O papel dos agentes de IA nas finanças: Principais casos de uso e benefícios

Você sabia que, em 2024, o mercado de agentes de IA na área financeira está avaliado em US$ 38,36 bilhões, com projeções indicando um crescimento notável para US$ 190,33 bilhões até 2030, impulsionado por uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) robusta de 30,6%, de acordo com Yahoo Finance.

Com mais de 3.876 menções globais, essas ferramentas inteligentes estão ganhando destaque em bancos e seguradoras, tornando os processos mais ágeis e eficientes. A McKinsey estima que a IA pode ajudar os bancos a gerar até US$ 1 trilhão por ano ao melhorar a eficiência. À medida que mais empresas adotam essas ferramentas, elas estão mais preparadas para atender às necessidades dos clientes.

Vamos explorar como esses agentes funcionam e as maneiras empolgantes pelas quais estão sendo usados na área financeira.

Como os Agentes de IA Funcionam em Finanças?

Agentes de IA em Finanças podem:

1. Coletar Informações – Entender o que o cliente precisa e coletar dados importantes.
2. Tomar Decisões – Usar padrões e dados passados para decidir sobre a aprovação de empréstimos.
3. Continuar Aprendendo – Tornar-se mais inteligentes a cada interação com os clientes, melhorando continuamente.

⚠️ATENÇÃO!! Quando a empresa Klarna (um serviço de pagamento popular) usou IA para atendimento ao cliente, conseguiram responder perguntas mais rapidamente e deixaram os clientes mais satisfeitos.

Quais são os Casos de Uso dos Agentes de IA em Finanças?

Os agentes de IA podem processar grandes volumes de dados, detectar padrões e lidar com tarefas repetitivas, tornando-os especialmente úteis no setor financeiro. Aqui estão alguns casos de uso principais:

Uso 1: Ajustes de Sinistros em Seguros

Em seguros, os agentes de IA lidam com ajustes de sinistros, facilitando para as pessoas registrarem sinistros, especialmente após incidentes como acidentes. O agente coleta detalhes dos segurados, como tipo de incidente, partes envolvidas e documentação necessária.

1. Interação com o Cliente: Um usuário pode iniciar um sinistro dizendo, “Tive um acidente e preciso registrar um sinistro.” O IA verifica se todas as condições estão atendidas, como a confirmação de uma apólice ativa.
2. Coleta de Informações: O agente solicita detalhes específicos, garantindo que todas as informações necessárias sejam coletadas.
3. Verificação em Tempo Real: O Atlas Engine verifica as informações em segundo plano, criando um registro de sinistro enquanto garante que tudo siga as ações predefinidas.
4. Aprovação: Após todas as verificações serem concluídas, as aprovações são processadas mais rapidamente, proporcionando aos clientes uma resolução rápida.

Uso 2: Conformidade Regulatória Automatizada

Com regulamentações em constante mudança, instituições financeiras enfrentam o desafio de manter a conformidade. Agentes de IA monitoram continuamente mudanças regulatórias, analisam dados e sinalizam potenciais problemas de conformidade, garantindo que bancos e instituições cumpram os padrões regulatórios sem supervisão manual.

1. Monitoramento em Tempo Real: Agentes de IA rastreiam e relatam transações ou atividades que se desviam das normas regulatórias.
2. Relatório Automatizado: Relatórios e auditorias regulares são gerados automaticamente, economizando tempo para as equipes de conformidade.
3. Atualizações Rápidas: Agentes de IA se adaptam instantaneamente a novas mudanças regulatórias, reduzindo o risco de não conformidade.

Uso 3: Detecção e Prevenção de Fraudes

Agentes de IA na detecção de fraudes analisam transações para encontrar padrões incomuns que possam indicar fraudes. Ao escanear dados e detectar anomalias, os agentes de IA reduzem o risco de fraudes e mantêm os sistemas financeiros seguros.

1. Reconhecimento de Padrões: Agentes detectam atividades suspeitas comparando transações com dados passados, como transações de alto volume de novos locais.
2. Alertas em Tempo Real: Se for identificado um comportamento incomum, o agente de IA envia alertas instantâneos para a equipe de segurança para investigação adicional.
3. Tomada de Decisão Aprimorada: O agente pode sugerir medidas com base na gravidade do risco de fraude detectado, orientando os agentes humanos a tomarem ações rápidas.

Uso 4: Gestão de Patrimônio Personalizada

Agentes de IA ajudam a fornecer conselhos financeiros com base nos perfis dos clientes, tolerância ao risco e objetivos de investimento. Eles gerenciam carteiras, executam operações e ajustam estratégias de investimento, tornando a gestão de patrimônio mais acessível.

1. Planos de Investimento Personalizados: Agentes de IA criam planos que se alinham com os objetivos financeiros e o nível de risco do cliente.
2. Atualizações em Tempo Real: Recomendações de investimento são ajustadas com base nas condições atuais do mercado, maximizando o potencial de lucro.
3. Execução Eficiente: As operações são executadas automaticamente, economizando tempo e potencialmente aumentando os retornos.

