IA e o setor financeiro — uma combinação perfeita?

Neste artigo, exploraremos a IA no contexto do setor financeiro. Embora ela tenha um grande potencial, é essencial estar atento aos riscos existentes, especialmente ao crescente risco de fraude, que representa um desafio cada vez mais significativo a cada dia que passa. À medida que a IA avança, o mesmo ocorre com as táticas dos agentes mal-intencionados que buscam explorar os sistemas financeiros, tornando a luta contra a fraude uma batalha em constante evolução.

Uma breve visão geral da IA no setor financeiro
A adoção da IA no setor de serviços financeiros tem registrado um crescimento significativo, com a IA preditiva se tornando cada vez mais comum, enquanto a IA generativa está apenas começando a deixar sua marca.  

Apesar das hesitações iniciais, as capacidades da IA generativa estão agora despertando interesse, com instituições financeiras buscando aproveitar seu potencial em conjunto com a IA preditiva. À medida que os avanços na gestão de riscos continuam, prevê-se que a adoção da IA generativa se acelere, posicionando-a como uma vantagem competitiva formidável no setor financeiro.

Fonte: Pesquisa com membros da UK Finance, conforme relatado no relatório “The Impact of AI in Financial Services” (O Impacto da IA nos Serviços Financeiros), publicado pela UK Finance. “Amplamente implantada”, neste contexto, significa cinco ou mais funções ativas, enquanto “implantada de forma restrita” significa menos de cinco.
A jornada rumo a uma implementação mais ampla da IA generativa nos serviços financeiros não está isenta de obstáculos. Esses desafios vão desde restrições técnicas e a necessidade de estabelecer uma base robusta para a inovação até a tarefa crítica de recrutar uma força de trabalho com as habilidades necessárias. Uma das preocupações mais urgentes para as empresas é garantir que o uso da IA generativa esteja alinhado com os marcos legais existentes, uma tarefa complicada pelo cenário em constante evolução da regulamentação da IA. A imprevisibilidade em torno das futuras diretrizes regulatórias acrescenta outra camada de complexidade, exigindo uma abordagem visionária e adaptável por parte das instituições financeiras.

Atualmente, o setor financeiro encontra-se nos estágios iniciais da adoção da IA generativa. No entanto, essa fase inicial está repleta de potencial para uma integração em larga escala em todas as principais funções operacionais. Esse cenário em desenvolvimento representa uma oportunidade de ouro para que empresas com visão de futuro aproveitem a IA generativa, não apenas como uma ferramenta de inovação, mas como uma alavanca estratégica para conquistar uma vantagem competitiva. As instituições que superarem esses desafios iniciais de forma eficaz, abraçando o potencial transformador da IA generativa e, ao mesmo tempo, gerenciando com habilidade a conformidade regulatória e os obstáculos técnicos, deverão se beneficiar à medida que o setor de serviços financeiros continuar a inovar e se transformar.  

O potencial da IA no setor financeiro
Automação de processos
A integração da IA nos setores financeiro e de seguros tem levado a muitas melhorias significativas na eficiência operacional. Isso é alcançado principalmente por meio da automação de tarefas repetitivas e demoradas, como entrada de dados, processamento de documentos e atendimento a consultas rotineiras de clientes. As soluções modernas conseguem agilizar esses processos com precisão e velocidade notáveis, e estão se aprimorando a cada dia.

Ao delegar tarefas rotineiras à IA, as empresas podem reduzir o risco de erro humano e realocar seus recursos humanos para que se concentrem em questões mais estratégicas e complexas, promovendo a inovação e aumentando a satisfação no trabalho entre os funcionários, que agora podem se dedicar a tarefas mais significativas.

Em uma pesquisa recente, foi perguntado a 23 instituições financeiras do Reino Unido: “Qual das opções a seguir melhor descreve o uso atual de IA na sua instituição?”

Avaliação e gestão de riscos
Por razões óbvias, a capacidade de avaliar riscos de forma rápida e precisa é fundamental no setor financeiro. Os algoritmos de IA se destacam por sua capacidade de processar e analisar vastos conjuntos de dados, muito além das capacidades humanas, identificar fatores de risco para apólices de seguro e detectar oportunidades promissoras de investimento.  

Esse poder analítico bruto de algumas soluções de IA permite que as empresas tomem decisões que não só são mais rápidas, mas também se baseiam em uma compreensão mais abrangente da exposição ao risco. Consequentemente, o papel da IA na avaliação de riscos está reinventando a forma como as empresas abordam seu planejamento estratégico e gestão de riscos, levando a práticas comerciais mais resilientes e bem fundamentadas.

