Partes do setor financeiro, especialmente gestão de patrimônio e negociação de ações, estiveram entre os primeiros elementos no uso comercial da IA. O escopo da inovação liderada pela IA está se ampliando cada vez mais. 

A inteligência artificial no mercado financeiro está sendo aplicada ativamente por Bancos e seguradoras, tanto no front quanto no back office, desenvolvendo serviços inovadores para os clientes e automatizando operações, como pagamentos, modelagem de riscos e detecção de fraudes.

Um dos principais motivadores para essa adoção rápida de IA no setor financeiro é a economia de custos. Em 2030, as organizações tradicionais do setor financeiro poderão reduzir seus custos em 22%, de acordo com a empresa de pesquisas fintech Autonomous Research, o que equivaleria a mais de US$1 trilhão em aplicações. 

Essa economia viria das operações do front, middle e back office e incluiria:

  • redução nos balcões de varejo e nos caixas bancários;
  • aplicação da IA ao compliance e ao processamento de dados;
  • automatização dos sistemas de subscrição e de cobranças.

Fora das motivações financeiras, as empresas de tecnologia, especialmente as pequenas fintechs, deram o impulso para grande parte da própria inovação. Alguns integrantes do setor financeiro reagiram energicamente, associando os conhecimentos e inovações da IA das fintechs.

Apesar disso, Andrei Kirilenko, do Imperial College London, afirma que a variedade de serviços oferecidos pelos bancos e seguradoras tradicionais ainda permanece limitada. 

Ele espera uma nova onda de inovação à medida que as empresas de tecnologia exercem mais pressão sobre a indústria para atender a demanda dos clientes por produtos mais inteligentes e personalizados. “Novos produtos financeiros que ninguém ouviu falar antes proliferarão”, diz ele.

Mais dados, melhores previsões, serviços mais rápidos

Mas afinal, qual direção vai tomar a inovação liderada por IA? 

A principal direção do uso da inteligência artificial no mercado financeiro será a melhoria acentuada nos recursos que existem hoje, à medida que as ferramentas de machine learning analisam quantidades cada vez maiores de dados em variedades cada vez mais amplas. 

Um exemplo disso são os algoritmos de negociação de ações utilizados por empresas de gestão de investimentos e fundos de cobertura, que devem ganhar em precisão preditiva, algo que tem margem considerável para melhorias, de acordo com alguns analistas.

Estratégia de mercado: IA e Robo Advisor para mercados emergentes e maduros

O uso de Robo Advisor pode contribuir para mais facilidade nas oportunidades de investimento por parte dos clientes.

De acordo com William Genovese, vice-presidente de planejamento estratégico corporativo, mercados financeiro e bancário, em termos de um caso de uso muito popular como o Robo Advisors, “acredito que os mercados alvo devem ser centrados em torno de dois segmentos de clientes para otimizar o trabalho feito. 

Para ele, se deve usar o Robo Advisors nas empresas de baixo custo, ao mesmo tempo que o comercializa para novos investidores que gostariam de recebê-lo como uma ferramenta de autoatendimento por sua simplicidade e flexibilidade.

Na maioria dos mercados emergentes, o número de pessoas de classe média e classe média alta que estão em busca de oportunidades para investir é crescente, no entanto, a falta de conhecimento e acesso à informação os impede.

Para a ruptura do mercado de baixo custo, a simplicidade é a característica determinante. O design dos robos advisors deve ser inicialmente simples e fácil de entender pelos investidores. 

Aplicações para investidores no mercado de baixo custo

Aplicações básicas de inteligência artificial no mercado financeiro que estão disponíveis no mercado como Bloom, Robinhood, Stash, e Acorns atendem as necessidades e demandas dos investidores no mercado de baixo custo.

A Stash, por exemplo, oferece investimentos em fundos baseados em preferências de estilo de vida e interesses (empresas de tecnologia de água potável, empresas de Internet, e assim por diante).

Essas aplicações da inteligência artificial no mercado financeiro são simples de utilizar, facilmente adaptáveis e consumíveis por esses novos clientes. Devido a essas características, os investidores podem aprender rapidamente como investir.

Eles também podem testar os mercados com base em suas causas e interesses de vida, investindo em um conjunto de empresas que refletem seus desejos e objetivos adequadamente.

Para prosperar em tal cenário e prosperar em mercados maduros e emergentes, é preciso abraçar parcerias mais ativas com fintechs, diz Genovese da Huawei.

No setor bancário, por exemplo, a inovação terá cada vez mais origem em ecossistemas baseados em plataformas, e não nos próprios bancos. 

“Jogadores tradicionais precisam abraçar tais formas de colaboração para competirem de forma eficaz”, afirma Genovese.

O uso da inteligência artificial no mercado financeiro: o setor bancário

A inteligência artificial no mercado financeiro contribui para que as necessidades dos clientes sejam atendidas da melhor forma possível.

Um gerenciamento de dados estruturados e não estruturados eficaz e seguro para percepções aceleradas é a base sólida que a IA precisa para fornecer o maior valor. 

Cerca de 50% de todos os clientes bancários darão às suas instituições financeiras duas oportunidades de obter a experiência “certa” do cliente com eles. 

Se eles não acertarem, o cliente irá para outro lugar, e o cliente geralmente se baseia na conveniência dos serviços financeiros incorporados à sua vida. E a IA está aproveitando os dados dos clientes por meio de plataformas integradas para oferecer serviços financeiros mais apropriados.

