Como os bancos usam os algoritmos para reduzir as fraudes e o risco de novos empréstimos


Inteligência artificial ajuda instituições financeiras a conhecer melhor o perfil dos clientes; ferramentas conseguem até recuperar crédito

Por Matheus Piovesana
Atualização:

A forma como os bancos analisam o perfil de crédito dos clientes devem ficar ainda mais próximas dos algoritmos nos próximos anos: saem as fichas cadastrais e entram análises que unem dados de renda a padrões de comportamento. Tudo isso graças ao uso da inteligência artificial, com ferramentas mais avançadas que os sistemas de inteligência artificial “gerativa” (o mesmo do ChatGPT), dizem as instituições

Os maiores bancos do Brasil começaram a aplicar a inteligência artificial (IA) ao crédito na década de 2010. Hoje, os modelos combinam os dados tradicionais, como os de renda, com leitura das funções mais utilizadas nos aplicativos.

“Nos anos 80 e 90, havia uma mesa com analistas de crédito que recebia propostas e fazia uma análise caso a caso”, diz Rafael Cavalcanti, superintendente executivo de inteligência de dados do Bradesco. “Vieram as evoluções tecnológicas, que passam por capturar insumos ligados aos dados.”

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Os resultados apareceram. No quarto trimestre do ano passado, uma campanha de renegociação do Banco do Brasil pelo WhatsApp recuperou R$ 78 milhões em créditos. A conclusão foi de que em situações em que o cliente se sente desconfortável em falar com outra pessoa, o robô, alimentado pela inteligência artificial, é mais eficaz.

Previsão de comportamento

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O banco também usa a tecnologia para avaliar a satisfação dos clientes. “Temos o modelo que chamamos de Risco Bacen, que roda há dois anos e meio, e verifica a possibilidade de aquele cliente entrar com uma ocorrência no Banco Central”, diz Alexandre Duarte, gerente executivo de tecnologia do BB.

No Santander, a porta de entrada é a Gent, inteligência artificial que guia o atendimento online dos clientes, e é alimentada pelas interações. Segundo o superintendente executivo de experiência do cliente do banco, Gustavo de Souza, 4,5 milhões deles são atendidos pelo sistema.

“A inteligência artificial (no banco) é ancorada em risco e antifraude, mas vem avançando rapidamente em outras esteiras da organização”, diz ele. “Viemos de décadas aprimorando modelos que acertavam o coletivo. O desafio é acertar o indivíduo.”

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O especialista em serviços financeiros e pagamentos Gueitiro Matsuo Genso, que foi CEO do PicPay e tem passagens por BB e Previ, afirma que a aplicação da inteligência é o que, de fato, vai criar vencedores. “Uma coisa é ter o dado, outra é transformar os dados em algoritmos que ajudem no processo de negócio. O terceiro desafio é colocar dentro do processo de negócio”, diz.

A leitura rápida e inteligente de dados exige uma capacidade diferente da que os bancos empregavam há poucos anos. “A tecnologia era baseada em monólitos, grandes grupos de servidores onde se colocava esses dados”, diz Moisés Nascimento, diretor de dados do Itaú Unibanco. “A computação em nuvem habilita que as empresas consigam organizar e processar seus dados como as big techs.” O banco já levou metade das plataformas para a nuvem.

No quarto trimestre do ano passado, uma campanha de renegociação do Banco do Brasil pelo WhatsApp recuperou R$ 78 milhões em créditos.  Foto: Paulo Whitaker/Reuters
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Isso significa que os modelos de análise ficam mais próximos aos algoritmos, que fazem o sucesso de redes sociais ao prever como cada usuário tende a se comportar. No caso do crédito, apontam as chances de inadimplência ou a necessidade de um empréstimo; nas fraudes, mostram aos bancos, de modo instantâneo, se um Pix foi ou não feito pelo titular da conta.

Próximas paradas

Os bancos têm mais ambições para a inteligência artificial. Um ponto óbvio é o atendimento, com interfaces personalizadas para cada cliente. Do outro lado, a coleta de informações ajudaria a customizar os produtos a custos baixos. “Os bancos migraram do público-alvo”, diz Gueitiro Genso. “A fábrica de produto cartão hoje está preparada para produzir cinco, seis tipos de cartão, mas deveria entregar cartões para todo mundo.”

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Uma fronteira mais importante, porém, está na própria concessão de crédito. Com modalidades como o Pix Garantido, os bancos ambicionam analisar o risco de clientes que não têm crédito pré-aprovado em tempo real, para conceder empréstimos instantaneamente.