Detecção de fraudes
O setor financeiro tem sido, historicamente, alvo de agentes mal-intencionados. Com a ampla adoção da tecnologia tanto por consumidores quanto por empresas — o que amplia a superfície de ataque e facilita a prática de crimes financeiros por parte de criminosos —, as empresas precisam implementar medidas de proteção robustas para evitar perdas financeiras e proteger os dados dos clientes. A capacidade da IA de detectar atividades fraudulentas em tempo real é uma das razões pelas quais ela ganhou força no setor financeiro.  

Ao analisar minuciosamente os padrões de transações e identificar anomalias, os sistemas de IA podem sinalizar possíveis fraudes com uma precisão que os métodos tradicionais têm dificuldade em alcançar. Essa abordagem proativa não apenas reduz o risco de perdas financeiras significativas, mas também reforça a confiança dos clientes — eles ficam tranquilos ao saber que suas instituições financeiras estão utilizando tecnologia de ponta para proteger seus ativos e informações pessoais.

Experiência personalizada do cliente
Os chatbots e assistentes virtuais baseados em IA estão redefinindo o atendimento ao cliente no setor financeiro. Ao oferecer recomendações personalizadas, responder a dúvidas e auxiliar na gestão de contas, essas interfaces de IA criam uma experiência do cliente que é ao mesmo tempo integrada e envolvente.  

Essa interação personalizada aumenta a satisfação do cliente e promove a fidelidade, já que os clientes valorizam a conveniência e o atendimento personalizado que a IA pode oferecer. Em um momento em que os clientes têm expectativas cada vez maiores, a IA está se tornando uma ferramenta essencial e indispensável para oferecer um atendimento excepcional.

Dito isso, há algumas limitações. De acordo com a Forbes, um chatbot de serviços financeiros comum só consegue lidar com perguntas simples relacionadas à gestão de contas. Ele tem dificuldade para explicar conceitos financeiros, não pode ajudar no planejamento financeiro e não oferece orientação nem assistência em investimentos.  

“Os chatbots do setor são projetados principalmente para atender a necessidades relativamente simples de atendimento ao cliente e não são avançados o suficiente para atuarem como verdadeiros assistentes ou consultores.”

Essa é uma área em que a IA generativa poderia fazer uma grande diferença nos serviços financeiros. Os assistentes de IA generativa podem responder com precisão a uma ampla variedade de perguntas, explicar conceitos financeiros e oferecer orientações de alto nível quando solicitados da maneira correta.  

Análise preditiva
A capacidade da IA de realizar análises preditivas por meio da análise de dados históricos oferece às empresas do setor financeiro e de seguros uma ferramenta poderosa para prever tendências futuras. Seja para prever mudanças nos mercados financeiros ou antecipar sinistros de seguros, a IA permite que as empresas passem de estratégias reativas para estratégias proativas.  

Essa visão antecipada pode levar a uma tomada de decisão mais bem informada, otimizando assim as estratégias para aproveitar as oportunidades futuras ou mitigar riscos potenciais. A análise preditiva, portanto, reforça a vantagem competitiva de uma empresa e contribui para resultados comerciais mais estáveis e previsíveis.

Monitoramento de conformidade
Os regimes regulatórios estão mudando rapidamente em resposta aos desafios impostos pelo desenvolvimento da tecnologia e da IA, bem como ao aumento da criminalidade que isso tem possibilitado. As instituições financeiras devem garantir que estejam preparadas para cumprir as novas leis e regulamentações, sob pena de incorrerem em multas pesadas e danos à reputação.  

Ao alertar os responsáveis pela conformidade sobre discrepâncias, a IA pode ajudar as empresas a manter uma postura rigorosa em matéria de conformidade. Esse monitoramento automatizado garante que as empresas cumpram as leis e os requisitos regulatórios vigentes e reduz a carga de trabalho das equipes de conformidade, permitindo que elas se concentrem em questões de conformidade mais estratégicas.

Além disso, a IA generativa pode ser programada para monitorar e interpretar continuamente diretrizes regulatórias novas ou alteradas em diversas jurisdições. Ela pode, então, gerar resumos ou relatórios detalhados sobre como essas mudanças afetam diferentes aspectos das operações de uma instituição financeira, garantindo que as equipes de conformidade estejam sempre a par dos requisitos mais recentes e possam ajustar suas estratégias de acordo com eles.

Gestão de investimentos
Os chamados consultores robóticos baseados em IA podem parecer algo saído de um filme de ficção científica. No entanto, eles existem de verdade e estão tornando a gestão de investimentos acessível a um público mais amplo, à medida que a IA generativa continua a se consolidar.  

Ao oferecer consultoria de investimentos automatizada e personalizada com base no perfil de risco e nas metas financeiras de cada pessoa, esses consultores baseados em IA abriram as portas do mundo dos investimentos para aqueles que talvez considerassem as opções tradicionais muito complicadas ou caras.  

