IA na fintech: disruptir ou melhorar a banca tradicional?

• A inteligência artificial está transformando o setor de serviços financeiros ao melhorar a avaliação de riscos, o atendimento ao cliente e o score de crédito, oferecendo tanto disrupções quanto oportunidades para bancos tradicionais e pequenas empresas de fintech
• A IA permite que pequenas empresas de fintech concorram com grandes bancos ao fornecer serviços financeiros personalizados, permitindo-lhes oferecer soluções sob medida que rivalizam com as de instituições financeiras estabelecidas

Durante a conferência Money20/20 de 2024 em Las Vegas, aNVIDIArevelou uma visão revolucionária daIApara o setor financeiro que poderia redefinir o futuro da banca. Em meio ao entusiasmo em torno da IA generativa e seu impacto nas indústrias ao redor do mundo, o CEO da NVIDIA,Jensen Huang, subiu ao palco com uma declaração ousada: “A IA será a transformação mais importante dos serviços financeiros desde o advento da Internet.”

As observações de Huang não eram apenas hype. As últimas inovações em IA da NVIDIA, do processamento acelerado de dados à análise preditiva em tempo real, visam melhorar tudo, desde a detecção de fraudes até o atendimento personalizado ao cliente em finanças. Uma demonstração chave foi uma plataforma baseada em IA projetada para otimizar a gestão de riscos para os bancos, permitindo-lhes prever e mitigar potenciais crises financeiras antes que elas ocorram.

O desvelar não foi apenas uma exibição de tecnologias avançadas – representou um ponto de virada na conversa em andamento sobre o papel daIAno futuro das finanças. Enquanto asinstituições financeiras tradicionaiscontinuam a lutar com a transformação digital, a visão da NVIDIA apresenta tanto um desafio quanto uma oportunidade. AIApoderia disruptir osetor bancáriocomo o conhecemos, ou melhorará simplesmente os sistemas já existentes?

Este artigo explorará a natureza dupla daIA na fintech, com foco em como ela permite que pequenas instituições financeiras concorram com os gigantes estabelecidos por meio da inovação em consultores financeiros inteligentes e serviços personalizados.

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IA na avaliação de riscos e score de crédito

A avaliação de riscos e o score de crédito são duas áreas críticas onde aIAestá tendo um impacto transformador no setor de serviços financeiros. Aavaliação de riscosrefere-se ao processo de avaliar a probabilidade de um mutuário entrar em inadimplência em um empréstimo ou obrigação de crédito. Os métodos tradicionais de avaliação de riscos frequentemente dependem de dados financeiros históricos, como scores de crédito e níveis de renda, mas esses modelos podem não fornecer uma imagem completa da capacidade de pagamento de um mutuário. Oscore de créditoé um sistema estabelecido que atribui um valor numérico à credibilidade de um mutuário com base em fatores como comportamento de empréstimo passado, histórico de pagamento e obrigações financeiras atuais.

No passado, a avaliação de riscos e o score de crédito usavam principalmente dados como históricos de crédito e renda, o que podia excluir pessoas com registros financeiros limitados ou antecedentes não tradicionais. Isso levou ao que é chamado deinvisibilidade de crédito, onde muitas pessoas – especialmente em comunidades mal atendidas – não conseguiam acessar crédito simplesmente por falta de históricos de crédito suficientes ou convencionais.

AIAestá mudando rapidamente essa dinâmica. Ao aproveitar vastas quantidades de dados, incluindo fontes alternativas como atividade em redes sociais, pagamentos de contas de serviços públicos e até mesmo comportamento transacional, os modelos baseados em IA podem avaliar o risco com um nível de precisão e inclusividade anteriormente inacessível. Isso abre novas possibilidades, oferecendo às instituições financeiras uma visão mais precisa do perfil de risco de um mutuário, mesmo para aqueles que não são tradicionalmente "creditáveis".

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Opiniões de especialistas sobre IA no score de crédito

Para entender completamente as implicações daIA no score de crédito, é essencial analisar as perspectivas de especialistas de ponta que estão na vanguarda do papel da IA na transformação do setor financeiro.

