Como os bancos podem adotar as tecnologias de visão computacional para competir com eficácia?

Visão computacional é um termo usado para descrever a tecnologia que permite que os computadores repliquem alguns aspectos da visão humana e identifiquem ou analisem objetos.

Essa tecnologia está se tornando cada vez mais popular para aplicações de vigilância e câmeras inteligentes, bem como reconhecimento facial para proteger transações bancárias.

À medida que as instituições financeiras automatizam cada vez mais processos, elas estão recorrendo à visão computacional para resolver váriosproblemas de atendimento ao cliente e fornecer maior segurança, reduzindo custos.

Ele permite que os bancos desfrutem de maior eficiência e maior precisão na identificação de clientes e na aprovação de transações.

A visão computacional pode dar aos bancos uma vantagem competitiva no mercado.

Isso permitirá que as instituições bancárias identifiquem seus clientes com rapidez e precisão, o que, por sua vez, reduzirá as chances de atividades fraudulentas.

Neste artigo, veremos diferentes maneiras pelas quais as instituições financeiras podem aproveitar as tecnologias de visão computacional para obter mais eficiência.

Vamos começar.

1. Aprimorando a experiência do cliente

O banco digital está se tornando cada vez mais popular.

Assim, os bancos estão procurando maneiras de tornar a experiência do cliente o mais perfeita e segura possível. Uma tecnologia à qual os bancos estão recorrendo é a visão computacional.

Por meio do uso do reconhecimento facial, os bancos podem fornecer um processo de autenticação seguro que seja conveniente e confiável . Eles podem usar a visão computacional para combinar os clientes com rapidez e precisão com seus registros existentes e permitir que eles acessem suas contas rapidamente.

Além do reconhecimento facial, a visão computacional também está sendo usada pelos bancos para automatizar certas tarefas de processamento de documentos.

Por exemplo, os bancos podem usar a visão computacional para digitalizar e ler formulários, documentos e contratos rapidamente, permitindo que eles processem transações com mais rapidez e precisão. Isso também ajuda a reduzir a papelada, diminuindo o tempo e os recursos necessários para implementar determinados processos.

Por fim, a visão computacional pode ser usada para atualizar drasticamente a experiência bancária dos clientes.

Com recursos avançados, como reconhecimento facial e processamento automatizado de documentos, os bancos podem oferecer aos clientes uma experiência mais tranquila e segura.

Isso não apenas melhora a experiência do cliente, mas também pode ajudar os bancos a reduzir custos e economizar tempo.

2. Simplificação dos processos KYC/AML

Nos últimos anos, os bancos têm buscado a visão computacional para ajudar a simplificar e agilizar seus processos de Know Your Customer (KYC) e Anti-Money Laundering (AML).

Ao aproveitar o reconhecimento facial, um banco pode verificar rapidamente a identidade de um cliente sem nenhuma etapa manual .

Isso garante que a verificação de identidade esteja atualizada e segura.

A visão computacional é usada para verificar automaticamente documentos de identidade, como passaportes, carteiras de habilitação e certidões de nascimento. Isso elimina verificações manuais de documentos, acelerando significativamente o processo.

Além disso, o perfil do cliente é automatizado monitorando os perfis do cliente em vários canais . Isso ajuda a identificar tendências e comportamentos suspeitos com rapidez e precisão.

O Professional Bank, uma instituição financeira com sede na Flórida, alavancou Plataforma de verificação de identidade do Vouched.id para acelerar o processo de KYC.

Vouched.id combina reconhecimento facial, verificação de documentos e ferramentas proprietárias de tomada de decisão baseadas em IA para reduzir a necessidade de entrada manual, reduzindo significativamente o tempo e o custo.

Isso os ajudou a iniciar uma experiência de integração digital transformadora, na qual os clientes agora podem abrir uma conta corrente pessoal on-line em apenas alguns minutos, economizando muito tempo e aborrecimentos.

3. Automatizando Tarefas Repetitivas

Os bancos podem usar a visão computacional para automatizar tarefas demoradas, manuais e repetitivas, como entrada de dados, classificação de documentos e segmentação de clientes.

A entrada de dados é uma das tarefas clássicas de automação.

Quando encarregados de inserir dados de documentos em papel ou eletrônicos, os bancos podem usar a visão computacional para digitalizar rapidamente os documentos e inserir os dados relevantes no sistema .

A classificação de documentos é outra tarefa que pode consumir muito tempo, mas a visão computacional pode ajudar a aliviar o fardo.