Essa abordagem baseada em IA não apenas simplifica o processo de investimento, mas também o adapta para atender às necessidades específicas de cada investidor, o que pode levar à formação de carteiras mais diversificadas e equilibradas para um segmento mais abrangente da população.
 

O papel cada vez mais importante da IA na detecção e prevenção de fraudes
A detecção e a prevenção de fraudes sempre foram um pilar fundamental da gestão de riscos nos setores financeiro e de seguros. Conforme mencionamos anteriormente, assim como o avanço da IA tem evitado uma infinidade de novos desafios e ameaças para as empresas, ele também levou a uma mudança na forma como elas lidam com a questão, afastando-se dos métodos tradicionais — muitas vezes reativos — e adotando uma postura mais dinâmica e proativa.

A capacidade da IA de filtrar e analisar grandes volumes de dados em tempo real proporcionou às empresas uma ferramenta poderosa para detectar padrões suspeitos e anomalias indicativas de atividades fraudulentas. Veja a seguir como isso funciona.  

Detecção de anomalias
Os algoritmos de IA são capazes de analisar dados históricos de transações para identificar padrões de comportamento estabelecidos para indivíduos ou entidades. Esses padrões servem como referência, em relação à qual qualquer desvio pode ser examinado para detectar possíveis fraudes. Por exemplo, uma transação significativamente maior do que o gasto médio de um usuário ou uma transação originada de um local geograficamente incomum pode ser sinalizada.  

Essa capacidade depende dos algoritmos de aprendizado profundo da IA, que, por meio de grandes volumes de dados, aprendem a distinguir entre anomalias benignas e aquelas que indicam fraude, reduzindo assim os falsos positivos e direcionando os recursos de investigação de forma mais eficaz.

Modelos de aprendizado de máquina
A IA para detecção de fraudes baseia-se, em sua essência, em modelos de aprendizado de máquina treinados com conjuntos de dados de atividades conhecidas como fraudulentas e não fraudulentas. Esses modelos, que utilizam técnicas como classificação, agrupamento e detecção de anomalias, evoluem continuamente ao aprender com novos dados.  

Essa capacidade de se adaptar e aprimorar continuamente torna os modelos de aprendizado de máquina cada vez mais eficientes na identificação até mesmo dos indicadores de fraude mais sutis. Isso ajuda a garantir que as instituições financeiras permaneçam um passo à frente dos fraudadores, que mudam constantemente suas táticas.  

Processamento de linguagem natural
O processamentode linguagem natural(NLP) permite que os sistemas de IA analisem e compreendam dados de texto com grande precisão, desde e-mails de clientes e registros de bate-papo até publicações nas redes sociais. Técnicas como a análise de sentimento e a extração de palavras-chave podem revelar a intenção por trás das comunicações, identificando possíveis fraudes por meio da detecção de padrões de linguagem suspeitos ou da discussão de tópicos específicos conhecidos por estarem associados a atividades fraudulentas. Essa análise amplia as capacidades de detecção da IA para além dos dados numéricos, oferecendo uma visão abrangente de possíveis indicadores de fraude.

Análise de redes
A capacidade da IA de analisar redes complexas e as relações entre entidades pode revelar conexões ocultas que possam indicar esquemas fraudulentos, como lavagem de dinheiro ou conluio. Ao mapear essas redes, a IA pode identificar padrões de comportamento característicos da fraude organizada, permitindo que as instituições desmantelem redes inteiras de fraude, em vez de apenas prender os infratores individualmente.

Monitoramento em tempo real
O monitoramento em tempo realé, talvez, um dos avanços mais importantes na detecção moderna de fraudes. Sistemas baseados em inteligência artificial podem analisar minuciosamente cada transação à medida que ela ocorre e compará-la com indicadores conhecidos de fraude e padrões de comportamento normal já aprendidos. Essa rapidez permite que as instituições financeiras detectem fraudes no momento em que ocorrem, reduzindo drasticamente a janela de oportunidade para os criminosos e o risco de perdas financeiras.

