Inteligência artificial aplicada a serviços financeiros

Fazer a diferença na vida das pessoas e empoderá-las para que tomem as melhores decisões financeiras é o principal estímulo de uma transformação nos serviços financeiros – ou, no mínimo, deveria inspirar as empresas que almejam gerar um impacto significativo. No passado, a primeira fagulha dessa revolução foi acesa pelos smartphones, que desencadearam a primeira onda de fintechs ao colocar um computador no bolso das pessoas. 

Mas o que virá a seguir? Como muitos devem imaginar, o Open Banking no Brasil iniciou um novo capítulo dessa revolução e tem como componente fundamental o uso responsável dos dados. 

O papel da Inteligência Artificial no Nubank

Contudo, ao lado de um amplo leque de novas possibilidades, o Open Banking também traz novos desafios. O acesso, em conformidade com as regulamentações, a dados de diferentes instituições financeiras não tem utilidade sem uma profunda compreensão desses mesmos dados, capaz de extrair sinais de ruído. 

É aqui que entra a inteligência artificial e o aprendizado de máquina. Eles ajudam empresas inovadoras a limpar, padronizar e classificar todo o histórico de transações para depois gerar insights sobre padrões financeiros e jornadas de clientes para beneficiá-los.

Há quase nove anos, o Nubank encabeçou a construção de produtos e experiências digitais superiores e enfrentou a complexidade com a transparência, redefinindo o que significar ser cliente de um banco. Hoje, nós vemos um potencial quase ilimitado para gerar valor neste novo paradigma também com base na inteligência de dados transacionais. 

A integração de clientes, decisões de crédito e prevenção de fraudes são as principais experiências em potencial a serem reformuladas, que também abarcam a criação de uma experiência autônoma e a melhoria do atendimento ao cliente, operações, segurança, vendas cruzadas, upselling e muito mais.  Tudo isso ao mesmo tempo em que permanecemos fiéis ao nosso compromisso com a proteção de dados e com o empenho para melhores práticas éticas de IA.

E por que esses novos serviços são tão relevantes no cenário atual? 

É um fato conhecido que muitos brasileiros têm problemas financeiros. Sessenta milhões deles, o que representa 40% da população adulta, possuem o nome sujo no Serasa, como costumamos dizer. A situação se agravou durante a pandemia de Covid-19, com 52% afirmando que estavam estressados com seus gastos e compromissos financeiros. 

Apenas 21% afirmaram que sempre ou quase sempre guardam dinheiro, enquanto 44% guardam raramente ou nunca, de acordo com o Serasa: Pesquisa Mapa da Inadimplência e Renegociação de Dívidas no Brasil .

Dito isso, o aprendizado de máquina é uma ferramenta valiosa para expandir produtos de crédito de forma responsável enquanto dedicamos tempo para entender as dificuldades e aspirações dos clientes, educá-los para que lidem com esses problemas e elaborar soluções financeiras para eles. 

A inteligência artificial pode nos ajudar a alcançar a mesma experiência de cliente em larga escala por meio da personalização, recomendação de produtos e ferramentas para uma a formação de hábitos positivos e orientação financeira. 

Por fim, nós queremos um ecossistema alimentado por IA para o bem-estar financeiro que seja tão bem desenvolvido e proveitoso quanto o ecossistema de bem-estar dos clientes é hoje – levando em consideração os mais altos padrões de privacidade e proteção de dados, e tendo em mente as aspirações e necessidades das pessoas que se beneficiam com os nossos serviços.  

A revolução de dados pode promover a autonomia dos clientes

Em poucas palavras, imagine um banco capaz de, entre outras coisas, prever liquidez, iliquidez e eventos de gasto para fornecer ofertas, conselhos e experiências personalizadas. Imagine um app capaz de, antes do dia do seu pagamento, aconselhar que você invista uma porcentagem do dinheiro com base no seu potencial de economia daquele período, ou antes do cheque especial causar uma lacuna de fluxo de caixa na sua conta, oferecer uma linha de crédito pessoal de curto prazo.  

Esses são apenas pequenos exemplos de como a revolução de dados pode promover a autonomia dos clientes e orientá-los, usando suas próprias informações, a tomar decisões conscientes.

No Nubank, estamos começando uma jornada para extrair sentido de transações bancárias ao aplicar técnicas distintas de IA e aprendizado de máquina. Ao usar modelos supervisionados e não supervisionados de aprendizado de máquina para classificar essas transações, nós pretendemos fornecer ideias relevantes para que máquinas e clientes possam compreender essas informações e agir com base nelas.

Por exemplo: Daniel foi ao mercado 

Vamos usar como exemplo uma transação de cartão de crédito típica: o cliente Daniel fez compras no mercado. Nossos modelos primeiro separam a descrição da transação em sublinhas que representam informações como processador de pagamento, nome do comerciante, localização da loja e número de parcelas. 

Em seguida, eles limpam, categorizam e enriquecem esses pequenos fragmentos de informação ao pesquisar no nosso banco de dados as palavras e conceitos associados. A partir dessas informações, as máquinas podem prever novas transações e fazer recomendações personalizadas para que Daniel gaste menos e economize mais em compras futuras. Como resultado, nós utilizamos o poder de dados de alta qualidade para ajudar os clientes a melhorar suas decisões financeiras cotidianas.

No fim, o cliente sempre deve estar na base das nossas decisões corporativas, não importa qual revolução tecnológica estejamos vivenciando. Agora, temos a oportunidade de criar uma experiência autônoma para dispositivos móveis feita sob medida para as necessidades de cada cliente, em tempo real. Isso significa responder aos eventos dos clientes na mesma hora e possibilitar que os desenvolvedores construam rapidamente, criem, treinem e implementem o aprendizado de máquina amparados por uma estrutura mais leve e mais rápida. 

Os resultados desse casamento perfeito estão logo à frente. Vocês estão preparados para o próximo capítulo?