1. Gary S. Litman, CEO da Finicity
   “A IA está redefinindo o score de crédito. Ela fornece uma imagem muito mais precisa dos comportamentos financeiros de um indivíduo e, mais importante, permite a tomada de decisões em tempo real”, explica Litman. Sua empresa, Finicity, concentra-se em capacitar instituições financeiras a aproveitar fontes de dados alternativas para melhorar a precisão dos scores de crédito. Litman acredita que a IA ajuda a mitigar os desafios impostos pelos métodos tradicionais de score de crédito, como acesso limitado a dados e vieses históricos, que historicamente excluíram milhões de pessoas das oportunidades financeiras.
2. Dr.Ranjay Gulati, professor de administração de empresas na Harvard Business School
   O Dr. Gulati enfatiza: “A capacidade da IA de personalizar o crédito e as avaliações de risco representa um salto para tornar os serviços financeiros mais inclusivos e acessíveis.” Ele argumenta que a IA, quando aplicada corretamente, democratiza o acesso ao crédito ao oferecer produtos financeiros adaptados às circunstâncias individuais. Ao usar algoritmos de aprendizado de máquina, os credores podem oferecer produtos de empréstimo personalizados com base em uma gama mais ampla e mais sutil de fatores, melhorando assim a inclusão financeira das populações mal atendidas.
3. Janet Yellen, secretária do Tesouro dos Estados Unidos
   Em um discurso recente, Janet Yellen enfatizou: “A IA pode desempenhar um papel fundamental no avanço do acesso equitativo ao crédito, especialmente integrando diversas fontes de dados que poderiam ter sido negligenciadas anteriormente.” Yellen defende há muito tempo a melhoria da inclusão financeira e garantir que as tecnologias emergentes, como a IA, sejam aproveitadas para criar sistemas financeiros mais equitativos. Ela vê a IA como uma ferramenta para ajudar indivíduos e empresas com históricos financeiros limitados a acessar crédito acessível, o que é crucial para o crescimento econômico.

A IA está redefinindo o score de crédito. Ela fornece uma imagem muito mais precisa dos comportamentos financeiros de um indivíduo e, mais importante, permite a tomada de decisões em tempo real

Gary S. Litman, CEO da Finicity

Estudo de caso: IA na prática

Várias empresas de fintech já estão demonstrando o poder daIAna transformação daavaliação de riscose doscore de crédito.Zest AI, uma plataforma baseada em aprendizado de máquina, fez progressos significativos na remodelação dos modelos de score de crédito. Os algoritmos da Zest AI avaliam não apenas pontos de dados tradicionais como históricos de crédito, mas também dados não tradicionais, como padrões de transação e volatilidade de renda. Essa abordagem holística do score de crédito permitiu que as instituições financeiras previssem melhor a probabilidade de inadimplência e oferecessem taxas de juros mais competitivas a mutuários anteriormente mal atendidos.

Upstart, outro líder em fintech, usa inteligência artificial para prever a capacidade de crédito incorporando uma gama de pontos de dados alternativos, como educação, histórico de emprego e até características pessoais. Os modelos da Upstart demonstraram reduzir as taxas de inadimplência ao oferecer decisões de empréstimo mais personalizadas. Como afirmaDave Girouard, CEO da Upstart: “A IA nos permite tomar decisões mais inteligentes que não são restritas por suposições antigas e tendenciosas. Podemos servir uma variedade maior de consumidores com taxas mais acessíveis.”

Um número crescente de bancos também está adotando sistemas baseados em IA para score de crédito. OJPMorgan Chase, por exemplo, usa IA para analisar dados não tradicionais, como comportamento de compra dos clientes e atividade em redes sociais, para melhorar suas avaliações de risco. Essas abordagens baseadas em IA ajudam o banco a identificar e oferecer produtos a pessoas que podem não se encaixar no molde de crédito tradicional, aumentando assim o acesso aos serviços financeiros para milhões de pessoas.

A IA nos permite tomar decisões mais inteligentes que não são restritas por suposições antigas e tendenciosas. Podemos servir uma variedade maior de consumidores com taxas mais acessíveis.

