Resolva os maiores desafios do setor bancário em relação a fraudes e crimes financeiros, gestão de riscos e experiência do cliente com soluções impulsionadas por IA

Aplicar soluções de IA, como aprendizado de máquina, grandes modelos de linguagem (LLMs) e IA agêntica, isoladamente ou combinadas, pode acelerar, escalar e otimizar significativamente as capacidades dos bancos de detectar e responder a fraudes e crimes financeiros. Essas tecnologia aprimoram a gestão e mitigação de incidentes, permitem uma avaliação mais rápida da saúde e eficácia das regras e modelos de fraude, fortalecem a conformidade com PLD e Know Your Customer (KYC) e melhoram a experiência do cliente por meio de uma comunicação mais clara e resolução mais ágil de incidentes.

O valor dessa solução:

• Resultados aprimorados.
• Prevenção e detecção de fraude.
• Conformidade regulatória.

Técnicas de IA usadas nesta solução:

• Aprendizado de máquina.
• LLMs.
• IA agêntica.

Como a IA pode ajudar você:

• Detecte ameaças novas e emergentes por meio da análise de dados estruturados e não estruturados.
• Avalie o desempenho e a integridade das regras e modelos de fraude existentes.
• Automatize a criação de regras e o ajuste de modelos com base em dados em tempo real.
• Simplifique e automatize os fluxos de trabalho de KYC e de onboarding de clientes.
• Coordene a resposta e a resolução de incidentes.
• Melhore a comunicação com o cliente e a resolução de incidentes.
• Suporte a conformidade regulatória com um processo transparente e auditável.

Os modelos de IA fornecem:

• Detecção de padrões e anomalias em tempo real.
• Triagem e revisão rápidas de transações e alertas sinalizados.
• Análise contínua de alertas para avaliar o desempenho do modelo de fraude.
• Fluxos de trabalho automatizados de resolução ou escalonamento de casos.
• Monitoramento de modelos contínuo e refinamento dinâmico de regras.
• Revisão de documentos assistida por IA e pontuação de risco durante a integração.
• Comunicações com o cliente personalizadas e responsivas.
• Tomada de decisão transparente e rastreável com total capacidade de auditoria e geração de relatórios.

Soluções de IA, como aprendizado de máquina, LLMs, NLP e IA agêntica, aplicadas individualmente ou em conjunto, permitem que os bancos aumentem significativamente a precisão, a velocidade e a consistência das decisões de risco de crédito. Essas tecnologia suportam uma avaliação do risco mais precisa, permitem decisões de crédito em tempo real, reduzem as cargas de trabalho manuais e melhoram a conformidade e a experiência do cliente. Com um melhor uso dos dados e da automação inteligente, as instituições podem otimizar as políticas de crédito, melhorar o desempenho do portfólio e aumentar o acesso ao crédito ao mesmo tempo em que gerenciam os riscos de forma eficaz.

Técnicas de IA usadas nesta solução:

• Aprendizado de máquina.
• LLMs (dependendo do caso de uso).
• IA agêntica (oportunidade emergente).
• NLP.
• IA explicável.

Como a IA pode ajudar você: 

• Avalie a capacidade de crédito do tomador usando dados estruturados e não estruturados.
• Automatize a pontuação de crédito e a tomada de decisão sobre empréstimos com base em modelos de risco dinâmicos.
• Identifique os primeiros sinais de deterioração de crédito e risco na carteira.
• Simplifique os fluxos de trabalho de onboarding de clientes e de aprovação de crédito.
• Suporte a ajustes em tempo real no limite de crédito e na precificação de empréstimos.
• Melhore a consistência e a transparência nas decisões de empréstimo.
• Melhore a conformidade regulatória com modelos explicáveis e auditáveis.

Os modelos de IA fornecem:

• Pontuação de crédito e tomada de decisão em tempo real com base em dados abrangentes.
• Atualizações dinâmicas do modelo com base em dados de desempenho e sinais de mercado.
• Indicadores de alerta precoce e monitoramento de contas em risco.
• Análise automatizada de documentos para verificação de renda, identidade e capacidade de crédito.
• Fluxos de trabalho inteligentes para tratamento de exceções e substituições de políticas.
• Decisões de crédito transparentes com justificativa clara para reguladores e clientes.
• Maior engajamento do cliente por meio de aprovações mais rápidas e ofertas personalizadas.
• Melhoria contínua dos modelos de risco com ciclos de feedback e acompanhamento de desempenho.

