IA nas fintechs: Revolucionando o sistema bancário tradicional ou aprimorando-o?

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

No evento Money20/20 de 2024 em Las Vegas, aNVIDIArevelou uma visão revolucionária deIApara o setor financeiro que pode redefinir o futuro dos bancos. Em meio ao entusiasmo em torno da IA generativa e seu impacto nas indústrias do mundo todo, o CEO da NVIDIA,Jensen Huang, subiu ao palco com uma declaração ousada: “A IA será a transformação mais significativa nos serviços financeiros desde o advento da internet”.

As declarações de Huang foram mais do que apenas alarde. As mais recentes inovações de IA da NVIDIA, desde o processamento acelerado de dados até a análise preditiva em tempo real, visam aprimorar tudo, desde a detecção de fraudes até o atendimento personalizado ao cliente no setor financeiro. Uma demonstração importante foi uma plataforma orientada por IA projetada para otimizar o gerenciamento de riscos para bancos, permitindo prever e mitigar crises financeiras antes que ocorram.

O lançamento não foi apenas uma vitrine de tecnologia avançada — representou um ponto de virada na discussão atual sobre o papel daIAno futuro das finanças. Enquanto asinstituições financeiras tradicionaiscontinuam enfrentando a transformação digital, a visão da NVIDIA apresenta tanto um desafio quanto uma oportunidade. Será que aIApode revolucionar osetor bancáriocomo o conhecemos ou simplesmente aprimorar os sistemas já existentes?

Este artigo explorará a natureza dupla daIA nas fintechs, com foco especial em como ela permite que instituições financeiras menores concorram com gigantes estabelecidos por meio de inovações em consultores financeiros inteligentes e serviços personalizados.

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IA na avaliação de riscos e pontuação de crédito

A avaliação de riscos e a pontuação de crédito são duas áreas críticas onde aIAestá causando um impacto transformador no setor de serviços financeiros. Aavaliação de riscosse refere ao processo de avaliação da probabilidade de um mutuário não pagar um empréstimo ou obrigação de crédito. Os métodos tradicionais de avaliação de riscos geralmente dependem de dados financeiros históricos, como pontuações de crédito e níveis de renda, mas esses modelos podem não capturar um quadro completo da capacidade de pagamento do mutuário. Apontuação de créditoé um sistema estabelecido que atribui um valor numérico à capacidade de crédito de um mutuário com base em fatores como comportamento de empréstimo passado, histórico de pagamentos e obrigações financeiras atuais.

No passado, tanto a avaliação de riscos quanto a pontuação de crédito utilizavam principalmente dados como históricos de crédito e renda, o que podia excluir aqueles com registros financeiros limitados ou origens não tradicionais. Isso levou ao que é conhecido comoinvisibilidade de crédito, onde muitas pessoas — especialmente em comunidades carentes — não conseguiam acessar crédito simplesmente porque não tinham históricos de crédito suficientes ou convencionais.

AIAestá mudando rapidamente essa dinâmica. Ao aproveitar grandes quantidades de dados, incluindo fontes alternativas como atividade em mídias 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 inclusão antes inatingíveis. 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 “dignos de crédito”.

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Opiniões de especialistas sobre IA na pontuação de crédito

Para entender completamente as implicações daIA na pontuação de crédito, é essencial analisar as perspectivas de especialistas líderes que estiveram na vanguarda do papel da IA na transformação do setor financeiro.

1. Gary S. Litman, CEO da Finicity
   “A IA está redefinindo a pontuação de crédito. Ela fornece uma imagem muito mais precisa dos comportamentos financeiros de um indivíduo e, o 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 aumentar a precisão das pontuações de crédito. Litman acredita que a IA ajuda a mitigar os desafios impostos pelos métodos tradicionais de pontuação de crédito, como acesso limitado a dados e viés histórico, que historicamente excluíram milhões de pessoas de 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 avaliações de crédito e 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 oferecendo produtos financeiros adaptados às circunstâncias individuais. Ao utilizar algoritmos de aprendizado de máquina, os credores podem oferecer produtos de empréstimo personalizados com base em uma gama mais ampla e sutil de fatores, melhorando a inclusão financeira para populações carentes.
3. Janet Yellen, Secretária do Tesouro dos EUA
   Em um discurso recente, Janet Yellen destacou: “A IA pode desempenhar um papel fundamental no avanço do acesso equitativo ao crédito, particularmente integrando diversas fontes de dados que podem ter sido anteriormente negligenciadas”. Yellen há muito defende a melhoria da inclusão financeira e garante que 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 obter acesso a crédito acessível, o que é crucial para o crescimento econômico.