Dave Girouard, CEO da Upstart

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Transformando o atendimento ao cliente com IA

O atendimento ao cliente é outra área onde a IA tem um impacto profundo. O atendimento ao cliente há muito é um elemento essencial da experiência bancária. Nos modelos bancários tradicionais, o atendimento ao cliente frequentemente envolve longos tempos de espera, consultas repetitivas e falta de personalização. Oatendimento ao clienterefere-se às interações entre as instituições financeiras e seus clientes, que incluem resolução de dúvidas, resposta a preocupações e fornecimento de aconselhamento personalizado. À medida que os bancos se esforçam para melhorar a eficiência e a satisfação do cliente, asferramentas alimentadas por IA, comochatbots,assistentes virtuaiseserviços de suporte automatizados, estão mudando rapidamente a forma como as instituições financeiras interagem com seus clientes.

Opiniões de especialistas sobre IA no atendimento ao cliente

Para entender melhor como a IA está remodelando o atendimento ao cliente no setor bancário, vamos ouvir alguns especialistas que estiveram na vanguarda da integração da IA nos serviços financeiros.

1. Bryan M. Gildenberg, diretor de conhecimento na Kantar
   “A IA não é apenas uma ferramenta de automação; é uma ferramenta para melhorar as relações com os clientes”, afirma Gildenberg. Segundo ele, a IA no atendimento ao cliente permite que os bancos não apenas simplifiquem as operações, mas também aprofundem o engajamento dos clientes ao oferecer experiências hiperpersonalizadas. Ele enfatiza que a IA permite que os bancos prevejam as necessidades dos clientes, adaptem recomendações e resolvam problemas mais rapidamente, levando a uma maior fidelidade e satisfação do cliente. “O verdadeiro poder da IA reside na sua capacidade de aprender com interações passadas e melhorar ao longo do tempo”, acrescenta Gildenberg.
2. Carla Hendra, líder de inteligência artificial na Accenture
   “A IA está se tornando a espinha dorsal do atendimento ao cliente no setor financeiro”, afirma Hendra, destacando como os bancos estão aproveitando a IA para tudo, desde consultas de clientes até aconselhamento financeiro. Pesquisas da Accenture mostram que ferramentas baseadas em IA ajudam os bancos a fornecer aconselhamento mais preciso, oportuno e relevante aos clientes, ao mesmo tempo que reduzem custos. Hendra enfatiza que a IA permite “conversas contextuais”, onde assistentes virtuais podem lembrar interações passadas e oferecer soluções com base nas preferências e histórico de um cliente, tornando a experiência mais humana e intuitiva.
3. Michael Abbott, diretor-geral na Accenture Financial Services
   “A revolução da IA no atendimento ao cliente não se trata de substituir agentes humanos, mas de capacitá-los”, afirma Abbott. Enquanto as ferramentas de IA lidam com consultas de rotina, Abbott acredita que os agentes humanos podem se concentrar em interações mais complexas, emocionais e sutilizadas, como resolução de disputas ou oferecimento de aconselhamento financeiro personalizado. Abbott enfatiza que o verdadeiro impacto da IA reside na sua capacidade de liberar os agentes humanos para se concentrarem no que é mais importante, ao mesmo tempo que melhora sua produtividade por meio de suporte automatizado.

A IA não é apenas uma ferramenta de automação; é uma ferramenta para melhorar as relações com os clientes.

Bryan M. Gildenberg, diretor de conhecimento na Kantar

Chatbots e assistentes virtuais alimentados por IA

As plataformasbaseadas em IA, como COiN (Contract Intelligence) do JPMorgan Chase, demonstram o potencial daIApara simplificar as operações deatendimento ao cliente. COiN, por exemplo, usa aprendizado de máquina para revisar e analisar contratos legais, reduzindo o tempo de processamento em 360.000 horas por ano. Isso não apenas economiza quantias significativas para o banco, mas também melhora sua eficiência operacional. Da mesma forma, os chatbots de IA podem ajudar os clientes com tudo, desde verificação de saldos de conta até gerenciamento de transações, liberando a equipe humana para se concentrar em consultas mais complexas.