De início, as funcionalidades se aproximam disso. O BB foi o primeiro a conceder crédito via WhatsApp, mas começou por linhas garantidas e com limites pré-aprovados. “Um dia, podemos chegar à análise de crédito online, e a inteligência artificial com certeza pode ajudar”, diz o gerente executivo de tecnologia do banco.

A forma como os bancos analisam o perfil de crédito dos clientes devem ficar ainda mais próximas dos algoritmos nos próximos anos: saem as fichas cadastrais e entram análises que unem dados de renda a padrões de comportamento. Tudo isso graças ao uso da inteligência artificial, com ferramentas mais avançadas que os sistemas de inteligência artificial “gerativa” (o mesmo do ChatGPT), dizem as instituições

Os maiores bancos do Brasil começaram a aplicar a inteligência artificial (IA) ao crédito na década de 2010. Hoje, os modelos combinam os dados tradicionais, como os de renda, com leitura das funções mais utilizadas nos aplicativos.

“Nos anos 80 e 90, havia uma mesa com analistas de crédito que recebia propostas e fazia uma análise caso a caso”, diz Rafael Cavalcanti, superintendente executivo de inteligência de dados do Bradesco. “Vieram as evoluções tecnológicas, que passam por capturar insumos ligados aos dados.”

Os resultados apareceram. No quarto trimestre do ano passado, uma campanha de renegociação do Banco do Brasil pelo WhatsApp recuperou R$ 78 milhões em créditos. A conclusão foi de que em situações em que o cliente se sente desconfortável em falar com outra pessoa, o robô, alimentado pela inteligência artificial, é mais eficaz.

Previsão de comportamento

O banco também usa a tecnologia para avaliar a satisfação dos clientes. “Temos o modelo que chamamos de Risco Bacen, que roda há dois anos e meio, e verifica a possibilidade de aquele cliente entrar com uma ocorrência no Banco Central”, diz Alexandre Duarte, gerente executivo de tecnologia do BB.

No Santander, a porta de entrada é a Gent, inteligência artificial que guia o atendimento online dos clientes, e é alimentada pelas interações. Segundo o superintendente executivo de experiência do cliente do banco, Gustavo de Souza, 4,5 milhões deles são atendidos pelo sistema.

“A inteligência artificial (no banco) é ancorada em risco e antifraude, mas vem avançando rapidamente em outras esteiras da organização”, diz ele. “Viemos de décadas aprimorando modelos que acertavam o coletivo. O desafio é acertar o indivíduo.”

O especialista em serviços financeiros e pagamentos Gueitiro Matsuo Genso, que foi CEO do PicPay e tem passagens por BB e Previ, afirma que a aplicação da inteligência é o que, de fato, vai criar vencedores. “Uma coisa é ter o dado, outra é transformar os dados em algoritmos que ajudem no processo de negócio. O terceiro desafio é colocar dentro do processo de negócio”, diz.

A leitura rápida e inteligente de dados exige uma capacidade diferente da que os bancos empregavam há poucos anos. “A tecnologia era baseada em monólitos, grandes grupos de servidores onde se colocava esses dados”, diz Moisés Nascimento, diretor de dados do Itaú Unibanco. “A computação em nuvem habilita que as empresas consigam organizar e processar seus dados como as big techs.” O banco já levou metade das plataformas para a nuvem.

No quarto trimestre do ano passado, uma campanha de renegociação do Banco do Brasil pelo WhatsApp recuperou R$ 78 milhões em créditos.  Foto: Paulo Whitaker/Reuters

Isso significa que os modelos de análise ficam mais próximos aos algoritmos, que fazem o sucesso de redes sociais ao prever como cada usuário tende a se comportar. No caso do crédito, apontam as chances de inadimplência ou a necessidade de um empréstimo; nas fraudes, mostram aos bancos, de modo instantâneo, se um Pix foi ou não feito pelo titular da conta.

Próximas paradas

Os bancos têm mais ambições para a inteligência artificial. Um ponto óbvio é o atendimento, com interfaces personalizadas para cada cliente. Do outro lado, a coleta de informações ajudaria a customizar os produtos a custos baixos. “Os bancos migraram do público-alvo”, diz Gueitiro Genso. “A fábrica de produto cartão hoje está preparada para produzir cinco, seis tipos de cartão, mas deveria entregar cartões para todo mundo.”

Uma fronteira mais importante, porém, está na própria concessão de crédito. Com modalidades como o Pix Garantido, os bancos ambicionam analisar o risco de clientes que não têm crédito pré-aprovado em tempo real, para conceder empréstimos instantaneamente.

De início, as funcionalidades se aproximam disso. O BB foi o primeiro a conceder crédito via WhatsApp, mas começou por linhas garantidas e com limites pré-aprovados. “Um dia, podemos chegar à análise de crédito online, e a inteligência artificial com certeza pode ajudar”, diz o gerente executivo de tecnologia do banco.