Automatizar a documentação do modelo de machine learning reduz o esforço manual, aumenta a consistência e garante que as atualizações sejam capturadas com precisão durante todo o ciclo de vida do modelo. Essa abordagem fortalece a governança, melhora a transparência e suporta a conformidade regulatória, simplificando as auditorias e garantindo que todas as alterações de modelos sejam registradas em um formato padronizado e rastreável.

Técnicas de IA usadas nesta solução:

• Aprendizado de máquina.
• LLMs (dependendo do caso de uso).
• IA generativa.
• IA agêntica (oportunidade emergente).
• NLP.
• IA explicável.

Como a IA pode ajudar você: 

• Gere automaticamente a documentação para cada fase do ciclo de vida do modelo.
• Acompanhe e registre as alterações nos modelos, incluindo fonte de dados, recursos e parâmetros.
• Crie resumos estruturados do comportamento, desempenho e resultados de validação do modelo.
• Acelere auditorias e revisões regulatórias com documentação pesquisável e explicável.
• Melhore o monitoramento de modelos com atualizações em tempo real e ciclos de feedback.
• Forneça dashboards interativos e relatórios visuais para revisores e equipes de risco.
• Mantenha o controle de versão e reduza as inconsistências nas implementações de modelos.

Os modelos de IA fornecem:

• Trilhas de auditoria consistentes e em tempo real das alterações e decisões do modelo.
• Rastreamento automatizado de atualizações de versão, linhagem de dados e metadados.
• Orquestração de documentação automatizada orientada por metas.
• Redução da fragmentação do modelo e maior visibilidade em todo o ecossistema do modelo.
• Colaboração simplificada entre as equipes de ciência de dados, risco e conformidade.
• Revisão humana no processo para aprimorar continuamente a tomada de decisão do modelo.
• Colaboração de vários agentes para conformidade contínua.
• Resumos transparentes do desempenho do modelo para fluxos de trabalho de aprovação.
• Maior adaptabilidade à evolução das mudanças regulatórias.

Os dados sintéticos são uma técnica que preserva a privacidade das informações e permite que os bancos gerem dados artificiais que imitam os dados reais. Eles podem ser usados em toda a instituição para apoiar inúmeras atividades e oportunidades, como tomar decisões de crédito mais precisas, testar algoritmos de detecção de fraudes, melhorar a conformidade regulatória ou modelar eventos significativos para se preparar melhor para flutuações do mercado e possíveis cenários de crise.

O valor dessa solução:

• Mitigação de riscos.
• Maior agilidade.
• Maior sustentabilidade.
• Eficiência operacional maximizada.

Técnicas de IA usadas nesta solução:

• Dados sintéticos.

Como a IA pode ajudar você:

Os dados sintéticos ajudam os bancos a treinar melhor seus modelos em uma infinidade de cenários potenciais, como melhorar decisões de crédito, aprimorar sua capacidade de gestão e mitigação de riscos, compreender diferentes topologias de fraude, avaliar o impacto de eventos significativos no negócio e aprofundar o relacionamento com os clientes.

Os modelos de IA fornecem:

Os dados sintéticos permitem testar e criar modelos sem se preocupar com privacidade, conformidade com as normas de segurança da informação ou impacto nas atividades de negócio em andamento.

A resolução de reclamações é um componente essencial para a experiência do cliente e a confiança na marca. Soluções de IA, incluindo LLMs, IA generativa, aprendizado de máquina e análises de plataforma podem ajudar os bancos a acelerar e simplificar seus processos de recebimento, interpretação e resposta a reclamações. Essas tecnologias podem ajudar a aumentar a produtividade dos funcionários, reduzindo o tempo de resolução de reclamações e proporcionando resultados mais satisfatórios aos clientes.