Uso 5: Chatbots Financeiros para Atendimento ao Cliente

Chatbots financeiros com IA interagem diretamente com os clientes, respondendo a perguntas, fornecendo detalhes de contas e orientando os usuários em processos complexos, como abrir uma nova conta ou configurar investimentos.

1. Disponibilidade 24/7: Chatbots oferecem assistência imediata, independentemente do horário ou local.
2. Interação Personalizada: Ao entender as preferências do usuário, os chatbots oferecem recomendações personalizadas.
3. Satisfação do Cliente Melhorada: Respostas rápidas a perguntas comuns reduzem o tempo de espera e melhoram a experiência do cliente.

Benefícios dos Agentes de IA em Serviços Financeiros

Agentes de IA oferecem várias vantagens importantes para instituições financeiras:

• Maior Eficiência: Automatizando tarefas rotineiras, agentes de IA liberam trabalhadores humanos para tarefas de alto valor, como consultas detalhadas com clientes ou planejamento financeiro.
• Melhora na Experiência do Cliente: Agentes de IA oferecem suporte 24 horas, conselhos personalizados e lembretes, o que melhora os tempos de resposta e aumenta a satisfação do cliente.
• Melhoria na Precisão: Machine learning models garantem respostas precisas e melhoram continuamente à medida que a IA interage com mais clientes.
• Escalabilidade: Agentes de IA podem lidar com grandes volumes de solicitações, permitindo que instituições financeiras atendam mais clientes sem aumentar a equipe.
• Segurança Reforçada: Agentes de IA são capazes de identificar atividades incomuns, como tentativas de fraude, adicionando uma camada de proteção às transações financeiras.

Desafios com Agentes de IA em Finanças

Embora os agentes de IA tragam muitos benefícios, eles também apresentam desafios. Aqui estão os principais problemas que as empresas enfrentam:

• Gerenciamento de Múltiplos Agentes: À medida que diferentes departamentos adotam seus próprios agentes de IA, pode resultar em uma configuração confusa com funções sobrepostas ou redundantes.
• Integração e Coordenação: As empresas precisam de um plano bem organizado para garantir que todos os agentes de IA trabalhem juntos sem criar conflitos ou lacunas.
• Privacidade e Segurança dos Dados: Proteger os dados dos clientes é essencial. As empresas devem estabelecer protocolos fortes para manter informações sensíveis seguras contra uso indevido.
• Supervisão Humana: Agentes de IA requerem monitoramento cuidadoso para evitar erros e seguir diretrizes éticas nas interações com clientes.

Como Será o Futuro dos Agentes de IA em Finanças?

A IA está prestes a impulsionar o crescimento em serviços financeiros. À medida que os negócios se movem para o online e dependem de ferramentas digitais, a necessidade de engajamento personalizado e orientado por relacionamentos com os clientes é mais importante do que nunca. Aqui está o futuro dos agentes de IA em finanças:

• Ajuda Personalizada para o Cliente A IA ajudará os bancos a dar a cada cliente atenção especial, fazendo-os sentir-se essenciais e bem compreendidos. É como ter um ajudante bancário que sempre se lembra de suas necessidades e dá o conselho certo.
• Escolhas Inteligentes com Dados Agentes de IA podem analisar informações dos clientes para sugerir produtos ou serviços que se adaptem melhor a eles, ajudando-os a tomar decisões mais seguras e inteligentes sobre seu dinheiro.
• Construindo Perfis de Clientes Bancos podem criar perfis digitais seguros que armazenam detalhes importantes dos clientes, como preferências e histórico. Isso ajuda o banco a fornecer um serviço mais útil e amigável com base nas preferências do cliente.
• Serviço Conectado e Fluido Com a IA conectando diferentes partes do banco, os clientes recebem ajuda contínua e sem interrupções. Não importa com quem falem no banco, recebem respostas rápidas e soluções quando necessário, como se tivessem um assistente prestativo que conhece todas as suas necessidades.

Os agentes de IA estão revolucionando o setor financeiro com automação e personalização. Descubra como esses avanços se alinham com O Futuro da IA Generativa para transformar indústrias.

IA se Tornará Essencial para Empresas Financeiras até 2025, Indo Além de um Papel de Suporte?

Em 2022, mais da metade das empresas financeiras viu a IA como vital, e até 2025, ainda mais a considerarão essencial. Novos chatbots movidos por IA agora podem manter conversas naturais com os clientes, mas devem ser cuidadosamente monitorados para evitar fornecer informações incorretas.

Perguntas Frequentes

Conclusão

Agentes de IA em finanças estão mudando a forma como bancos e outros serviços financeiros funcionam, tornando as coisas mais rápidas, seguras e fáceis para todos. Esses agentes inteligentes ajudam com tarefas como aprovação de empréstimos, gestão de sinistros e fornecimento de conselhos úteis sobre investimentos, facilitando o acesso ao suporte necessário.

Com sua capacidade de lidar com tarefas e detectar atividades incomuns, agentes de IA em finanças estão abrindo novas maneiras para os bancos atenderem os clientes e tornando o setor financeiro mais útil e seguro.