A forma como os bancos analisam o perfil de crédito dos clientes devem ficar ainda mais próximas dos algoritmos nos próximos anos: saem as fichas cadastrais e entram análises que unem dados de renda a padrões de comportamento. Tudo isso graças ao uso da inteligência artificial, com ferramentas mais avançadas que os sistemas de inteligência artificial “gerativa” (o mesmo do ChatGPT), dizem as instituições

Os maiores bancos do Brasil começaram a aplicar a inteligência artificial (IA) ao crédito na década de 2010. Hoje, os modelos combinam os dados tradicionais, como os de renda, com leitura das funções mais utilizadas nos aplicativos.

“Nos anos 80 e 90, havia uma mesa com analistas de crédito que recebia propostas e fazia uma análise caso a caso”, diz Rafael Cavalcanti, superintendente executivo de inteligência de dados do Bradesco. “Vieram as evoluções tecnológicas, que passam por capturar insumos ligados aos dados.”

Os resultados apareceram. No quarto trimestre do ano passado, uma campanha de renegociação do Banco do Brasil pelo WhatsApp recuperou R$ 78 milhões em créditos. A conclusão foi de que em situações em que o cliente se sente desconfortável em falar com outra pessoa, o robô, alimentado pela inteligência artificial, é mais eficaz.

Previsão de comportamento

O banco também usa a tecnologia para avaliar a satisfação dos clientes. “Temos o modelo que chamamos de Risco Bacen, que roda há dois anos e meio, e verifica a possibilidade de aquele cliente entrar com uma ocorrência no Banco Central”, diz Alexandre Duarte, gerente executivo de tecnologia do BB.

No Santander, a porta de entrada é a Gent, inteligência artificial que guia o atendimento online dos clientes, e é alimentada pelas interações. Segundo o superintendente executivo de experiência do cliente do banco, Gustavo de Souza, 4,5 milhões deles são atendidos pelo sistema.

“A inteligência artificial (no banco) é ancorada em risco e antifraude, mas vem avançando rapidamente em outras esteiras da organização”, diz ele. “Viemos de décadas aprimorando modelos que acertavam o coletivo. O desafio é acertar o indivíduo.”

O especialista em serviços financeiros e pagamentos Gueitiro Matsuo Genso, que foi CEO do PicPay e tem passagens por BB e Previ, afirma que a aplicação da inteligência é o que, de fato, vai criar vencedores. “Uma coisa é ter o dado, outra é transformar os dados em algoritmos que ajudem no processo de negócio. O terceiro desafio é colocar dentro do processo de negócio”, diz.

A leitura rápida e inteligente de dados exige uma capacidade diferente da que os bancos empregavam há poucos anos. “A tecnologia era baseada em monólitos, grandes grupos de servidores onde se colocava esses dados”, diz Moisés Nascimento, diretor de dados do Itaú Unibanco. “A computação em nuvem habilita que as empresas consigam organizar e processar seus dados como as big techs.” O banco já levou metade das plataformas para a nuvem.

No quarto trimestre do ano passado, uma campanha de renegociação do Banco do Brasil pelo WhatsApp recuperou R$ 78 milhões em créditos.  Foto: Paulo Whitaker/Reuters

Isso significa que os modelos de análise ficam mais próximos aos algoritmos, que fazem o sucesso de redes sociais ao prever como cada usuário tende a se comportar. No caso do crédito, apontam as chances de inadimplência ou a necessidade de um empréstimo; nas fraudes, mostram aos bancos, de modo instantâneo, se um Pix foi ou não feito pelo titular da conta.

Próximas paradas

Os bancos têm mais ambições para a inteligência artificial. Um ponto óbvio é o atendimento, com interfaces personalizadas para cada cliente. Do outro lado, a coleta de informações ajudaria a customizar os produtos a custos baixos. “Os bancos migraram do público-alvo”, diz Gueitiro Genso. “A fábrica de produto cartão hoje está preparada para produzir cinco, seis tipos de cartão, mas deveria entregar cartões para todo mundo.”

Uma fronteira mais importante, porém, está na própria concessão de crédito. Com modalidades como o Pix Garantido, os bancos ambicionam analisar o risco de clientes que não têm crédito pré-aprovado em tempo real, para conceder empréstimos instantaneamente.

De início, as funcionalidades se aproximam disso. O BB foi o primeiro a conceder crédito via WhatsApp, mas começou por linhas garantidas e com limites pré-aprovados. “Um dia, podemos chegar à análise de crédito online, e a inteligência artificial com certeza pode ajudar”, diz o gerente executivo de tecnologia do banco.

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