Técnicas de IA usadas nesta solução:

• LLMs.
• IA generativa.
• Aprendizado de máquina.
• NLP. 
• IA confiável.

Como a IA pode ajudar você:

• Entenda e classifique as reclamações com base no contexto e na urgência.
• Recomende respostas relevantes e personalizadas.
• Extraia detalhes das interações com os clientes para reduzir a necessidade de revisão manual dos casos.
• Permita uma resolução de reclamações mais rápida e consistente em todos os canais.
• Mantenha a conformidade e a transparência por meio de insights explicáveis e trilhas de auditoria.
• Reduza a rotatividade ao melhorar a satisfação do cliente.
• Resolva de forma autônoma casos menores de reclamações de clientes, liberando os atendentes para lidar com situações mais complexas.

Os modelos de IA fornecem:

• Classificação precisa de reclamações e extração de detalhes de casos relevantes.
• Recomendações de resposta em tempo real.
• Insights sobre reclamações para orientar melhorias operacionais ou de produtos.
• Aprendizado contínuo para melhorar as estratégias de resolução futuras.
• Lógica transparente e rastreável que suporta a revisão regulatória e interna.
• Controle aprimorado sobre os fluxos de trabalho de comunicação.

Analise o comportamento, as preferências e o histórico de compras dos clientes para oferecer ofertas hiperpersonalizadas que aumentam a satisfação e as vendas. O SAS integrado a um LLM ajuda os bancos a analisar com eficiência os dados dos clientes para oferecer a oferta certa no momento certo, aumentando o sucesso das campanhas de próxima melhor oferta (NBO).

O valor dessa solução:

• Aumento da receita.
• Aumento do engajamento do cliente.
• Maior retenção de clientes.
• Melhor experiência do cliente.
• Aumento da satisfação do cliente.

Técnicas de IA usadas nesta solução:

• A IA generativa é usada para oferecer respostas personalizadas para campanhas, aumentando a taxa de conversão e melhorando a eficiência dos profissionais de atendimento ao cliente.

Como a IA pode ajudar você:

• Gere automaticamente mensagens e emails de ofertas personalizadas.
• Aumente a satisfação do cliente e melhore as taxas de conversão com personalização profunda.
• Aumente o engajamento do cliente com ofertas relevantes baseadas em tendências de comportamentos anteriores.
• Inclua arbitragem de ofertas orientada por IA para enviar a próxima melhor oferta (NBO) aos clientes e incorpore isso na resposta.
• Orquestre todo o processo de tomada de decisão.

Os modelos de IA fornecem:

• Destaque automático das principais relações, anomalias e padrões relevantes para revelar insights estratégicos que impulsionam ações.
• Um nível de transparência que permite aos bancos ter mais controle sobre a comunicação.
• Trilha de auditoria para as seleções de produtos e soluções NBO, registrando qualquer alteração no ciclo de vida do modelo para monitorar com precisão as atualizações.

Atenda às necessidades únicas de cada indivíduo, obtendo uma compreensão mais profunda de seu comportamento e preferências. A IA ajuda os bancos a aproveitar esses insights para oferecer recomendações e soluções financeiras mais personalizadas atendendo às necessidades do cliente em cada etapa da sua jornada financeira.

O valor dessa solução:

• Vantagem competitiva.
• Maior retenção de clientes.
• Maior engajamento do cliente.
• Aumento da satisfação do cliente.

Técnicas de IA usadas nesta solução:

• A IA generativa pode ser usada para analisar dados transacionais, descrições de transferências bancárias e informações sobre a percepção do cliente.
• Os LLMs capturam o significado e o contexto a partir de grandes volumes de dados.

Como a IA pode ajudar você:

• Segmentação otimizada de clientes.
• Assessoria financeira personalizada.
• Estratégias de mercado aprimoradas.
• Aumento da satisfação do cliente.
• Maior receita e lucratividade.

Os modelos de IA fornecem:

• Destaque automático das principais relações, anomalias e padrões relevantes para revelar insights estratégicos que impulsionam ações.
• Um nível de transparência que permite aos bancos ter mais controle sobre a comunicação.