Não é preciso dizer que inteligência artificial (AI) e machine learning estão influenciando consideravelmente o mundo ao nosso redor. De automação de processos robóticos e reconhecimento de fala até agentes virtuais e carros sem motorista, tudo está sendo impactado por essas tecnologias. E, de acordo com o CEO do Google, Sundar Pichai, esse movimento está nos levando de um mundo mobile-first para AI-first.
Há cerca de dez anos, pouquíssimas pessoas estavam familiarizadas com a ideia de machine learning ou AI. Hoje, no entanto, o mercado é muito diferente. Um recente estudo global da Pega descobriu que 72% das pessoas já entendem o que é AI e apenas 28% se sentem desconfortáveis com a tecnologia. Não é surpresa que muitas indústrias, empresas e a mídia estejam tão focadas nisso.
Na última década, construímos computadores poderosos que podem processar mais dados e usar algoritmos mais complexos e sofisticados do que nunca. Além disso, o volume de dados gerados aumentou exponencialmente, o que pode acelerar o treinamento desses algoritmos ainda mais. Essas evoluções rápidas e inovadoras mostram que há grandes oportunidades.
Abaixo listo algumas maneiras como essas tecnologias têm revolucionando a indústria de pagamentos.
Melhores insights
O impacto da AI é sentido fortemente em todo o cenário de pagamentos, desde mudanças na forma como as pessoas investem seu dinheiro até a automatização do processo de empréstimo – um enorme avanço nesse mercado que já foi tão negligenciado por conta de desafios e infraestruturas complexos.
Um dos principais benefícios da inteligência artificial nas empresas de pagamentos é que ela pode ajudá-las a melhorar drasticamente a eficiência operacional. Os exemplos incluem redução do erro humano e do tempo de processamento, bem como melhores insights ao usuário e mais automação. Nesse sentido, a AI está ajudando as empresas a reimaginar e reestruturar modelos e processos operacionais. Por exemplo, ela pode suportar o processamento de grandes volumes de dados das empresas para gerar relatórios financeiros e atender aos requisitos regulamentares e de compliance. Além disso, permite automatizar processos que normalmente envolvem um grande número de pessoas e tarefas repetitivas de processamento de dados.
Decisões mais embasadas
Tanto inteligência artificial quanto machine learning estão apoiando decisões de investimento orientadas por dados. Técnicas quantitativas e novos métodos de análise de big data têm sido cada vez mais adotados pelos principais players do mercado. E como a quantidade e o acesso a dados disponíveis continua crescendo, a tecnologia continuará impactando a maneira como os investidores alavancam a análise de dados para tomar decisões mais embasadas.
O setor de empréstimos tem potencial para atingir eficiências operacionais e estratégicas massivas ao implementar machine learning. A tecnologia já está sendo usada em todos os tipos de verticais, de varejo à saúde, e pode substituir abordagens antigas de modelagem estatística por técnicas novas e inovadoras em toda a indústria de serviços financeiros.
Sucesso em ação
Serviços como esse são importantes em economias maduras em que as empresas hesitam em reduzir seu limite de risco com base nos modelos tradicionais de verificação de pagamento. Segundo a McKinsey, dois bilhões de pessoas em países em desenvolvimento não têm acesso a serviços financeiros, como contas de poupança e crédito. Isso é quase metade da população adulta do mundo em desenvolvimento. A oportunidade é, sem dúvida, enorme.
Até o momento, inteligência artificial e machine learning possibilitaram que os principais players do cenário de pagamentos e fintechs se transformassem dramaticamente, tanto em termos de processos de back-end quanto de front-end. A partir do corte de custos, da automação de operações demoradas e do encurtamento do processo de aprovação de crédito, essas tecnologias continuarão abrindo caminho para o setor de pagamentos. As mudanças que citei são apenas o começo e, pessoalmente, estou animado para ver o que ainda está por vir.
FONTE: COMPUTERWORLD