Ao executar documentos por meio de um processo automatizado e alimentar o conteúdo digitalizado em um sistema orientado por IA, os bancos podem classificar documentos com rapidez e precisão com base em critérios predefinidos.

Outra área em visão computacional que pode brilhar é quando se trata de segmentação de clientes.

Ao incorporar a visão computacional em seus processos de segmentação de clientes, os bancos podem agrupar os clientes de forma precisa e automática de acordo com suas necessidades. A IA pode analisar os dados do cliente, incluindo registros de transações, dados demográficos e padrões comportamentais, para segmentar clientes com precisão.

Em resumo, a visão computacional pode ser uma ferramenta poderosa para bancos que buscam automatizar tarefas repetitivas e demoradas.

4. Redução de transações fraudulentas

Os bancos estão recorrendo à tecnologia de visão computacional para combater fraudes e automatizar os processos de avaliação de risco do cliente.

A visão computacional funciona analisando uma imagem ou vídeo de um cliente e, em seguida, tentando detectar padrões de fraude. Ele pode fazer isso procurando discrepâncias no comportamento em comparação com as transações anteriores do cliente.

Por exemplo, um cliente que faz grandes compras com frequência pode ser sinalizado como potencialmente fraudulento .

Usando visão computacional, os bancos também podem automatizar o monitoramento de transações.

Ao fazer com que os algoritmos de visão computacional examinem os milhões de transações processadas por um banco, o sistema pode identificar e alertar o banco sobre qualquer atividade suspeita. Esse tipo de detecção automática de fraude está se tornando cada vez mais importante, pois os bancos estão enfrentando um aumento nas tentativas de fraude.

A visão computacional também pode ajudar os bancos a automatizar a avaliação de risco do cliente.

Ao usar a visão computacional para analisar a atividade dos clientes, os bancos podem criar uma imagem melhor do perfil de risco de um cliente .

Aproveitar a visão computacional permite que os bancos ganhem uma vantagem competitiva ao automatizar esses processos. Isso ajuda a reduzir os custos, pois o banco não precisa mais revisar transações manualmente ou avaliar o risco do cliente constantemente.

5. Implementação do Reconhecimento de Pagamento

Ao usar a visão computacional para processar pagamentos automaticamente, os bancos podem economizar tempo e recursos em processos manuais tradicionais de verificação de pagamentos.

Como é que isso funciona?

Os bancos podem configurar seus sistemas para ler imagens digitalizadas ou vídeos de documentos de pagamento, como recibos, faturas ou notas promissórias . O sistema pode autenticar assinaturas automaticamente ou leia as informações nos documentos e compare-as com os dados existentes.

Isso ajuda o banco a reconhecer se o pagamento está correto e se é de uma fonte autêntica.

Também pode ser usado para autenticar o pagador.

Isso pode envolver reconhecimento facial, digitalizações de impressão digital, autenticação de voz ou outras técnicas . O sistema também pode detectar padrões nos dados de pagamento para reconhecer rapidamente transações suspeitas ou fraudulentas.

Isso permite que os bancos tomem medidas proativas para proteger seus clientes contra fraudes.

Além de economizar tempo e recursos, o reconhecimento de pagamento baseado em visão computacional também oferece aos bancos uma vantagem competitiva no espaço de pagamento.

Isso ajuda a minimizar os tempos de processamento enquanto elimina possíveis fraudes. Isso permite que os bancos ganhem a confiança dos clientes e forneçam um nível aprimorado de serviço.

Conclusão

A visão computacional já está provando seu valor no setor bancário.

A adoção da tecnologia de IA está se mostrando uma ótima maneira de aumentar a precisão e a velocidade em determinadas tarefas. Os bancos agora podem obter uma vantagem competitiva usando a visão computacional como meio de detecção automatizada de fraudes.

Também pode ajudar a simplificar os processos de identificação do cliente e a verificando documentos com precisão . Além disso, os bancos agora estão olhando além do básico para aprimorar a experiência do usuário com sistemas interativos e inteligentes.

No entanto, a maioria das tecnologias de visão computacional ainda é bastante jovem.

Portanto, pesquisas adicionais sobre os recursos de visão computacional têm o potencial de colher grandes recompensas. Por exemplo, a pesquisa sobre recursos de processamento de linguagem natural pode permitir que os bancos usem o reconhecimento de voz em vez da digitação manual.

No geral, a visão computacional é uma tecnologia importante e em rápido desenvolvimento com potencial para o setor bancário.

Ao examinar as tendências atuais e pesquisar os recursos dessas tecnologias, os bancos podem criar uma vantagem competitiva e aumentar a eficiência.