A IA está redefinindo a pontuação de crédito. Ela fornece uma imagem muito mais precisa dos comportamentos financeiros de um indivíduo e, o 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 riscosepontuação de crédito. AZest AI, uma plataforma baseada em aprendizado de máquina, fez avanços significativos na reformulação dos modelos de pontuação 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 da pontuação de crédito permitiu que as instituições financeiras previssem melhor a probabilidade de inadimplência e oferecessem taxas de juros mais competitivas a mutuários anteriormente carentes.

AUpstart, outra líder em fintech, usa inteligência artificial para prever a capacidade de crédito incorporando uma série de pontos de dados alternativos, como educação, histórico profissional 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 atender a uma variedade maior de consumidores com taxas mais acessíveis”.

Um número crescente de bancos também está adotando sistemas baseados em IA para pontuação de crédito. OJPMorgan Chase, por exemplo, está usando IA para analisar dados não tradicionais, como comportamento de compra do cliente e atividade em mídias sociais, para aprimorar suas avaliações de risco. Essas abordagens orientadas por IA estão ajudando o banco a identificar e oferecer produtos a indivíduos que podem não se encaixar no molde de crédito tradicional, aumentando, em última análise, o acesso a serviços financeiros para milhões de pessoas.

A IA nos permite tomar decisões mais inteligentes que não são restritas por suposições antigas e tendenciosas. Podemos atender a 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 está causando um impacto profundo. O atendimento ao cliente tem sido há muito tempo um componente crítico da experiência bancária. Nos modelos bancários tradicionais, o atendimento ao cliente geralmente envolve longos tempos de espera, consultas repetitivas e falta de personalização. Oatendimento ao clientese refere às interações entre as instituições financeiras e seus clientes, que incluem resolver consultas, abordar preocupações e fornecer aconselhamento personalizado. À medida que os bancos se esforçam para melhorar a eficiência e a satisfação do cliente, asferramentas com IA, comochatbots,assistentes virtuaisecentrais de ajuda automatizadas, estão mudando rapidamente a forma como as instituições financeiras se envolvem 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 da Kantar
   “A IA não é apenas uma ferramenta de automação; é uma ferramenta para aprimorar o relacionamento com o cliente”, diz Gildenberg. Segundo ele, a IA no atendimento ao cliente permite que os bancos não apenas simplifiquem as operações, mas também aprofundem o engajamento do cliente, oferecendo experiências hiperpersonalizadas. Ele enfatiza que a IA permite que os bancos prevejam as necessidades dos clientes, personalizem recomendações e resolvam problemas mais rapidamente, levando a uma maior fidelidade e satisfação do cliente. “O verdadeiro poder da IA está em sua capacidade de aprender com as interações passadas e melhorar com o tempo”, acrescenta Gildenberg.
2. Carla Hendra, chefe de inteligência artificial da Accenture
   “A IA está se tornando a espinha dorsal do atendimento ao cliente no setor financeiro”, diz Hendra, destacando as maneiras pelas quais os bancos estão aproveitando a IA para tudo, desde consultas de clientes até aconselhamento financeiro. Pesquisas da Accenture mostram que as ferramentas com IA ajudam os bancos a fornecer conselhos mais precisos, oportunos e relevantes aos clientes, ao mesmo tempo em que reduzem custos. Hendra aponta que a IA permite “conversas contextuais”, onde os assistentes virtuais podem relembrar interações passadas e oferecer soluções com base nas preferências e no histórico do cliente, tornando a experiência mais humana e intuitiva.
3. Michael Abbott, diretor administrativo da 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 rotineiras, Abbott acredita que os agentes humanos podem se concentrar em interações mais complexas, emocionais e sutis, como resolver disputas ou oferecer aconselhamento financeiro personalizado. Abbott enfatiza que o verdadeiro impacto da IA está em sua capacidade de liberar os agentes humanos para se concentrarem no que realmente importa, ao mesmo tempo em que aumentam sua produtividade por meio de suporte automatizado.

A IA não é apenas uma ferramenta de automação; é uma ferramenta para aprimorar o relacionamento com o cliente.

