Com o emprego da IA e do Machine Learning em serviços financeiros, já temos notado importantes benefícios para as áreas de compliance e de experiência do cliente. Para discutir o potencial dessas novas tecnologias para o setor, entrevistamos o diretor de Data Science do Barclays, Sean Durkin. Leia abaixo suas principais conclusões sobre o assunto
- Sean Durkin, diretor de Data Science do Barclays, compara o potencial da IA e do Machine Learning no setor financeiro ao surgimento dos serviços bancários on-line.
- A Inteligência Artificial é crucial para a implementação de programas de compliance eficientes e aceleração de processos do setor, além de possibilitar que os profissionais tomem decisões mais rápidas. Tudo isso acaba melhorando a experiência geral dos clientes.
- Ao simular uma rede neural, o Machine Learning é capaz de replicar processos humanos de tomada de decisão, bem como agregar múltiplas possibilidades de escolha para levar as análises um passo adiante.
Por meio de programas de melhores práticas constatamos que a triagem continua sendo a nossa melhor defesa contra a corrupção. Entretanto, a pesquisa realizada pela Refinitiv em 2018 sobre o verdadeiro custo dos crimes financeiros destaca as dificuldades dos (sempre sobrecarregados) times de compliance para, nesta era de big data e de redes globais de terceiros, identificar potenciais riscos.
Esses desafios podem levar a lacunas no compliance, o que, inadvertidamente, permite que os crimes financeiros continuem proliferando.
Nossa pesquisa global entrevistou mais de 2.300 gerentes de nível sênior e diretores corporativos em 19 países e revelou que, apesar de eles terem destinado cerca de 3,1% do faturamento anual para evitar crimes financeiros no ano anterior, quase metade (47%) foi vítima de corrupção nesse mesmo período.
Diante desse panorama, parece evidente que com o impulsionamento da Inteligência Artificial e do Machine Learning –e seu emprego em tempo real— será possivel atingir melhores níveis de compliance. Isso porque essas novas tecnologias permitem tomadas de decisões mais eficientes, consistentes e científicas. Não é, portanto, de admirar que esses recursos estejam revolucionando o setor financeiro.
Benefícios da IA e do Machine Learning
No mais recente episódio da série de entrevistas que batizamos de Expert Talk, Sean Durkin, diretor do departamento de Data Science do Barclays, compara o advento da Inteligência Artificial e do Machine Learning ao surgimento dos serviços bancários on-line, e explica como isso representará uma mudança de paradigma para as empresas do setor financeiro e para seus clientes.
Ele afirma que os benefícios dessas tecnologias para as equipes de compliance serão imensos, especialmente para ajudá-los na árdua tarefa de identificar riscos em meio a um universo de dados disponíveis.
Por exemplo:
- Máquinas podem ajudar a identificar entidades e sua relevância em relação a determinados tipos de conteúdo, reduzindo assim falsos positivos.
- A marcação inteligente (ou intelligent tagging, em inglês) pode estruturar grandes quantidades de conteúdo. Dessa forma, milhões de documentos, por exemplo, poderiam ser processados mais rapidamente.
- Pessoas, lugares, fatos e eventos podem receber pontuações que indiquem seu grau de importância em relação àquela determinada pesquisa.
Há ainda outras importantes aplicações, como a eliminação de ítens duplicados, que permite aos usuários se concentrar em eventos exclusivos. Também não se pode esquecer do agrupamento de conteúdo, que identifica e agrupa conteúdos semelhantes relacionado a um tema e nome de entidade específico.
Leia o Expert Talk na íntegra: Scaling new heights of financial services through machine learning
Mas o valor da IA e do Machine Learning não se encerra por aí. De acordo com Sean Durkin, um dos benefícios mais significativos dessas tecnologias é que ambas podem realmente ajudar as empresas a minimizar qualquer impacto sobre os clientes.
Com a IA é mais fácil alcançar programas de compliance mais eficientes, acelerando processos e tomadas de decisões, o que, por sua vez, ajuda a melhorar a experiência geral do cliente –sem dúvida, uma constante preocupação das instituições financeiras.
Decisões mais acertadas
Um incrível avanço nesse campo é a capacidade das máquinas de simular o processo de tomada de decisão da mente humana em diferentes cenários.
Durkin explica que, no setor financeiro, um dos processos fundamentais sempre envolve um especialista analisando informações –para um pedido de empréstimo, por exemplo— e, ao final, tomando uma decisão.
Funcionando como uma rede neural, a tecnologia de Machine Learning ajuda a replicar esses processos de tomada de decisão, mas também leva a análise um passo adiante ao produzir um cenário de múltiplas possibilidades e desdobramentos, e removendo a subjetividade e fatores externos.
Novas tecnologias: teste de confiança
Provar que essas novas tecnologias realmente funcionam não é tarefa fácil, mas Sean Durkin propõe um método relativamente simples para, como ele diz, confiarmos no desconhecido.
Ao remover temporariamente o acesso de um algoritmo a dados de épocas anteriores (de, por exemplo, seis meses antes da data do teste), a máquina consegue prever “um futuro” que já aconteceu no mundo real. E, comparando as previsões com o que de fato ocorreu é possivel medir o grau de precisão das técnicas de Inteligência Artificial e de Machine Learning.
Leia o Expert Talk na íntegra: Scaling new heights of financial services through machine learning
O potencial da IA e do Machine Learning
Durkin afirma que a tecnologia será o principal propulsor do setor financeiro ao longo dos próximos três a cinco anos, lembrando que inovações como a computação em nuvem desencadearam enormes oportunidades. “O nível de infraestrutura necessária para realizar o mesmo trabalho 10 anos atrás era compatível apenas com as maiores empresas de tecnologia. Agora, é muito mais democrático, qualquer empresa pode ter acesso a IA e ao Machine Learning, o que é excelente tanto para as instituições financeiras quanto para cientistas de dados”, comenta.
Assista ao vídeo: What technology will transform the financial sector in the next 5-10 years?
