, que são informações geradas a partir de amostras de dados reais para treinar modelos. O algoritmo é baseado em padrões de aprendizagem e correlações, e uma vez treinado, pode gerar dados idênticos.
A IA generativa pode ser dividida em cinco categorias: geração de conteúdo, extração de informações, chatbots inteligentes, tradução de idiomas e geração de código. Neste artigo, vamos nos concentrar principalmente em como a IA generativa contribui para as áreas de detecção e prevenção de fraudes, privacidade de dados, gerenciamento de riscos e personalização da experiência do cliente.
Aplicações da IA Generativa em Serviços Financeiros
Detecção e prevenção de fraudes
Esse aspecto é uma das preocupações prioritárias para bancos, cooperativas e empresas de soluções financeiras. A exploração de tecnologias avançadas, como a IA generativa, permite melhorar as capacidades de detecção de padrões e/ou modelos preditivos.
Ao treinar modelos em grandes conjuntos de dados, é possível gerar dados sintéticos que simulam as características e comportamentos de atividades fraudulentas. Esses dados sintéticos podem ajudar a criar cenários realistas para testar e ajustar seus sistemas de detecção de fraude on-line.
Além disso, modelos de aprendizado de máquina treinados em dados gerados por IA podem detectar atividades fraudulentas com mais precisão, reduzindo falsos positivos e negativos. Isso leva a uma detecção de fraude mais eficiente e menos impacto nas transações legítimas dos clientes.
Privacidade de Dados e Informações
O uso de dados sintéticos torna possível criar informações compartilháveis em vez de dados de clientes que não podem ser compartilhados devido às leis de proteção de dados. Por exemplo, os dados sintéticos do cliente são ideais para a formação de modelos de aprendizado de máquina, que ajudam a determinar se um cliente é elegível para um crédito ou empréstimo hipotecário e quanto é o montante que pode ser oferecido.
Gestão de Riscos e Conformidade Regulatória
Estabelecer um plano de gerenciamento de riscos é essencial para gerenciar a liquidez e funcionar adequadamente, bem como tomar medidas para preservar a rentabilidade. A IA generativa é uma solução que minimiza essas perdas resultantes.
Por exemplo, a Rede Adversarial Gerativa (GAN) – um modelo generativo baseado em redes neurais profundas – permite calcular o valor e a quantidade potencial de uma perda de valor em risco para um determinado período. Também cria cenários econômicos para prever o futuro do mercado financeiro.
A IA generativa também ajuda a manter a conformidade regulatória. Por meio da automação de processos, ajuda a identificar possíveis não conformidades e mitigar riscos antes que eles ocorram; com monitoramento em tempo real das transações, identificação de anomalias e detecção de padrões que indiquem possíveis violações. Além disso, você pode analisar mudanças regulatórias e atualizar sistemas, garantindo a conformidade contínua com os requisitos em evolução.
Personalização da experiência do cliente
Oferecer experiências otimizadas, ágeis e únicas é cada vez mais importante nas soluções financeiras atuais. Os clientes esperam soluções personalizadas que atendam às suas necessidades e preferências individuais. Oferecer uma proposta de valor fomenta a confiança e a fidelização, fortalecendo o relacionamento com as pessoas.
A inteligência artificial generativa possibilita oferecer assessoria financeira personalizada, aproveitando dados, padrões de consumo e preferências dos clientes. Ao analisar grandes conjuntos de informações, como histórico de transações e metas financeiras, os algoritmos de IA podem gerar recomendações personalizadas adaptadas às circunstâncias únicas de cada cliente.
Outro exemplo são as carteiras de investimentos. A IA generativa pode otimizar a alocação de ativos e sugerir opções de investimento adequadas, analisando dados históricos de mercado e aplicando algoritmos avançados. Essa abordagem personalizada garante que as pessoas recebam recomendações alinhadas com seus objetivos, aumentando a probabilidade de alcançar os resultados desejados.
Isso permite que os clientes tomem decisões mais informadas sobre orçamento, poupança e investimento, melhorando seu bem-estar financeiro.
A inteligência artificial generativa tem grande impacto no setor financeiro com a automação de processos, geração de padrões e modelos preditivos, melhor avaliação de riscos, detecção de fraudes, além da otimização de experiências personalizadas na jornada do cliente.
A adoção desse tipo de tecnologia permite que as instituições prestadoras de serviços financeiros tomem decisões baseadas em dados, melhorem a produtividade e a eficiência operacional para se manterem competitivas na economia digital atual.
Como a Topaz pode ajudar
Utilizamos IA generativa em diversas soluções, uma delas é a Online Fraud Detection, solução antifraude líder de mercado que ajuda empresas e seus usuários a prevenirem fraudes de forma inovadora e eficiente em canais transacionais, serviços digitais e e-commerce. Graças ao ecossistema de inteligência conectado e colaborativo, usamos aprendizado de máquina de autenticação transacional, biométrica e baseada em risco, permitindo analisar transações em tempo real que evitam fraudes antes que elas aconteçam.
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