Inteligência Artificial e Machine Learning para o mercado financeiro

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As análises corretas das informações cedidas, podem ser amplificadas e aperfeiçoadas se junto ao big data forem adotadas ações de inteligência artificial e machine learning. Assim, as máquinas poderão ler e aprender com os dados gerados diariamente por estas instituições, otimizando processos internos, evitando falhas e oferecendo ao cliente uma experiência completa.

As operações do mercado financeiro são tão complexas quanto operacionais. Com base em números e dados de comportamento do usuário, muitas das funções financeiras são quase que automatizadas. Os funcionários destas instituições são treinados para analisar os dados expostos e tomar decisões rápidas.

De acordo com a Infomoney, o valor total de ativos financeiros administrados por robôs mundialmente em 2017 foi de US$ 222 bilhões. Além de gerir contas com pequenas movimentações, essa tecnologia é tida como uma forma das instituições financeiras melhorarem seus processos e se modernizarem. Abaixo listamos quatro maneiras pelas quais a inteligência artificial e o machine learning podem ser aplicadas no setor financeiro.

1- Prevenção de fraudes

As máquinas são capazes de aprender a ler padrões de dados, dessa forma, elas conseguem “enxergar” em meio a uma quantidade elevada de informações, ações que fogem ao normal. O machine learning pode ser usado, portanto, aliado a uma plataforma de big data analytics, para identificar pontos fora da curva e mapear ações anormais com potencial fraudulento.

Além disso, a inteligência artificial consegue enxergar além do que o controle humano é capaz, consegue identificar movimentações ínfimas em contas, por exemplo. Assim, roubo de pequenas quantias em diferentes contas, ou acesso indevido a informações particulares são facilmente apontados pela tecnologia.

2 – Premeditação do comportamento e delimitação do credit scoring

Para análise do comportamento do consumidor podem ser usadas ferramentas como browsing behavior, estratégias de cookies ou uso de uma DMP completa que segmenta o perfil dos usuários de determinado serviço financeiro. Com o onboarding de dados do histórico dos consumidores de serviços financeiros das próprias instituições aliados a estas ferramentas, é possível usar inteligência artificial para prever determinado perfil de comportamento e apontar o credit scoring dos usuários. Desta forma, as organizações têm mais uma ferramenta para confirmar a segurança de fornecer certo serviço para um determinado perfil de cliente.

3 – Segmentação de produtos

A análise de dados feita por inteligência artificial para segmentar a audiência de clientes específicos para determinado serviço financeiro pode, também, ser usada para efetivar um maior número de vendas por meio do impacto correto de campanhas. Com uma DMP é possível extrair o comportamento online de um segmento muito específico de consumidores e assim programar campanhas que façam sentido para esta audiência e que realmente as impacte. Desta forma, as instituições saem de uma campanha generalista que não surte o efeito esperado, e vão para uma estratégia de segmentação específica que tem mais chance de efetivar a venda.

4 –  Melhora da experiência do cliente

Uma maior personalização do atendimento faz com que as instituições financeiras possam oferecer uma experiência mais adequada para seus clientes. Pensar em fluxos completos que seguem a mesma linha de forma online e offline, culmina em ações omnichannel que supre todas as necessidades do usuário. Para isso, a inteligência artificial deve ser usada na captação de dados sobre o perfil do cliente, análise e entrega de business intelligence para a instituição. Além disso, os dados completos já adquiridos pelas instituições podem ser usados para entender as necessidades do consumidor e fazer o upselling de novos serviços. O machine learning também contribuí nesta função ao passo que inicia e finaliza os atendimentos por meio de bots ensinados a responder às principais dúvidas dos clientes e a fazer a avaliação posterior ao atendimento.

Inteligência humana

O grande segredo para otimizar realmente processos por meio do uso de análise de dados, inteligência artificial e machine learning é atrelar às tecnologias a inteligência humana. Com uma visão estratégica, as instituições podem programar os algoritmos para otimizar todos os processos elencados aqui, mas o business intelligence gerado precisa ser analisado e executado por pessoas. O relacionamento entre instituição e cliente, por mais que iniciado e finalizado por máquinas, também precisa ter um contato pessoal para melhorar o customer experience da instituição.

Conheça as ferramentas de browsing behavior, cookies, DMP e big data analytics da Tail para promover uma maior integração entre a inteligência artificial e humana na sua instituição financeira, potencializando, assim, os resultados.