Entre os exemplos de monitoramento em tempo real em ação estão:

• Análise de transações: os sistemas de IA examinam minuciosamente cada transação em tempo real, comparando-as com padrões de comportamento estabelecidos. Qualquer transação que se desvie significativamente desses padrões — por exemplo, uma transferência de valor incomum ou um pagamento para uma conta nova e não verificada — é sinalizada para análise posterior. Essa resposta imediata ajuda a impedir transações fraudulentas antes que elas sejam concluídas. 
• Anomalias baseadas na localização: Ao integrar dados de geolocalização, a IA pode detectar quando um cartão ou conta está sendo usado em um local que não corresponde aos padrões conhecidos do usuário ou à sua localização física atual, conforme indicado por seu dispositivo móvel. Tais discrepâncias podem acionar alertas em tempo real para a instituição e para o cliente, o que pode impedir a ocorrência de fraudes. 
• Verificação biométrica: No contexto de aplicativos de serviços bancários ou pagamentos móveis, os sistemas baseados em IA podem monitorar dados biométricos, como impressões digitais, reconhecimento facial ou comandos de voz, em tempo real. Se o sistema detectar anomalias nos dados biométricos, ele pode bloquear imediatamente as transações e solicitar uma verificação adicional, adicionando uma camada extra de segurança. 

Biometria comportamental
Além das medidas biométricas tradicionais, a IA explora a biometriacomportamental, analisando padrões na forma como os usuários interagem com seus dispositivos. Isso inclui ritmos de digitação, movimentos do mouse e comportamentos de navegação, criando um perfil tão único que qualquer desvio pode indicar o comprometimento da conta ou roubo de identidade. Essa forma sofisticada de detecção adiciona mais uma camada de segurança, tornando o acesso não autorizado cada vez mais difícil.

Exemplos de biometria comportamental incluem:

• Dinâmica de digitação: isso envolve a análise da forma como um usuário digita no teclado, incluindo o ritmo e o intervalo entre o pressionamento e a liberação das teclas. A IA pode detectar inconsistências nos padrões de digitação que possam sugerir um usuário diferente, o que pode indicar uma invasão de conta ou tentativas de acesso não autorizado. 
• Padrões de deslizamento e dinâmica do toque: Em dispositivos com tela sensível ao toque, os padrões de deslizamento, a intensidade da pressão aplicada e a velocidade das interações táteis podem servir como identificadores únicos. Os sistemas de IA podem analisar esses padrões em busca de sinais de comportamento anômalo, o que é útil em aplicativos de serviços bancários e pagamentos móveis para impedir o acesso não autorizado. 
• Comportamento de navegação e exploração: Analisar como os usuários navegam por aplicativos ou sites, incluindo sequências de visitas às páginas, interação com formulários e tempo gasto nas páginas, também pode servir como biometria comportamental. A IA pode detectar desvios em relação aos padrões estabelecidos, sugerindo que um usuário diferente possa estar tentando cometer fraude. 
   

Integrações com bancos de dados de fraudes
Por fim, a integração de sistemas de IA com bancos de dados externos de fraudes amplia sua capacidade de verificar transações e identidades em relação a listas abrangentes de fraudadores conhecidos, identidades roubadas e entidades incluídas em listas negras. Essa comparação cruzada é fundamental para identificar e bloquear rapidamente transações que apresentam alto risco de fraude.

Nosso parceiro OneReach.ai denomina essa função de “Alerta de Fraude”, que pode ser programada para emitir alertas em tempo real quando for detectada uma atividade suspeita. Isso facilita o trabalho das equipes de conformidade no cumprimento de suas obrigações de detectar possíveis casos de fraude e apresentar relatórios oportunos aos órgãos reguladores. Na UE, por exemplo, as empresas reguladas devem apresentar um Relatório de Atividade Suspeita quando houver conhecimento, suspeita ou motivos para acreditar que esteja ocorrendo lavagem de dinheiro ou financiamento do terrorismo.
 

Reinventando o setor financeiro e de seguros
A IA tornou-se indispensável na luta contínua dos setores financeiro e de seguros contra a fraude, aumentando significativamente sua capacidade de detectar e prevenir atividades fraudulentas. Por meio de sua capacidade de automatizar e aprimorar processos de documentação, reduzir a quantidade de documentos físicos e implementar técnicas avançadas de detecção de fraudes, a IA abre caminho para uma nova era nas operações financeiras — uma era em que a eficiência e a segurança são significativamente aprimoradas.

No entanto, é na implementação de ferramentas avançadas de análise que a IA tem o impacto mais significativo. Isso permite que as empresas analisem vastos volumes de dados de transações em tempo real para identificar padrões suspeitos e anomalias que se desviam das normas estabelecidas. Essa capacidade é fundamental para identificar possíveis casos de fraude e permite a sinalização imediata de atividades incomuns, a fim de atender aos requisitos de conformidade e regulatórios.  

Além disso, as técnicas de modelagem preditiva da IA proporcionam às empresas a capacidade de antecipar esquemas fraudulentos antes que eles se concretizem, oferecendo assim uma ferramenta inestimável para proteger ativos, manter a confiança dos clientes e manter uma postura de defesa robusta contra a crescente superfície de ataque e a sofisticação das tentativas de fraude.