As pequenas empresas de fintech também estão aproveitando a IA no atendimento ao cliente. Empresas comoCleo, um chatbot alimentado por IA, oferecem aconselhamento financeiro personalizado aos usuários. A plataforma da Cleo aproveita a IA para analisar hábitos de gastos e fazer recomendações personalizadas sobre orçamento, poupança e investimento. Este é um exemplo de como pequenas instituições usam a IA para fornecer serviços que tradicionalmente exigiriam expertise humana – permitindo-lhes competir com grandes bancos com mais recursos.

Sarah Lee, diretora técnica da Community Financial Trust, compartilhou suas ideias sobre opapel da IA no atendimento ao cliente: “Nosso chatbot de IA transformou a forma como atendemos nossos clientes. Ele fornece respostas 24 horas por dia, 7 dias por semana, dando à nossa equipe mais tempo para lidar com consultas complexas.” Essa automação não apenas melhora a eficiência, mas também garante que os clientes tenham acesso permanente aos serviços, uma característica crucial para o consumidor moderno. Ao aproveitar a IA no atendimento ao cliente, pequenos bancos e empresas de fintech podem oferecer o mesmo nível de conveniência que as grandes instituições sem os custos indiretos.

Nosso chatbot de IA transformou a forma como atendemos nossos clientes. Ele fornece respostas 24 horas por dia, 7 dias por semana, dando à nossa equipe mais tempo para lidar com consultas complexas.

Sarah Lee, diretora técnica da Community Financial Trust

Quiz rápido

Como a IA pode impactar o atendimento ao cliente no setor bancário?

A. A IA reduz os custos do atendimento ao cliente, mas não afeta a satisfação dos clientes.

B. A IA ajuda a melhorar os tempos de resposta, fornece serviço personalizado e reduz os custos operacionais.

C. A IA aumenta o número de funcionários de atendimento ao cliente necessários para lidar com as interações.

D. A IA substitui todos os funcionários humanos nos cargos de atendimento ao cliente.

(A resposta correta está no final do artigo)

O risco de viés nos sistemas de IA

Embora aIAofereça muitos benefícios, ela também apresenta riscos significativos, especialmente no que diz respeito aoviés na tomada de decisões. Umviésrefere-se a um favoritismo ou preconceito sistemático que pode levar a um tratamento injusto baseado em certos atributos, como gênero, raça ou origem socioeconômica. No contexto da IA nas finanças, os vieses podem se manifestar nos algoritmos usados parascore de crédito,aprovações de empréstimoouavaliação de riscos, onde os dados usados para treinar modelos de IA podem refletir desigualdades históricas ou preconceitos presentes na sociedade.

O problema do viés na IA

Os sistemas de IA dependem de vastos conjuntos de dados para identificar padrões e fazer previsões. Esses conjuntos de dados frequentemente contêm dados históricos que refletem padrões sociais, incluindo práticas discriminatórias. Por exemplo, se um modelo de empréstimo é treinado em dados de um período em que grupos minoritários recebiam desproporcionalmente recusas de empréstimos ou taxas de juros mais altas, o modelo pode involuntariamente reproduzir esses vieses. Como resultado, os sistemas de IA podem inadvertidamente perpetuar desigualdades existentes, dificultando o acesso a produtos ou serviços financeiros para grupos marginalizados.

Nos serviços financeiros, essa questão é particularmente importante porque modelos de IA tendenciosos podem afetar negativamente o acesso ao crédito, os processos de aprovação de empréstimos e as decisões de gerenciamento de risco. Se os algoritmos favorecem certos grupos em detrimento de outros com base em dados históricos tendenciosos, eles podem reforçar disparidades econômicas existentes e excluir ainda mais comunidades desfavorecidas dos benefícios dos serviços financeiros. Esseefeito discriminatóriopode minar o potencial da IA para impulsionar a inclusão financeira, que é uma de suas principais promessas.

