A sociedade e o setor financeiro estão passando por uma revolução impulsionada por avanços tecnológicos, sendo a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (मशीन लर्निंग) elementos-chaves. Aplicações e ferramentas que antes seriam consideradas futuristas e obras de ficção científica estão cada vez mais próximas do nosso cotidiano, redefinindo a experiência do cliente, a gestão de ativos, a prevenção de fraudes e outros aspectos cruciais da área.
A demanda crescente por automação e análise preditiva nas finanças é uma das transformações mais latentes. Processos que antes levavam dias e precisavam de inúmeras pessoas, atualmente podem ser feitos em segundos. Um exemplo bem simples é a abertura de conta bancária de pessoa física. É inimaginável para os jovens hoje pensar que antes era necessário pegar uma fila de horas no banco, aguardar o gerente preencher diversos documentos, levar foto ¾ e ainda ter que voltar à agência 15 dias depois para saber se o processo foi ou não aprovado.
Nessa mesma linha, o aprimoramento da experiência do cliente é um dos casos de uso que mais sentimos no dia a dia, quando pensamos na integração de IA com मशीन लर्निंग, seja no front-end, com a automação de processos, substituindo tarefas manuais, melhorando o atendimento ao cliente e implementando chatbots eficientes, seja no 提升一倍, ao agilizar análises como concessão e aprovação de empréstimos.
Outro destaque é a aplicação de aprendizado profundo na avaliação e gestão de riscos de crédito, como visto na parceria entre o Citi e a Feedzai. O uso de Big Data e मशीन लर्निंग na previsão de churn de clientes e na análise de ativos também evidencia a versatilidade dessas tecnologias. Sem as ferramentas em cena, modelos de negócios como os pagamentos na internet seriam impossíveis, já que as transações com o cartão são confirmadas em segundos, com dados navegando globalmente em uma rede interconectada com IA e ML para comprovar que determinada operação está sendo realizada pelo detentor do cartão.
A transformação do uso de IA e मशीन लर्निंग também se sobressai na previsão do mercado de ações, com uso de redes neurais artificiais e algoritmos para estimar oscilações e discrepâncias. A implementação dessas tecnologias na pontuação de crédito, exemplificada pela Equifax, nos Estados Unidos, destaca a abrangência em pauta.
Portanto, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina são catalisadores fundamentais em meio a todo esse cenário, proporcionando eficiência, segurança e अंतर्दृष्टि preditivos para o setor financeiro.
No Brasil, o Banco Central ainda está pavimentando uma revolução com a agenda BC#, que envolve o Pix, Drex e Open Finance. Dentro dessa iniciativa, o uso de IA e ML será transformador para o país. A lógica do mercado será invertida com o cidadão deixando de ser “cliente” para se tornar “usuário”, aumentando a concorrência entre empresas e prestadores de serviços e, ao mesmo tempo, diversificando as oportunidades para o consumidor.