Bryan M. Gildenberg, diretor de conhecimento da Kantar

Chatbots e assistentes virtuais com IA

Plataformasorientadas por IA, como o COiN (Contract Intelligence) do JPMorgan Chase, demonstram o potencial daIAna simplificação das operações deatendimento ao cliente. O COiN, por exemplo, usa aprendizado de máquina para revisar e analisar contratos legais, reduzindo o tempo de processamento em 360.000 horas anualmente. Isso não apenas economiza quantias substanciais de dinheiro para o banco, mas também aumenta sua eficiência operacional. Da mesma forma, os chatbots de IA podem ajudar os clientes em tudo, desde verificar saldos de contas até gerenciar transações, liberando a equipe humana para se concentrar em solicitações mais complexas.

Pequenas empresas de fintech também estão capitalizando a IA no atendimento ao cliente. Empresas como aCleo, um chatbot com 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, economia e investimentos. É um exemplo de como instituições menores estão usando a IA para fornecer serviços que tradicionalmente exigiriam experiência humana — permitindo-lhes competir com bancos maiores e mais ricos em recursos.

Sarah Lee, CTO da Community Financial Trust, compartilhou suas ideias sobre opapel da IA no atendimento ao cliente: “Nosso chatbot de IA transformou a maneira 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 aos serviços 24 horas por dia, um recurso crucial para o consumidor moderno. Ao aproveitar a IA no atendimento ao cliente, bancos menores e empresas de fintech podem oferecer o mesmo nível de conveniência que instituições maiores, sem os custos indiretos.

Nosso chatbot de IA transformou a maneira 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, CTO da Community Financial Trust

Quiz rápido

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

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

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 gerenciar as interações.

D. A IA substitui todos os funcionários humanos em funções de atendimento ao cliente.

(A resposta correta está no final do artigo)

O risco de viés nos sistemas de IA

Embora aIAofereça inúmeras vantagens, ela também traz riscos significativos, principalmente quando se trata deviés na tomada de decisões. Oviésse refere a favoritismo sistemático ou preconceito que pode resultar em tratamento injusto com base em certos atributos, como gênero, raça ou origem socioeconômica. No contexto da IA nas finanças, o viés pode se manifestar em algoritmos usados parapontuação de crédito,aprovação de empréstimosouavaliação 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 grandes conjuntos de dados para identificar padrões e fazer previsões. Esses conjuntos de dados geralmente contêm dados históricos que refletem padrões sociais, incluindo práticas discriminatórias. Por exemplo, se um modelo de empréstimo for treinado com dados de um período em que grupos minoritários recebiam empréstimos desproporcionalmente negados ou taxas de juros mais altas, o modelo pode inadvertidamente replicar esses vieses. Como resultado, os sistemas de IA podem perpetuar involuntariamente as desigualdades existentes, dificultando o acesso de grupos marginalizados a produtos ou serviços financeiros.

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 riscos. Se os algoritmos favorecerem certos grupos em detrimento de outros com base em dados históricos tendenciosos, eles podem reforçar as disparidades econômicas existentes e excluir ainda mais as comunidades desfavorecidas dos benefícios dos serviços financeiros. Esseefeito discriminatóriopode minar o potencial da IA de impulsionar a inclusão financeira, que é uma de suas principais promessas.

Opiniões de especialistas sobre viés e justiça na IA

1. Cathy O’Neil, cientista de dados e autora de “Weapons of Math Destruction”
   “Quando os sistemas de IA são treinados com dados tendenciosos, eles refletirão esses vieses em suas decisões”, alerta O’Neil, que é uma importante crítica do viés algorítmico. O’Neil argumenta que muitos sistemas de IA, particularmente nas finanças, usam dados falhos que reforçam as desigualdades sociais. “O desafio não está apenas em construir IA, mas em garantir que ela seja transparente e responsável”, diz ela. O’Neil acredita que, sem a devida supervisão, os sistemas de IA podem perpetuar ciclos de discriminação, especialmente em áreas como empréstimos, onde a justiça é fundamental.
2. Dr.Latanya Sweeney, professora de governo e tecnologia na Universidade de Harvard
   A Dra. Sweeney é uma especialista reconhecida na área de justiça algorítmica e conduziu estudos demonstrando como a IA pode reforçar vieses raciais nas decisões de empréstimo e crédito. “A IA tem o potencial de mudar o cenário dos serviços financeiros, mas precisamos garantir que os modelos que construímos não reproduzam as desigualdades do passado”, enfatiza a Dra. Sweeney. Sua pesquisa sobrediscriminação algorítmicamostrou 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, professor de estudos afro-americanos na Universidade de Princeton
   O Dr. 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 as desigualdades raciais e econômicas se não for desenvolvida e implementada com uma profunda consciência de seu potencial impacto nas comunidades marginalizadas”, afirma. O Dr. Benjamin sugere que, para que a IA sirva à sociedade de forma equitativa, o campo deve se envolver em discussões mais críticas sobre o uso ético dos dados e as consequências sociais da tomada de decisão algorítmica. “Não podemos permitir que a IA seja uma ferramenta de opressão; em vez disso, deve ser uma ferramenta para criar oportunidades para todos”.

