Da descoberta de um oitavo exoplaneta circulando a distante estrela Kepler-90 ao ambicioso novo projeto da Microsoft para mapear e decodificar o sistema imunológico humano, Inteligência Artificial (IA) e especialmente seu subconjunto Aprendizado de Máquina – um campo da Ciência da Computação que dá aos computadores a capacidade de “Aprenda” com base em dados passados ​​- houve um boom promissor na aplicação em vários setores na última década.

O setor bancário de investimento está entre esses. Oportunidades são abundantes, desde o básico – como aliviar os funcionários de tarefas demoradas e domésticas, como limpar suas caixas de entrada ou redefinir senhas – para serviços mais importantes – como combater lavagem de dinheiro, tráfico de rogue e cibercrime.

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Ainda mais, a tecnologia promete proteger os direitos dos funcionários através de recrutamento sem preconceitos.

Nos últimos anos, os bancos, do HSBC ao Credit Suisse, fizeram parcerias com empresas de tecnologia financeira para integrar a IA em uma ampla gama de operações.

Esses “agentes inteligentes” ultraeficientes otimizam a análise de dados e a distribuição de recursos, revelam padrões complexos com facilidade e geralmente demonstram ser capazes de fazer em segundos o que sempre exigiu equipes de milhares de humanos e às vezes milhares de horas de trabalho.

Ao automatizar atividades supérfluas, esses aplicativos também ajudam os bancos a atender seus clientes com mais eficiência, mais atenção pessoal e maior segurança.

É mais provável que a IA esteja envolvida toda vez que um banco bloqueia um cartão de débito usado por um cliente de forma que ele não o faz habitualmente.

Algumas empresas usam o reconhecimento de voz para determinar se as pessoas que ligam para um banco são, de fato, os clientes que afirmam ser.

O primeiro direct, por exemplo, utiliza tecnologia telefónica que mede 140 aspectos diferentes da voz de um cliente em apenas cerca de 2 segundos, actualizando-se para alterações naturais, como as resultantes do envelhecimento.

Anti-branqueamento de capitais e má conduta

De crescente importância e interesse é a aplicação da IA ​​nas seções de compliance e antifraude dos bancos.

Em abril de 2018, o HSBC associou-se à start-up Quantexa para usar a tecnologia anti-lavagem de dinheiro com base na AI em uma tentativa de limpar seu ato com base em uma série de escândalos de má conduta nos últimos anos, incluindo a lavagem do dinheiro da droga. cartéis no México.

Outros bancos podem ter recorrido à AI profilaticamente, isto é, para evitar futuros escândalos de comportamento conspícuo ainda não identificado.

Dois anos atrás, por exemplo, o Credit Suisse lançou uma joint venture com a empresa de big data Palantir Technologies – conhecida por seu trabalho para agências de segurança como o FBI e a CIA – para combater comerciantes desonestos – operadores autorizados que fazem negócios não autorizados.

O banco começou a trabalhar com a Palantir depois que o negociador de ações Kweku Adoboli, do concorrente suíço UBS, perdeu mais de US $ 2 bilhões em negociações fraudulentas.

O projeto conjunto – Signac – aprende padrões de comportamento humano lícito em finanças, analisando dados internos e externos e sinaliza quaisquer anomalias identificadas nas operações do banco.

Desde então, essa ferramenta eficiente foi aplicada além da negociação para gerenciamento internacional de ativos.

Os analistas, no entanto, indicam que os chefes dos bancos são frequentemente confrontados com algumas questões difíceis, como decidir até que ponto a IA deve substituir o capital humano.

O caminho escolhido por eles pode impactar várias áreas da rede do banco, inclusive em que medida os processos de combate à lavagem de dinheiro (AML) são tratados por máquinas ou por seres humanos.

‘Reservas’ sobre AI

Embora os bancos de investimento estejam vendo claramente os benefícios da IA ​​em toda a linha, alguns acreditam que têm reservas em adotar essa nova tecnologia em aplicativos que vão além da simples automação.

Uma razão para isso pode ser a importância do capital humano para os bancos, que tendem a querer buscar e cultivar os melhores e mais talentosos talentos das melhores universidades do mundo.

“Se formos honestos, o aprendizado de máquina é sinônimo de perda de emprego”, disse Alexander Fleiss, da empresa de gerenciamento de investimento Rebellion Research, em um podcast da indústria no Tech Emergence.

Segundo Fleiss, o aprendizado de máquina e a automação resultante são uma ameaça grande o suficiente para a segurança do trabalho, fazendo com que muitas pessoas em posições de “papel-empurrão” sejam redundantes nos próximos cinco anos, o que poderia afetar os departamentos de conformidade.

Golpeando um equilíbrio

A avaliação de Fleiss, no entanto, pode ser prematura.

Na verdade, a substituição pode não ser o resultado lógico da automação.

Em vez disso, de acordo com “Transformando a automação em Inteligência”, um relatório da Accenture, os bancos de investimento podem transitar inteligentemente para uma força de trabalho híbrida, que “parte humana, parte máquina… libera cada elemento para fazer seu melhor trabalho”.

“As empresas que ajustam sua organização e cultura para incorporar automação inteligente como colegas de trabalho, em vez de substituições de pessoas”, conclui o relatório, “poderiam colher recompensas importantes: desempenho e insight mais confiáveis, extensão de serviços a mercados anteriormente não lucrativos (como -endes mercados de varejo e instituições menores) e redução contínua de custos. ”

Os bancos percebem que a inteligência artificial é uma chave crítica para um futuro de sucesso e competitivo.

Daqui para frente

Além disso, os avanços na tecnologia não passaram despercebidos pelos ofensores on-line e, “à medida que o malware e outras tecnologias impulsionam a fraude on-line se tornam cada vez mais sofisticados”, diz um artigo do Credit Suisse , as empresas não têm outra opção senão buscar soluções em IA e fazê-lo menos danos à integridade estrutural do mercado financeiro, pelo menos no que se refere ao emprego.

Pode ser que o desafio de integrar o aprendizado de máquina no combate ao crime financeiro seja, portanto, nada mais do que uma ameaça preventiva antecipada de regulamentação de aplicativos de IA no setor bancário, pois as empresas já se apressam em cumprir as crescentes e complexas normas antifraude.

Em novembro de 2017, o Financial Sustainability Board – um órgão internacional que monitora o sistema financeiro global – disse que a IA, se não gerenciada, poderia levar a sérias complicações, como uma potencial dependência entre bancos e seguradoras das poucas empresas de tecnologia especializadas em máquinas. Aprendendo.

Em última análise, parece que os bancos de investimento permanecerão em uma posição forte se adotarem os benefícios da IA ​​e aprendizado de máquina, mantendo seu compromisso com o capital humano, abraçando a força de trabalho híbrida e mantendo um senso de autonomia na aplicação da IA, formando sua próprias equipes de tecnologia internas, em vez de entregar toda a inovação da inteligência a jogadores externos.

Sobre o autor: Raisa Ostapenko é um escritor e comentarista político. Atualmente com sede em Paris, ela passou três anos como jornalista em Moscou e escreveu para inúmeros canais, incluindo a BBC.

https://kyc360.com/article/hybrid-banking-merging-artificial-intelligence-humans-transform-services-combat-fraud/