IA ganha força nos bancos, mas caminho ainda é longo

Com uma indústria financeira cada vez mais tecnológica, o uso de inteligência artificial (IA) se torna indispensável para melhorar a experiência dos clientes. Para que isso ocorra, no entanto, é fundamental contar com o uso de dados de maneira estrutural. Essa é a avaliação de executivos do setor durante o MobiFinance, evento do site Mobile Time que ocorreu nesta semana em São Paulo.

Conforme conta Samir Miliani, CDO do Banco Pan, nos últimos três anos a instituição saiu de um modelo de departamentos de informações descentralizadas para a criação de uma estrutura com ‘data lakes’. A ideia, assim, é disseminar os dados entre as diferentes áreas. Atualmente, 100% da concessão de crédito e onboarding de clientes ocorre de forma digital por meio de modelos de machine learning.

“Isso fez com que a gente conseguisse avanços significativos com relação à inteligência artificial. Construímos nessa jornada uma série de pertences de dados e grupos de variáveis, permitindo que a gente consiga ter deploys (implantação) de modelos para crédito muito mais rápidos e assertivos”, disse. Samir acrescenta, ainda, que IA é importante para identificar eventuais fraudes, assim como na redução de custos e na recomendação de novos produtos.

Na TecBan, empresa responsável pelos caixas eletrônicos Banco24Horas, os dados são importantes para entender quando é necessário abastecer determinado caixa eletrônico, por exemplo. Trata-se de uma operação complexa, que envolve custo com combustível, sem contar a questão de segurança.

Vantagem competitiva

“Se eu deixo aquele caixa eletrônico sem dinheiro, eu tenho indisponibilidade na rede. Com isso, deixo de atender o banco e o consumidor final, gerando insatisfação aos indicadores”, afirmou Rogério Melfi, gerente de Open Finance da TecBan.

Boanerges Freire, CEO da Boanerges & Cia Consultoria, diz que nem todo mundo no mercado está no mesmo nível de proficiência e desenvolvimento. “Há um caminho longo ainda, e mesmo que todo mundo do serviço financeiro precise usar (dados e IA). Na realidade tem uma força competitiva, compelindo, impulsionando, exigindo quase que isso seja usado porque o concorrente está usando”, disse.

Boanerges entende que IA pode ajudar a reduzir os custos, aumentar a eficiência, e, dessa forma, trazer competitividade para os bancos e fintechs. “Se ele (banco) está usando, está gerando mais valor para o seu cliente e deixando-o mais satisfeito. Não usar significa ter muita dificuldade de competir”, observou o consultor.

Um exemplo é o BS2. Nos últimos dois anos, o banco digital fez uma mudança substancial no seu modelo de negócios ao deixar de atender as pessoas físicas, para focar exclusivamente nas pessoas jurídicas. Por isso, a instituição ainda está em uma fase mais prematura na adoção de IA, de acordo com o diretor-executivo de produtos do banco, Rodrigo Moreira.

Balanços financeiros

O que não quer dizer, porém, que a tecnologia não esteja presente na operação. “Seja no atendimento com seus chatbots, na parte de ‘backoffice’ com a leitura automatizada de documentos, em antifraude, compliance ou nos modelos de crédito em uso, modelos de machine learning e de rede neural, você pode estar usando tudo isso com a inteligência artificial de modo massivo”, disse Rodrigo.

Por lá, os balanços financeiros são processados, lidos e classificados com ratings automáticos — tarefas que, antes, eram executadas por um time de 150 pessoas. “Não temos mais planilheiros de balanço, que é uma coisa muito comum. Nós desenvolvemos um modelo de fato de ‘computer vision’ para fazer isso de fato. E estamos melhorando esse com o uso de IA generativa, porque ele ainda tinha algumas pequenas lacunas”, exemplificou.

A ferramenta auxilia, ainda, no tratamento de riscos, gerando automaticamente os relatórios de compliance. “Ela tem a capacidade de geração de conteúdo de uma maneira muito mais profícua. Então, o que a gente usava anteriormente para a geração de conteúdo com machine learning, está migrando progressivamente para o uso de IA generativa”, citou Rodrigo.

Segurança

No Bradesco, a inteligência artificial BIA foi lançada em 2016 para ajudar a esclarecer dúvidas dos clientes nas transações, consultar dados e até encontrar uma agência mais próxima. Hoje, a ferramenta é capaz até mesmo de confirmar o envio de transações via Pix que são retidas para análise de segurança. E, antes de estar disponível no mercado, passou por teste junto aos funcionários da instituição financeira.

“A gente entendeu que, se não fosse bem-sucedido para resolver um problema interno do banco com inteligência artificial, com assistência virtual, seria muita pretensão nossa imaginar que a gente ia conseguir resolver o [problema] do nosso cliente”, destacou Rafael Cavalcante, superintendente-executivo de inteligência de dados do Bradesco.

Atualmente, a tecnologia tem uma capacidade de retenção na casa dos 80%. Ou seja, é capaz de resolver a grande maioria das dores dos usuários. “Com IA, nosso trabalho é coletar feedback e fazer desse feedback um produto que vai melhorando”, afirmou o executivo.