A IA tem o potencial de mudar o cenário dos serviços financeiros, mas precisamos garantir que os modelos que construímos não reproduzam as desigualdades do passado.

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

Viés em modelos de pontuação de crédito

Em 2023, pesquisadores do MIT descobriram que vários modelos depontuação de crédito com IAapresentavam viés contra candidatos de baixa renda e minorias, negando-lhes acesso ao crédito, apesar de terem perfis financeiros semelhantes aos de candidatos mais abastados. Isso levanta uma preocupação significativa: se a IA perpetuar as desigualdades existentes, pode exacerbar a divisão entre populações mais ricas e menos abastadas, criando disparidades financeiras ainda maiores.

Como apontou o Dr. Kavita Rajan, especialista em ética financeira: “Os sistemas de IA são tão imparciais quanto os dados nos quais são treinados. Se existirem vieses históricos, eles podem reforçar as 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, bem como maior transparência sobre como as decisões são tomadas, são passos cruciais para lidar com essas questões.

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

Dr. Kavita Rajan, especialista em ética financeira

Desafios regulatórios e IA nas finanças

À medida que a IA se torna mais predominante nos serviços financeiros, suas implicações regulatórias estão se tornando 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 pontuação de crédito, detecção de fraudes e aprovação de empréstimos.

O apelo por maior transparência

Os reguladores estão começando a notar esses desafios. Nos EUA, 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 pontuação de crédito e detecção de fraudes — devem implementar protocolos de “explicabilidade” para garantir que as decisões de IA sejam transparentes e responsáveis. As instituições financeiras serão obrigadas a 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 busca regulamentar as aplicações de IA em setores de alto risco, como finanças. Se aprovada, exigiria que as empresas divulguem como seus algoritmos de IA tomam decisões, aumentando a transparência e responsabilizando as instituições financeiras pelas decisões orientadas por IA.

Dando vantagem competitiva aos bancos menores

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

Estudo de caso: Personalização com IA do Redwood Bank

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

David Hunt, Chefe de Tecnologia do Redwood Bank, explica: “A IA nos permite atuar como um ‘treinador financeiro’ para nossos clientes, algo que era inimaginável há uma década. A capacidade de oferecer aconselhamento financeiro personalizado para pessoas de todas as esferas da vida é um dos benefícios mais emocionantes da IA nas fintechs”.

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

Para instituições menores, a IA apresenta uma oportunidade de oferecer serviços de alta qualidade sem os grandes 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 de tecnologia que atendam às necessidades em constante mudança dos consumidores de hoje.

O duplo papel da IA no futuro das finanças

A inteligência artificial está, sem dúvida, transformando o setor financeiro. À medida que a IA continua a evoluir, seu impacto tanto nos bancos tradicionais quanto nas fintechs menores se tornará mais pronunciado. Embora a IA tenha o potencial de revolucionar os sistemas bancários estabelecidos, também pode servir como uma ferramenta de aprimoramento, ajudando as instituições financeiras a melhorar a eficiência, o atendimento ao cliente e a tomada de decisões.

Para empresas de fintech menores, a IA é um divisor de águas, permitindo-lhes fornecer serviços financeiros personalizados que rivalizam com os de bancos maiores. No entanto, com esses avanços vêm desafios significativos, particularmente em relação à justiça, transparência e regulamentação. As instituições financeiras devem abordar essas questões para garantir que a IA beneficie todas as partes interessadas, incluindo comunidades carentes.

Em última análise, a IA não é simplesmente um disruptor do sistema bancário tradicional; é um facilitador da inovação, oferecendo novas oportunidades de crescimento e competição. O futuro das finanças será moldado por sistemas orientados por IA que são transparentes, éticos e inclusivos — levando a um ecossistema financeiro mais eficiente e equitativo para todos.

Perguntas frequentes

Resposta do quiz

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