IA avança para avaliação de score, risco e retorno de fundos e de instituições financeiras
Depois da febre dos Bots femininos, a inteligência artificial deve avançar para outras áreas muito além do atendimento prevê Marcela Vairo, diretora de dados, inteligência artificial e automação da IBM. A primeira onda levou a projetos ambiciosos como a BIA do Bradesco, que começou com atendimento para os gerentes da agência a fim de oferecer um maior conhecimento do portfólio de produtos e, mais tarde, evoluiu para o atendimento do cliente na ponta.
Esse foi o primeiro uso do IA para serviços financeiros, mas agora começa a ocorrer um uso maior para análises de risco, scores e retornos. São várias áreas dentro do mercado financeiro usando IA em investimentos, seleção de portfólio de carteiras, avaliação de risco de mercado, fundo ou empresa, cobrança e determinação de score. Tudo de uma forma potencializada pela IA.
“Uma das empresas que atua diretamente ligada ao Banco Central avalia os scores de vários fundos e de diversas instituições financeiras. E tudo isso era feito de maneira manual pelos cientistas de dados em suas próprias máquinas e modelos. Mesmo que se usem ferramentas de análise de dados e de estatística, com o grande volume de dados e as constantes mudanças no ambiente financeiro – que podem influenciar o score de uma determinada instituição ou aplicações financeiras -, esses modelos de dados acabavam ficando obsoletos. E como cada analista faz as análises em seu próprio ambiente, perde-se ganhos de escala”, analisa Marcela.
Ela diz que, cada vez mais, ferramentas como o Watson da IBM permitem ao cientista de dados não apenas criar modelos, mas também avaliar se o nível de acerto desses modelos está correto ou não. Eventualmente, um modelo que hoje dê um nível de acerto de 90%, com o tempo, pode ficar obsoleto e não ser mais o melhor modelo para se avaliar o risco ou a rentabilidade de uma aplicação. “Com o uso de inteligência artificial na análise e gestão desses modelos, conseguimos não só ter um nível de acerto muito maior, mas também, conseguimos compartilhar e trabalhar com um volume de informações maior e monitorar constantemente o nível de acerto e, consequentemente, atualizar os modelos”, ensina a diretora de IA da IBM.
Ela diz que a demanda para os serviços da plataforma Watson explodiu no ano passado. E mesmo na área de atendimento, as aplicações têm evoluído. A ferramenta passou não só a tirar dúvida e responder perguntas, mas também a, efetivamente, realizar transações para o cliente, como avaliar e aprovar crédito ou abrir contas.
Marcela observa que, com a pandemia, em que as agências e lojas fechadas, houve um grande crescimento da demanda. Mas o tipo de serviço se diversificou. Hoje a ferramenta consegue fazer 100% do atendimento de forma digital, entendendo o perfil do cliente e oferecendo um produto com base na interação com a assistente virtual. Permite ainda análise e aprovação do crédito, abrir conta e fazer investimento em determinado ativo de forma totalmente digital com o auxílio da assistente virtual.
“A variedade de canais também aumentou com mobile banking e WhatsApp para interagir com os clientes 24×7. E a forma de atendimento é cada vez mais por linguagem natural”, diz Marcela. Internamente, os bancos vêm usando cada vez mais inteligência artificial para avaliação de risco de crédito, de carteiras e de rentabilidade.
“Na hora em que coloco IA em cima dos modelos criados pelos analistas é possível avaliar riscos do mercado financeiro de uma forma muito mais inteligente do que se tivesse apenas um analista avaliando com ferramentas estatísticas. Eu consigo saber qual o melhor modelo matemático para avaliação de risco e retorno. O Watson atua como uma API ou ferramenta em que a empresa agrega como componente de IA para avaliação e risco, melhoria de scoring, cobrança melhorado o retorno para devedores duvidosos, e para modelos para a melhor oferta de acordo com o perfil do cliente”, conclui.