Portanto, percebemos que o uso da inteligência artificial no mercado financeiro é capaz de proporcionar melhor gestão dos dados e, consequentemente, entregar um serviço mais adequado aos clientes.

Chatbots

Os chatbots que os bancos estão usando agora para a interação com o cliente, utilizarão um acesso mais amplo aos dados e uma aprendizagem contínua para fazer ofertas mais específicas aos clientes e fornecer soluções mais precisas para resolver problemas. 

O futuro da inteligência artificial no mercado financeiro

Em uma pesquisa global realizada pela Economist Intelligence Unit no início de 2018, os executivos bancários apontaram para dois pontos como os principais benefícios que suas empresas irão gerar a partir do uso de IA nos próximos cinco anos:

  • melhoria da experiência do cliente;
  • maior engajamento do cliente

Os bancos e credores não bancários utilizarão a  inteligência artificial no mercado financeiro para acelerar as aprovações de empréstimos, que já estão sendo automatizadas hoje em dia. 

As decisões de empréstimos em tempo real se tornarão generalizadas, uma vez que a pontuação de crédito e as avaliações de risco são igualmente automatizadas.

A IA também será utilizada no back office, à medida que os bancos avançam com a automação de pagamentos, detecção de fraudes, gerenciamento de riscos, compliance e outras operações. 

Muito disso é atualmente impulsionado pela automação robótica de processos (RPA), mas a análise preditiva e machine learning irão começar a desempenhar um papel maior nestas áreas nos próximos anos.

Expansão da intersetorialidade

É provável que surjam novos modelos e serviços de pagamento à medida que os prestadores de serviços financeiros ganham um acesso maior aos dados de outros setores. 

O acesso do setor de seguros aos dados automotivos, gerados por sensores IoT nos carros, por exemplo, está levando ao crescimento do seguro do automóvel baseado no uso, no qual avaliações baseadas em IA do comportamento do condutor influenciam no pagamento do seguro.

O Dr. Kirilenko espera que a capacidade das seguradoras e dos bancos para aplicarem técnicas de IA à análise dos dados dos clientes resulte em novos tipos de produtos financeiros. 

Os gestores de patrimônio também irão criar produtos de investimento e aconselhamento para se adequarem aos perfis dos clientes. 

Regras mais rígidas de privacidade de dados em alguns mercados podem impedir tal compartilhamento de dados a curto prazo, mas os fluxos de dados intersetoriais irão, inevitavelmente, aumentar, acredita ele, à medida que os clientes vêm a esperar mais produtos financeiros, de saúde e outros estilos de vida.

Interrupção por vir

Dr. Kirilenko também acredita que combinando sua IA e experiência digital mais ampla com a capacidade única de coletar o comportamento e preferências do cliente, as grandes empresas de tecnologia passarão a competir de forma mais direta com as instituições financeiras tradicionais.

“Os reguladores em muitos mercados estão mais abertos hoje à ideia de substituir partes dos sistemas financeiros por tecnologias que funcionam”, diz ele.

Ação necessária: o uso de computação em nuvem

A computação em nuvem é necessária para que o uso da inteligência artificial no mercado financeiro tenha cada vez mais capacidade para suportar grandes quantidades de dados.

Os usos da inteligência artificial no mercado financeiro requerem que as empresas tenham acesso a quantidades cada vez maiores de capacidade de computação para suportar os algoritmos mais poderosos que irão executar. 

Bancos e seguradoras têm sido usuários mais preocupados em relação aos serviços em nuvem pública do que as empresas de outros setores devido aos riscos para os dados dos clientes. 

É provável que isso mude à medida que os prestadores de serviços de nuvem amenizam as preocupações com a segurança, e os bancos e seguradoras se tornam parceiros mais ativos com fintechs e outras organizações — incluindo até mesmo concorrentes — em ecossistemas orientados para a inovação

Muitas empresas descobrirão que não podem levar suas iniciativas de IA à escala desejada sem um maior uso da nuvem.

A advertência de que os recursos de dados das organizações devem ser preparados para uso da IA aplica-se a todos os setores, mas o desafio pode ser maior para os participantes do setor financeiro. 

Por exemplo, a pesquisa realizada pela consultora PwC no início de 2018 concluiu que as empresas de serviços financeiros estavam entre as menos eficazes na utilização de dados numa comparação intersetorial. 

Apenas 26% dos executivos do setor financeiro disseram que suas empresas usam dados de forma eficaz, o terceiro menor entre os dez setores cobertos.

O que o setor financeiro precisa fazer?

Há muito a se fazer para corrigir a situação e garantir que a inteligência artificial no mercado financeiro seja utilizada de forma adequada e eficiente, mas as empresas do setor precisarão integrar o maior número possível de conjuntos e sistemas de dados isolados que a regulamentação permitir. 

Essa integração é necessária pois, para ser eficaz, a IA precisa de acesso a uma ampla variedade de dados e em diferentes formatos

Bancos e seguradoras também terão de implementar ferramentas analíticas capazes de trabalhar com dados não estruturados.

Este não é um território totalmente desconhecido para os integrantes do setor financeiro, e muitos estão avançando para construir recursos de IA. Mas se as fronteiras que separam os setores financeiros de outros desaparecerem, como prevê o Dr. Kirilenko, muitas instituições financeiras terão dificuldade em manter o ritmo.

A tecnologia e o Cloud Computing têm grande importância em diversos setores, inclusive no mercado financeiro como vimos neste artigo. 

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