As soluções de análises avançadas e Inteligência Artificial podem agregar mais do que análise de crédito e incrementar a competitividade em serviços e ofertas. “Entre as aplicações, trabalhamos com reconhecimento de imagens para prevenção a fraudes na abertura de contas e pesquisas de satisfação sem ter que fazer perguntas ao cliente”, exemplifica Roberta Geyer, superintendente responsável pelo Centro de Excelência em Analytics do Itaú, palestrante do painel I.A. e analytics alavancando vantagem competitiva aos bancos de varejo.
Ricardo Santana, sócio de Inteligência Artificial e Advanced Data & Analytics da KPMG Lighthouse, menciona que as aplicações de IA podem ser hoje construídas a partir de biblioteca, com os motores de análise prontos para ser combinados, sem codificação. O consultor constata que grande parte dos executivos ainda se mostra cética em relação a Ciência de Dados. “Uma excelente forma de quebrar esse ceticismo é a realização de back tests. Podem-se pegar os dados dos últimos anos e mostrar como os modelos preditivos funcionam”, sugere.
H.P. Bunaes, diretor para bancos e fintechs da DataRobot, enumera seis desafios: qualificar o dado como base das predições; definir o modelo de IA; oferecer transparência e “explicabilidade” dos métodos e critérios de análise; e automatizar para mitigar o sexto desafio, a escassez de profissionais.
