IA generativa no Embedded Finance: como utilizar?

A IA generativa no Embedded Finance consiste na aplicação desse modelo de Inteligência Artificial para criar produtos, serviços, automações financeiras e de atendimento, e soluções bancárias inovadoras que se integram de forma invisível a plataformas não financeiras, a fim de aprimorar a experiência do usuário final.

As fintechs têm a chance de usar essa tecnologia financeira avançada para desenvolver produtos personalizados, prever comportamentos de clientes e automatizar processos complexos. A partir dessa base, podem oferecer serviços mais rápidos e precisos do que os sistemas tradicionais.

Inclusive, ao levar esse conceito para o seu negócio, você reduz o atrito na jornada do cliente e aumenta a taxa de conversão e fidelização, além de abrir novas fontes de receita.

Achou interessante? Então, continue a leitura, entenda detalhes sobre esse tipo de Inteligência Artificial e como usar IA no setor financeiro.

O que é IA generativa?

A IA generativa é um modelo de Inteligência Artificial capaz de criar conteúdos, insights ou previsões a partir de grandes volumes de dados. Essa tecnologia aprende padrões e os utiliza para gerar respostas criativas e contextuais para as mais diferentes questões, problemas, temáticas e mercados.

No que se refere à aplicação da IA generativa no Embedded Finance, trata-se da junção de duas grandes forças da tecnologia financeira. Afinal, a primeira fornece a inteligência preditiva e a personalização necessária para que as ofertas da segunda sejam invisíveis e entregues no momento exato de consumo, atreladas ao dia a dia do cliente.

Dica! Aproveite e leia também: “Qual é a diferença entre embedded finance e embedded fintech?”

Como usar IA no setor financeiro?

Criação automática de relatórios e análises financeiras, geração de propostas de crédito ou investimento personalizadas, previsão de comportamento do consumidor e detecção de fraudes, bem como automação de atendimento ao cliente com chatbots avançados são algumas das principais e mais promissoras formas de uso dessa tecnologia.

Entenda, a seguir, detalhes de como usar IA no setor financeiro.

1. Criação automática de relatórios e análises financeiras

A IA facilita a compilação e interpretação de dados financeiros, o que agiliza drasticamente a emissão de relatórios.

Essa tecnologia processa dados de mercado, transações e compliance, gera documentos complexos e insights estratégicos em bem menos tempo do que os métodos manuais.

Além de reduzir erros, permite que as equipes financeiras dediquem atenção a outras atividades, como planejamentos estratégicos.

2. Geração de propostas de crédito ou investimento personalizadas

A IA pode analisar o histórico de transações, o perfil de risco e o comportamento de consumo do usuário rapidamente.

Com base nesses dados, consegue criar e oferecer produtos financeiros, como sugestões de investimento ou propostas de crédito, que se alinham perfeitamente às necessidades específicas e à capacidade financeira de cada cliente, o que aumenta a chance de aceitação.

3. Previsão de comportamento do consumidor e detecção de fraudes

Com uma tecnologia financeira avançada, baseada em Inteligência Artificial, fica muito mais fácil monitorar continuamente os padrões de consumo e de transação.

Ao identificar mudanças no comportamento usual de um cliente ou padrões emergentes de ataque, o sistema emite alertas e bloqueia transações fraudulentas em tempo real.

Essa ação proativa mitiga perdas e eleva a segurança, fatores essenciais para o funcionamento e a confiança de softwares de finanças integradas com IA.

4. Automação de atendimento ao cliente com chatbots avançados

A automação em fintechs atinge um novo patamar com chatbots baseados em IA generativa. Diferentemente dos bots tradicionais, esses modelos compreendem a intenção do cliente, lidam com dúvidas complexas sobre produtos financeiros e executam transações.

Também oferecem suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, com uma linguagem natural e contextualizada, o que libera operadores humanos para resolver problemas que realmente exigem intervenção especializada.

Aproveite e leia também: “Machine Learning: como usar em plataformas financeiras?”

Qual o resultado da junção entre IA generativa e Embedded Finance?

Personalização de serviços financeiros, otimização de processos internos e experiência do usuário aprimorada são os principais resultados de unir essas duas tecnologias. Essa junção gera um ecossistema financeiro altamente inteligente e fluido, que resulta em serviços mais rápidos e personalizados que impulsionam a fidelidade do cliente.

Além disso, ao combinar IA generativa e Embedded Finance, criam-se novas oportunidades de receita para fintechs e empresas não financeiras, como a oferta de microcréditos no ponto de venda.

Entenda melhor como promover inovação com IA generativa.

