Os agentes de IA simplificam as operações bancárias em Singapura e além
As empresas de serviços financeiros em todo o mundo e em Singapura estão cada vez mais a recorrer a agentes de inteligência artificial (AI) para acelerar as aprovações de empréstimos e reduzir os tempos de onboarding dos clientes, segundo o The Straits Times. Ao contrário das ferramentas tradicionais de IA generativa que exigem prompts constantes, os agentes de IA podem tomar decisões, executar tarefas complexas e gerir fluxos de trabalho com intervenção humana mínima.
Em que os agentes de IA diferem da IA tradicional
A distinção entre a IA tradicional e a IA agentica é significativa em aplicações financeiras. A IA tradicional poderia explicar quando um cliente tem elegibilidade para um empréstimo, enquanto a IA agentica pode avaliar o cliente, determinar a elegibilidade e aprovar o empréstimo em horas em vez de dias, disseram especialistas ao The Straits Times.
A introdução manual de dados e os processos com muito recurso a papel têm historicamente atrasado as aprovações de empréstimos. Os bancos estão agora a usar agentes de IA para processar documentos e realizar uma análise inicial de risco antes de entregarem os ficheiros a funcionários humanos, afirmou Deb Deep Sengupta, vice-presidente da área para o Sul da Ásia na UiPath, uma empresa global de software que desenvolve software de IA e automação agentica.
Pedidos de aprovação de empréstimos
O Lake Michigan Credit Union, com sede nos EUA, implementou agentes de IA para tratar a recolha de dados e as exceções dos ficheiros, reduzindo os tempos do ciclo de empréstimos em 10 dias, segundo Sengupta. As exceções de ficheiro ocorrem quando os pedidos de empréstimo contêm informações em falta, incorretas ou desatualizadas que impedem a aprovação de acordo com as diretrizes padrão.
A subscrição inteligente de crédito para hipotecas, empréstimos automóveis e empréstimos a pequenas empresas representa outra área de aplicação. Os agentes de IA podem agregar e analisar automaticamente os dados dos candidatos a partir de várias fontes, segundo a Dra Paul Beaumont, partner e cientista de dados do braço de IA da McKinsey & Company’s AI QuantumBlack.
O Deutsche Bank, na Alemanha, usa IA agentica para obter aprovações de empréstimos mais rápidas e, ao mesmo tempo, melhorar as avaliações de risco ao incorporar fontes alternativas de dados, referiu o Dr Beaumont. O vice-presidente da Salesforce ASEAN e diretor de tecnologia para soluções Gavin Barfield acrescentou que a descoberta de empréstimos — o processo de identificar e avaliar produtos de empréstimo adaptados à situação financeira de um cliente — pode ser automatizada com agentes de IA, permitindo que os responsáveis humanos por empréstimos se concentrem em aconselhar os mutuários e construir relações de confiança.
Aplicações de apoio ao cliente e de seguros
O apoio ao cliente representa outra área significativa para a implementação de agentes de IA. As seguradoras têm implementado IA agentica para interações com clientes, acelerando o processamento de sinistros, disse Priscilla Chong, managing director da Amazon Web Services Singapore.
A Bolttech, uma empresa insurtech com sede em Singapura, usa IA agentica para dar poder a um chatbot avançado de voz para voz que trata as perguntas dos clientes sobre apólices, processa sinistros rotineiros e responde a pedidos com tempos de resposta quase imediatos.
A seguradora Singlife fez parceria com a Salesforce em outubro para lançar um agente de IA que reforça a eficiência do apoio ao cliente, fornecendo respostas mais rápidas e mais precisas a perguntas. A implementação recorre à plataforma Agentforce da Salesforce para aceder a informação dos manuais de produtos da Singlife, guias de formação e outros materiais — informações que, tradicionalmente, os executivos de apoio ao cliente teriam de procurar manualmente. A Singlife está a explorar a expansão da IA agentica para os seus representantes de consultoria financeira.
O Bank of Singapore lançou em outubro uma ferramenta de IA agentica para gerar relatórios de “origem dos fundos”, que detalham os ativos totais de uma pessoa ou entidade e as suas origens. A ferramenta reduz o tempo de geração do habitual de 10 dias para tão pouco quanto uma hora, permitindo que os gestores de relação passem mais tempo a envolver os clientes e a rever as suas carteiras.
Deteção de fraude e conformidade
Os agentes de IA permitem capacidades reforçadas de deteção e resposta a fraudes. Segundo o Dr Beaumont, os agentes conseguem monitorizar fluxos de transações em tempo real, identificar padrões anómalos e, de imediato, congelar contas comprometidas, reduzindo significativamente as perdas financeiras e protegendo os clientes.
Uma das aplicações mais impactantes é a capacidade de limpar centenas de milhares de alertas em segundos — uma tarefa que exigiria ao analista humano 30 a 90 minutos por alerta, referiu o Dr Beaumont.
Os agentes de IA estão também a automatizar processos de know-your-customer (KYC) e a reforçar os processos de combate à lavagem de dinheiro. Sengupta explicou que os agentes de IA conseguem tratar a diligência prévia do cliente automatizando a verificação de identidade, fazendo correspondências entre dados de entidades e recolhendo a documentação necessária.
Desenvolvimentos futuros e modelo human-in-the-Loop
Os especialistas identificaram a análise de mercado autónoma e a negociação com intervenção humana mínima, bem como agentes específicos por função a atuar como assistentes de gestores de relação e analistas bancários, como potenciais aplicações futuras. O Dr Beaumont referiu que “os bancos estão a desenvolver produtos totalmente novos que ainda não existem no mercado”.
Apesar do aumento das capacidades de IA, o julgamento humano continua a ser crítico. Sengupta sublinhou que “na prática, as instituições de serviços financeiros seguem um modelo em que a IA executa a base do trabalho, um humano valida os resultados e, em seguida, a IA completa o fluxo de trabalho”.
Criar empatia com os clientes continua a ser, fundamentalmente, um trabalho humano, em particular na gestão de patrimónios e consultoria financeira. Chong afirmou: “As relações com os clientes são construídas com base na confiança, na empatia e numa compreensão profunda das circunstâncias individuais — qualidades que a IA não consegue replicar.”
As decisões complexas e de elevado risco continuarão a caber aos humanos, que podem aplicar um julgamento subtil e considerações éticas, mesmo quando a IA fornece recomendações orientadas por dados, segundo o Dr Beaumont.
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