A inteligência artificial e o ML estão fazendo incursões consideráveis nas finanças. Eles são o aspecto crítico de várias aplicações financeiras, incluindo avaliação de riscos, gerenciamento de ativos, cálculo de pontuação de crédito e aprovação de empréstimos.
As empresas usam IA e ML:
- Tomar decisões melhores e baseadas em dados
- Aumentar os lucros diretamente
- Reduzir rotatividade de clientes
- Automatize tarefas repetitivas
- e muito mais
Levando em conta os pontos acima, não é de admirar que empresas como Forbes e Venture Beat estejam usando IA para prever o fluxo de caixa e detectar fraudes.
Neste artigo , apresentamos as áreas do domínio financeiro em que IA e ML têm um impacto mais significativo. Também discutiremos por que as empresas financeiras devem se preocupar e implementar essas tecnologias.
O que é Machine Learning e IA em Finanças ?
Machine learning é um ramo da inteligência artificial que permite aprender e melhorar sem qualquer programação. Simplificando, os cientistas de dados treinam o modelo de MI com conjuntos de dados existentes e ajustam automaticamente seus parâmetros para melhorar o resultado.
Por que a IA é necessária para o setor de pagamentos?
Por que a IA é necessária para o setor de pagamentos?
De acordo com a Statista, espera-se que os pagamentos digitais apresentem uma taxa de crescimento anual de 12,77% e cresçam para 20% até 2026. Esse grande número de receitas globais, feito online, requer um sistema de fraude inteligente.
Fonte: Mordor Intelligence
Tradicionalmente, para verificar a autenticidade dos usuários, os sistemas de detecção de fraude analisam os sites por meio de fatores como localização, ID do comerciante, valor gasto etc. . No entanto, embora esse método seja apropriado para algumas transações, ele não lidaria com o aumento do valor transacional.
E, analisando o aumento dos pagamentos digitais, as empresas não podem confiar nas fraudes tradicionais. métodos de detecção para processar pagamentos. Isso dá origem a sistemas baseados em IA com recursos avançados.
Então, como a IA pode ajudar o setor de pagamentos?
Um gateway de pagamento alimentado por IA e ML analisará vários fatores para avaliar a pontuação de risco. Essas tecnologias consideram um grande volume de dados (localização do estabelecimento comercial, fuso horário, endereço IP etc.) para detectar anomalias inesperadas e verificar a autenticidade do cliente.
Além disso, o setor financeiro , por meio de IA, pode processar transações em tempo real, permitindo que o setor de pagamentos processe grandes transações com alta precisão e baixas taxas de erro.
O setor financeiro, incluindo bancos, trading e outras fintechs empresas, estão usando a IA para reduzir custos operacionais, melhorar a produtividade, aprimorar a experiência dos usuários e melhorar a segurança.
Benefícios da IA e ML em finanças
Os benefícios da IA e ML giram em torno de sua capacidade de trabalhar com vários conjuntos de dados. Então, vamos dar uma olhada rápida em algumas outras maneiras pelas quais a IA e o ML estão abrindo caminho para essa indústria:
Melhores insights com automação:
Considerando como as pessoas investem seu dinheiro em automação, a IA afeta significativamente o pagamento paisagem. Melhora a eficiência e ajuda as empresas a repensar e reconstruir seu processo. Por exemplo, as empresas podem usar a IA para diminuir o
tempo de processamento de cartão de crédito
(guia de processamento de cartão gettrx ponto com para comerciantes), aumentar a automação e melhorar continuamente o fluxo de caixa.
Decisão mais bem informada:
Você pode prever crédito, empréstimos, segurança, negociação, panificação e otimização de processos com IA e aprendizado de máquina.
Erro Humano Reduzido:
O erro humano sempre foi um grande problema; no entanto, com modelos de aprendizado de máquina, você pode reduzir erros humanos em comparação com humanos realizando tarefas repetitivas.
Autenticidade e Segurança:
Incorporar segurança e facilidade de uso é um desafio que a IA pode ajudar a indústria de pagamentos superar. Comerciantes e clientes desejam um sistema de pagamento que seja fácil de usar e autêntico.
Até agora, os clientes precisavam realizar várias ações para se autenticar para concluir uma transação. No entanto, com a IA, os provedores de pagamento podem facilitar as transações e os clientes têm baixo risco.