1. Personalização de serviços financeiros

Empresas que não são nativas desse mercado podem oferecer soluções financeiras integradas aos seus produtos, como crédito instantâneo, seguros e carteiras digitais, adaptadas ao perfil e ao comportamento do cliente.

Nessa aplicação, a IA generativa atua como o motor que analisa dados e gera propostas financeiras sob medida em tempo real, e complementa o Embedded Finance que entrega o produto financeiro final de forma contextualizada na plataforma de terceiros.

2. Otimização de processos internos

A IA generativa no Embedded Finance permite automatizar tarefas de back-office, como análise de risco, conciliação de transações e compliance, o que reduz custos e aumenta a eficiência operacional das plataformas de finanças integradas com IA.

A análise de risco, por exemplo, se torna instantânea e mais precisa, pois os modelos simulam cenários e identificam vulnerabilidades de forma autônoma. Essa eficiência se traduz em mais agilidade no lançamento de novos produtos e na escalabilidade do negócio.

3. Experiência do usuário aprimorada

Com IA generativa no Embedded Finance, também é possível criar interfaces intuitivas, respostas instantâneas e produtos financeiros adaptativos, o que torna o uso de serviços financeiros integrados mais fluido e confiável.

Essa tecnologia financeira avançada ajuda a desenhar interações que parecem orgânicas. O cliente recebe suporte imediato e de alta qualidade, com sugestões de produtos financeiros apresentadas em linguagem natural.

Dessa forma, a abordagem user-friendly faz com que o serviço financeiro se torne parte do aplicativo que o cliente já utiliza, o que aumenta a confiança e a adoção.

Quais os benefícios da IA generativa no Embedded Finance?

Geração de novas fontes de receita, agilidade, escalabilidade e mitigação de riscos são as principais vantagens para fintechs e ecossistemas financeiros que adotam esse modelo de Inteligência Artificial. Com isso, é possível desenvolver e entregar finanças integradas a plataformas de outros setores, como e-commerce, aplicativos de mobilidade, saúde ou varejo.

Por meio da IA generativa no Embedded Finance, consegue-se oferecer produtos financeiros muito mais personalizados e automatizados. Assim, esses negócios têm a chance de aumentar o engajamento do cliente e de criar novas oportunidades de monetização, como seguros personalizados.

Pelo fato de esse modelo de Inteligência Artificial processar grandes volumes de dados e promover interações em tempo real, as empresas conseguem crescer rápido sem aumentar os custos operacionais na mesma proporção.

Já a mitigação de riscos fica por conta desse modelo de Inteligência Artificial ser capaz de identificar comportamentos suspeitos, prever inadimplência e ajustar limites de crédito.

Assim, além de promover a inovação com IA generativa, fintechs e empresas financeiras se protegem de perdas financeiras e fortalecem a confiança na plataforma de Embedded Finance.

Quais os desafios e riscos da automação em fintechs?

A privacidade e proteção de dados, a dependência de modelos com IA, o processo de integração tecnológica e a conquista da confiança do usuário são pontos que requerem atenção ao automatizar processos financeiros. Qualquer falha nesse fluxo leva à perda de credibilidade, de dinheiro e compromete relacionamentos comerciais.

Estas são algumas boas práticas para promover a automação em fintechs de maneira fluida e segura:

1. Dedicar atenção à LGPD e às normas internacionais do mercado financeiro, como a PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard), padrão obrigatório para o processamento, armazenamento e transmissão de dados de cartões de crédito. Esse ponto é importante porque o uso de informações sensíveis para treinar modelos generativos requer anonimização rigorosa e compliance total;
2. Implementar mecanismos de IA Explicável (XAI) para garantir rastreabilidade e justificar cada decisão que o algoritmo tomar. Assim, diminui-se a dependência de modelos baseados em IA, e garante-se que as decisões automatizadas se tornem auditáveis, o que evita vieses e falhas;
3. Na hora de integrar a IA generativa no Embedded Finance, usar APIs robustas e seguras que promovam a comunicação fluida entre os sistemas, como as que a Zoop oferece. Essa é a melhor maneira de alinhar essas duas tecnologias com precisão;
4. Comunicar-se de maneira clara com o usuário final, para que entenda como a IA generativa usa seus dados para aprimorar a experiência. Esse cuidado fortalece o relacionamento e fomenta a adoção e a divulgação da tecnologia financeira avançada.

Qual o futuro da IA generativa no Embedded Finance?

Esse modelo de Inteligência Artificial moldará o mercado de finanças integradas e ajudará a criar produtos cada vez mais personalizados e inteligentes, decisões autônomas e integração completa entre diferentes plataformas. Espera-se ainda que essa tecnologia amplie a inclusão financeira, crie novos modelos de negócios e aumente a competitividade do setor.

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