Opiniões de especialistas sobre viés e equidade na IA

1. Cathy O'Neil, cientista de dados e autora de “Armas de Destruição Matemática”
   “Quando os sistemas de IA são treinados em dados tendenciosos, eles refletirão esses vieses em suas decisões”, alerta O'Neil, que é uma crítica de destaque dos vieses algorítmicos. O'Neil argumenta que muitos sistemas de IA, especialmente em finanças, usam dados falhos que reforçam desigualdades sociais. “O desafio não é apenas construir IA, mas garantir que ela seja transparente e responsável”, diz ela. O'Neil acredita que, sem supervisão adequada, os sistemas de IA podem perpetuar ciclos de discriminação, especialmente em áreas como empréstimos, onde a equidade é essencial.
2. Dr.Latanya Sweeney, professora de governo e tecnologia na Universidade de Harvard
   A Dra. Sweeney é uma especialista reconhecida na área de equidade algorítmica e conduziu estudos demonstrando como a IA pode reforçar vieses raciais em decisões de empréstimo e crédito. “A IA tem o potencial de mudar o panorama dos serviços financeiros, mas precisamos garantir que os modelos que construímos não repliquem desigualdades passadas”, enfatiza a Dra. Sweeney. Suas pesquisas sobrediscriminação algorítmicamostraram que modelos aparentemente neutros podem prejudicar desproporcionalmente grupos minoritários se não forem projetados com cuidado. “É crucial que as instituições financeiras usem dados diversos e representativos e permaneçam vigilantes quanto aos vieses inerentes aos seus algoritmos.”
3. Dr.Ruha Benjamin, professora de estudos afro-americanos na Universidade de Princeton
   A Dra. Benjamin, uma autoridade em raça e tecnologia, argumenta que os sistemas de IA frequentemente refletem vieses sociais, e o setor financeiro não é exceção. “A IA pode amplificar desigualdades raciais e econômicas se não for desenvolvida e implementada com uma consciência profunda de seu impacto potencial nas comunidades marginalizadas”, afirma ela. A Dra. Benjamin sugere que, para que a IA sirva a sociedade de forma justa, o campo deve se engajar em discussões mais críticas sobre o uso ético dos dados e as consequências sociais da tomada de decisões algorítmica. “Não podemos permitir que a IA seja uma ferramenta de opressão; ao contrário, ela deve ser uma ferramenta para criar oportunidades para todos.”

A IA tem o potencial de mudar o panorama dos serviços financeiros, mas precisamos garantir que os modelos que construímos não repliquem desigualdades passadas

Dra. Latanya Sweeney, professora de governo e tecnologia na Universidade de Harvard

Viés nos modelos de score de crédito

Em 2023, pesquisadores do MIT descobriram que vários modelos descore de crédito por IAapresentavam viés contra solicitantes de baixa renda e minorias, negando-lhes acesso ao crédito apesar de perfis financeiros semelhantes aos de solicitantes mais ricos. Isso levanta uma grande preocupação: se a IA perpetua desigualdades existentes, ela poderia exacerbar o fosso entre populações mais ricas e menos favorecidas, criando disparidades financeiras ainda maiores.

Como destacou a Dra. Kavita Rajan, especialista em ética financeira: “Os sistemas de IA são tão imparciais quanto os dados com os quais são treinados. Se existirem vieses históricos, eles podem reforçar desigualdades sistêmicas no acesso ao crédito.” Em resposta, as instituições financeiras devem implementar salvaguardas para garantir que seus sistemas de IA sejam treinados com dados diversos e imparciais. Auditorias regulares dos modelos de IA, juntamente com maior transparência sobre como as decisões são tomadas, são etapas cruciais para resolver esses problemas.

Os sistemas de IA são tão imparciais quanto os dados com os quais são treinados. Se existirem vieses históricos, eles podem reforçar desigualdades sistêmicas no acesso ao crédito.

Dra. Kavita Rajan, especialista em ética financeira

Desafios regulatórios e a IA nas finanças

À medida que a IA se torna mais difundida nos serviços financeiros, suas implicações regulatórias se tornam cada vez mais importantes. Ao contrário dos sistemas bancários tradicionais, a IA é frequentemente opaca, com processos de tomada de decisão que não são imediatamente compreensíveis para os humanos. Essa opacidade representa desafios significativos em áreas como score de crédito, detecção de fraudes e aprovações de empréstimo.

