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Há 50 anos o computador HAL 9000 de Arthur C. Clarke, imortalizado em "2001: Uma Odisséia no Espaço", de Stanley Kubrick, abriu nossos olhos para o conceito de inteligência artificial (IA), assim como os filmes "O Exterminador do Futuro", "Matrix" e "ExMachina", para citar alguns. Talvez muitas pessoas não tenham percebido que um dos primeiros exemplos no século XX da aplicação da tecnologia em finanças (fintech) são os caixas eletrônicos que surgiram pela primeira vez no final dos anos 1960 .
A inteligência artificial é uma realidade hoje. Faz parte de nossas atividades diárias: muitas são as aplicações da IA em questões jurídicas, sanitárias, industriais, agrícolas e financeiras. O reconhecimento de voz que temos em nossos smartphones, a recomendação de filmes da Netflix ou de livros da Amazon e o controle de tráfego que os semáforos fazem são apenas alguns exemplos de aplicativos de IA que nem percebemos.
Para o setor jurídico, em alguns países já existem plataformas tecnológicas que permitem prever, com certo grau de certeza, se um juiz decidirá a favor ou contra determinado caso com base na análise massiva de informações e documentos armazenados em enormes bancos de dados que um computador é capaz de processar e sistematizar em questão de horas.
Dentre as principais áreas de aplicação da IA em instituições financeiras destacamos as seguintes:
- Melhorar a experiência do cliente. Os aplicativos de IA permitem que você ofereça produtos financeiros personalizados.
- Chatbots. São agentes digitais de atendimento ao cliente que atendem às consultas mais rotineiras. Aproximadamente 80% das consultas recebidas pelas instituições financeiras podem ser automatizadas..
- Robo advisors. São plataformas digitais que fornecem serviços automatizados de planejamento financeiro, baseados em algoritmos de IA e modelos preditivos. Estudos mostram que há redução de até 80% do custo em relação aos modelos tradicionais.
- Detecção de fraudes. Os bancos usam IA para analisar o comportamento de seus clientes e funcionários, extraindo padrões de grandes quantidades de dados organizados (também chamados de big data). A aplicação de IA também ajuda a reduzir transações fraudulentas e aumenta a aprovação em tempo real de transações genuínas.
- Regulação e conformidade. Como as tecnologias de IA podem ajudar as instituições financeiras a monitorar e analisar rapidamente grandes quantidades de dados, fazer correlações importantes entre diferentes partes de dados para lançar conclusões pré-programadas (como acionar uma bandeira vermelha para um certo tipo de transação) e obter novas. As conclusões são baseadas em dados armazenados..
- Decisões mais rápidas. A IA pode ajudar as empresas a aumentar a produtividade de sua equipe, reduzindo o tempo gasto em tarefas manuais e repetitivas.
O setor bancário e financeiro é um dos principais usuários da IA. De acordo com o Banco do Futuro, estima-se que foram investidos US$ 8 bilhões de dólares só no ano passado no setor. A maior parte desses investimentos é direcionada às áreas de gestão de risco, prevenção e detecção de fraudes, compliance, crédito, finanças corporativas, seguros, gestão de ativos e portfólio, consultoria empresarial e financeira.
Há países que desenvolveram iniciativas para combinar a regulação com o desenvolvimento de tecnologias do setor financeiro em modelos que possibilitem alternativas, como sandboxes, que são figuras para explorar novos produtos e modelos de negócios sem que os desenvolvedores estejam sujeitos a eles, requisitos regulatórios que se aplicam a entidades financeiras tradicionais.
No Panamá, um projeto de lei para regulamentar as fintechs surgiu em 2018. A discussão não prosperou porque a abordagem dada era muito ampla e mais discussões eram necessárias com os setores envolvidos.
É importante voltar ao assunto de uma perspectiva prática que permita uma implementação ágil, inclusiva e não disruptiva. A Superintendência de Bancos afirmou que se trata de um assunto que está em sua agenda para ser avaliado e analisado.
O grande desafio, para implementar a IA, está na velocidade de desenvolvimento de produtos, que pode levar meses ou anos, muitos deles associados a processos manuais (não digitais). A introdução de soluções de IA no processo de desenvolvimento de produtos visa transformar a metodologia sequencial tradicional para um processo dinâmico, simultâneo e paralelo. Equipes de especialistas planejam atividades e processos de produtos simultaneamente com o objetivo de reduzir significativamente o tempo de desenvolvimento do ciclo dos produtos.
Em geral, as instituições financeiras devem mudar sua abordagem em relação à vasta quantidade de dados e informações disponíveis. Os dados devem deixar de ser tratados pelas instituições financeiras como um passivo para fins de compliance e regulação e mais como um ativo valioso que deve ser explorado e utilizado para obter vantagens competitivas, maior eficiência nos processos e serviços para melhorar o atendimento aos clientes e rentabilidade da indústria.
Embora os maiores mercados de fintechs estejam na China, no Reino Unido e nos Estados Unidos, o Panamá tem vantagens competitivas decorrentes de sua economia de serviços e de sua conectividade tecnológica, de modo que pode aspirar a se tornar um modelo inovador de “hub fintech” na América Latina. O fundamental é aprender com as melhores práticas desenvolvidas com sucesso em outros países, para que nossa iniciativa garanta a segurança e integridade das informações.
É fundamental aplicar uma abordagem de reinvenção e participação, na qual as entidades financeiras são aliadas. Da mesma forma, nossos reguladores financeiros devem se manter atualizados e abertos para estabelecer regulamentações que permitam um grau razoável de flexibilidade e adaptabilidade, sabendo que a tecnologia sempre estará muitos passos à frente da regulamentação. Perder o medo é o primeiro passo para a inovação.
* Marcelo Deschamps Alvarenga é sócio-gerente da MD8 Consulting. Ivette E. Martínez S. é advogada.
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