Automatizar os processos de trabalho nos dias de hoje não surpreenderá muitas pessoas, mesmo em pequenas empresas. Já existem estábulos automatizados com estacionamentos, linhas de produção complexas funcionam sem a participação de pessoas e a triagem de mercadorias nas empresas de entrega se assemelha a um labirinto de vários níveis no qual correm pequenos carregadores de robôs. Todos esses exemplos têm um denominador comum: substituir pessoas por automação.
Em busca de benefícios, a humanidade deu um passo adiante. O desenvolvimento da inteligência artificial hoje permite que os programas façam o trabalho onde você precisa pensar, analisar e inventar. Os programas baseados em rede neural analisam as tendências do mercado. Robôs escrevem notícias para a mídia. Os chatbots entrevistam candidatos a emprego e oferecem produtos melhores do que os mais vendidos.
Agora é possível automatizar totalmente as pequenas empresas com a ajuda de programas inteligentes e eliminar analistas, estrategistas e funcionários criativos da equipe da empresa? E o mais importante - é necessário? Vejamos alguns casos interessantes na esfera financeira.
Exemplos ilustrativos
Para entender por que o uso de IA para finanças está se tornando uma tendência global na digitalização da esfera financeira, basta considerar vários casos típicos de uso de IA em fintech. Ao usar IA para pontuar clientes, você pode reduzir o tempo necessário para aprovar um aplicativo de dias para minutos. O preço da pontuação diminui e sua qualidade melhora, afetando o atraso. IA em assistentes de voz é, antes de tudo, um sistema inteligente de roteamento de chamadas dentro de call centers. E em segundo lugar, é a comunicação com o cliente por meio de um assistente de voz dentro dos aplicativos. Hoje, ele atende até 80% das ligações sozinho no modo inteligente e 10% das ligações sozinho sem precisar falar com uma pessoa. O tempo de atendimento para cada cliente diminuiu em média 40 segundos. Se o assistente de voz for implementado corretamente, os clientes esperarão muito menos e, quando esperarem, serão encaminhados para o funcionário certo com o pedido de ponto certo.
Trading
Usar o poder da computação para negociar ações não é uma ideia nova. A negociação algorítmica é usada há mais de 30 anos e ocupa uma participação significativa no mercado, caminhando para a negociação de alta frequência.
A inteligência artificial ajuda a gerenciar e complementar as regras de negociação e outras decisões de negociação. A IA também auxilia no processamento de dados e na criação de novos algoritmos que correspondem a padrões não encontrados anteriormente empiricamente, mas estabelecidos na forma de estruturas ocultas e difíceis de distinguir. A esse respeito, os gerentes e traders de fundos de hedge não podem competir com a inteligência artificial, que é capaz de processar conjuntos extremamente grandes de dados de séries temporais e melhorar as previsões com base em sucessos e erros anteriores. A pesquisa mostrou que os fundos de hedge que usam IA mostram resultados significativamente melhores do que aqueles em que as principais decisões são baseadas na experiência das pessoas.
Investir
As empresas de investimento aplicaram esquemas de negociação por anos com base em sentimentos e opiniões obtidas de redes sociais e outras fontes de informação pública. Na área de gerenciamento B2C, os robôs assistentes complementam o gerenciamento de portfólio e reequilibram as decisões tomadas pelas pessoas, analisando o próprio portfólio, sua tolerância ao risco e decisões de investimento anteriores.
Empréstimo
O aprendizado de máquina está mudando as regras do jogo na área de empréstimos, aumentando a qualidade da pontuação de crédito e dando uma avaliação mais precisa do risco de empréstimos. Assim, há casos de aplicação de avanços em IA derivados da genômica e da física de partículas, que fornecem aos credores modelos dinâmicos não lineares de risco de crédito que são radicalmente superiores às abordagens tradicionais. Esses algoritmos podem ser aplicados com sucesso a curtos históricos de crédito de jovens e profissionais autônomos. Por exemplo, para criar um modelo de risco de crédito. Parece desanimador, mas a IA permite gerar ideias para cobrir dívidas pendentes.
Prestação de Serviços Bancários
Chatbots ajudar os bancos a atender os clientes com mais eficiência, mesmo que não possam cuidar de seus assuntos financeiros de forma independente. Graças aos algoritmos de processamento de linguagem natural, os bots podem ouvir chamadas envolvendo representantes bancários, solicitar respostas precisas rapidamente e oferecer práticas recomendadas para melhorar a eficiência das vendas. As redes neurais ajudam os agentes a responder a solicitações de serviço comuns classificando e rotulando metadados, gerando possíveis respostas do respondente e indicando a probabilidade de cada uma delas. Com esta abordagem, é muito mais fácil organizar um atendimento personalizado ao cliente e reduzir o tempo e os custos de trabalho com cada cliente.
Detecção de fraude
O antifraude também está entre os exemplos marcantes que demonstram as vantagens do uso da IA nas fintechs. E o uso da IA para detectar atividades atípicas permite interromper anualmente cerca de 7 bilhões de tentativas de fraude nos EUA Pesquisas recentes mostraram que falsos positivos relacionados a transações legítimas rejeitadas erroneamente por suspeita de fraude levam a perdas anuais no comércio varejista de US$ 118 bilhão. Isso sem falar nos clientes perdidos que recusam os serviços do emissor devido a tais erros.
Os algoritmos de ML analisam vários dados de entrada para identificar transações fraudulentas, minimizando o número de falsos positivos, economizando dinheiro para bancos e clientes.
Reconhecimento de Personalidade
Avanços recentes em aprendizado profundo aumentaram a precisão do reconhecimento de imagem para níveis além das capacidades humanas. Por exemplo, a autenticação automática de documentos de identidade ou a conexão com vários bancos de dados publicamente disponíveis permitiria que os empregadores verificassem rapidamente a identidade e os dados pessoais, incluindo carteiras de habilitação e antecedentes criminais.
Conclusão
A inteligência artificial tem possibilidades ilimitadas de aplicação em todas as áreas de negócios, em particular na área de serviços financeiros, o que definitivamente transformará a indústria nos próximos anos. Para um trabalho adequado com algoritmos e finanças, o uso de IA no ambiente de serviços financeiros está se tornando cada vez mais importante. O uso de assistentes automáticos na negociação na bolsa de valores reduz a possibilidade de aproveitar as ineficiências do mercado. Não são mais pessoas, mas modelos estatísticos que competem entre si. Além disso, o uso da IA definitivamente simplifica e automatiza todos os processos.