O apelo por maior transparência

Os reguladores estão começando a perceber esses desafios. Nos Estados Unidos, o Federal Reserve pediu maior supervisão das aplicações de IA nos serviços financeiros. O banco central sugeriu que as instituições que usam IA para tarefas críticas – como score de crédito e detecção de fraudes – devem implementar protocolos de “explicabilidade” para garantir que as decisões da IA sejam transparentes e responsáveis. As instituições financeiras precisarão demonstrar como seus algoritmos chegam a conclusões, garantindo que clientes e reguladores possam confiar no papel da IA na tomada de decisões.

A proposta de lei de IA da União Europeia também visa regular as aplicações de IA em setores de alto risco, como finanças. Se aprovada, obrigaria as empresas a divulgar como seus algoritmos de IA tomam decisões, aumentando a transparência e responsabilizando as instituições financeiras pelas decisões orientadas por IA.

Dando uma vantagem competitiva aos pequenos bancos

A IA oferece às pequenas instituições financeiras uma oportunidade única de competir com players muito maiores e bem estabelecidos. No passado, pequenos bancos e empresas de fintech tiveram dificuldade em igualar os recursos e a infraestrutura tecnológica das grandes instituições. No entanto, a IA está ajudando a nivelar o campo de jogo.

Estudo de caso: a personalização alimentada por IA do Redwood Bank

Por exemplo, oRedwood Bank, um banco desafiante no Reino Unido, aproveitou a IA para fornecer aconselhamento financeiro personalizado a seus clientes. Usando algoritmos de aprendizado de máquina, a plataforma do Redwood analisa dados dos clientes para recomendar produtos financeiros adaptados às necessidades individuais, permitindo ao banco oferecer serviços que concorrem com os das grandes instituições. Ao oferecer soluções financeiras personalizadas em grande escala, o Redwood Bank consegue competir com os gigantes do setor em atendimento ao cliente e personalização de produtos.

David Hunt, diretor de tecnologia do Redwood Bank, explica: “A IA nos permite agir como um 'coach financeiro' para nossos clientes, algo que era inimaginável há dez anos. A capacidade de oferecer aconselhamento financeiro personalizado a pessoas de todas as origens é uma das vantagens mais empolgantes da IA na fintech.”

Da mesma forma, consultores financeiros inteligentes como Betterment e Wealthfront estão tornando ferramentas sofisticadas de planejamento financeiro acessíveis a um público mais amplo. Ao usar IA para gerenciar investimentos e fornecer insights em tempo real, essas plataformas de fintech democratizam o acesso à expertise financeira, permitindo que os indivíduos gerenciem sua riqueza de forma mais eficaz.

Para as pequenas instituições, a IA oferece uma oportunidade de fornecer serviços de alta qualidade sem os altos custos indiretos dos bancos tradicionais. Ao adotar a IA, as empresas de fintech podem competir com os maiores players do setor financeiro e oferecer serviços tecnológicos que atendem às necessidades em evolução dos consumidores de hoje.

O duplo papel da IA no futuro das finanças

A inteligência artificial está inegavelmente transformando o setor financeiro. À medida que a IA continua a evoluir, seu impacto sobre os bancos tradicionais e as pequenas empresas de fintech se tornará mais pronunciado. Embora a IA tenha o potencial de disruptir os sistemas bancários estabelecidos, ela também pode servir como uma ferramenta de melhoria, ajudando as instituições financeiras a melhorar a eficiência, o atendimento ao cliente e a tomada de decisões.

Para as pequenas empresas de fintech, a IA é um divisor de águas, permitindo-lhes fornecer serviços financeiros personalizados que competem com os dos grandes bancos. No entanto, esses avanços trazem consigo desafios significativos, especialmente no que diz respeito à equidade, transparência e regulamentação. As instituições financeiras devem abordar essas questões para garantir que a IA beneficie todas as partes interessadas, incluindo as comunidades mal atendidas.

Em última análise, a IA não é simplesmente um disruptor da banca tradicional; é um catalisador para a inovação, oferecendo novas oportunidades de crescimento e concorrência. O futuro das finanças será moldado por sistemas orientados por IA que sejam transparentes, éticos e inclusivos – levando a um ecossistema financeiro mais eficiente e equitativo para todos.

FAQ

Resposta do quiz

B. A IA ajuda a melhorar os tempos de resposta, fornece serviço personalizado e reduz os custos operacionais.