Trabalho reduzido Pressão:
A IA pode executar alto volume com eficiência; tarefas de trabalho intensivo, como descartar dados rapidamente e formatar coisas. Além disso, os negócios baseados em IA são focados e eficientes; eles têm custo operacional mínimo e podem ser usados em áreas como:
- Funções centradas no cliente
- Gestão
- Estratégia de negócios
- Tarefa criativa
Criando mais valor:
Modelos de IA e aprendizado de máquina podem gerar mais valor para seus clientes. Por exemplo:
- Os bancos podem prever quais transações são fraudulentas
- As agências de crédito podem presumir quais clientes não ser capaz de reembolsar
- As carteiras de investimento podem reagir mais rapidamente para aumentar o ROI
Melhorado experiência do cliente: usando bots, setores financeiros como bancos podem eliminar a necessidade de ficar em longas filas. Os gateways de pagamento podem alcançar automaticamente novos clientes reunindo seus dados históricos e prevendo o comportamento do usuário. Além disso, a IA usada na pontuação de crédito ajuda a detectar atividades de fraude.
Casos de uso de aprendizado de máquina e IA no setor financeiro:
Existem várias maneiras pelas quais o aprendizado de máquina e a inteligência artificial estão sendo empregados no setor financeiro. Alguns deles são:
Automação de Processo:
Processo a automação é uma das aplicações mais comuns, pois a tecnologia ajuda a automatizar o trabalho manual e repetitivo, aumentando assim a produtividade.
Além disso, IA e ML podem acessar dados facilmente, seguir e reconhecer padrões e interpretar o comportamento de clientes. Isso pode ser usado para o sistema de suporte ao cliente.
Minimizando Fraudes de Cartão de Débito e Crédito:
Algoritmos de aprendizado de máquina ajudam a detectar fundos transacionais analisando vários pontos de dados que geralmente passam despercebidos por humanos. O ML também reduz o número de rejeições falsas e melhora as aprovações em tempo real, medindo o comportamento do cliente na Internet.
Além de detectar atividades fraudulentas, a tecnologia baseada em IA é usada para identificar comportamentos suspeitos de contas e atividade fraudulenta em tempo real. Hoje, os bancos já possuem um sistema de monitoramento treinado para capturar os dados históricos de pagamentos.
Redução de recusas de cartões falsos:
As transações de pagamento recusadas no checkout podem ser frustrantes para os clientes, causando enormes repercussões nos bancos e em suas reputações. As transações com cartão são recusadas quando a transação é sinalizada como fraude ou o valor do pagamento ultrapassa o limite. Sistemas baseados em IA são usados para identificar problemas de transação.
Como a IA está mudando o cenário de processamento de pagamentos online:
O influxo de IA no setor financeiro levantou novas preocupações sobre sua transparência e segurança de dados. As empresas devem estar cientes desses desafios e seguir as medidas de proteção:
Segurança e Conformidade:
Um dos principais desafios da IA nas finanças é a quantidade de dados coletados de forma confidencial e sensível. O parceiro de dados correto fornecerá várias opções e padrões de segurança e protegerá os dados com a certificação e os regulamentos.
Transparência e Confiança:
A criação de modelos de IA em finanças que forneçam previsões precisas só é bem-sucedida se forem explicado e entendido pelos clientes. Além disso, como as informações dos clientes são usadas para desenvolver esses modelos, eles querem garantir que suas informações pessoais sejam coletadas, armazenadas e tratadas com segurança.
Portanto, é essencial manter a transparência e a confiança no setor financeiro para que os clientes se sintam seguros em suas transações.
Melhorar os modelos de negócios:
Além de simplesmente implementar a IA no setor financeiro online, os líderes do setor devem ser capazes de se adaptar às novas modelos de trabalho com novas operações.
Integrações de dados:
As instituições financeiras geralmente trabalham com conjuntos de dados substanciais desorganizados em silos verticais. Além disso, conectar dezenas de componentes de pipeline de dados e toneladas de APIS além da segurança para aproveitar um silo não é fácil. Portanto, as instituições financeiras precisam garantir que seus dados coletados estejam estruturados adequadamente.
O que vem a seguir?
AI e ML são, sem dúvida, o futuro do setor financeiro; o grande volume de processos, transações, dados e interações envolvidos com a transação os tornam ideais para várias aplicações. Ao incorporar a IA, o setor financeiro obterá vastas capacidades de processamento de dados com os melhores preços, enquanto os clientes desfrutarão da experiência aprimorada do cliente e da segurança aprimorada.
É claro que o poder da IA pode ser realizado dentro do banco de transações, que se baseia no uso da organização. Hoje, a IA está muito em andamento, mas podemos remover seus desafios usando a tecnologia. Por fim, a IA será o futuro das finanças – você deve estar pronto para abraçar sua revolução.
Crédito da imagem em destaque: Foto de Anna Nekrashevich; Pexels; Obrigada!
