Agentes de IA Transformam Aprovações de Empréstimos e o Atendimento ao Cliente em Bancos de Singapura

Agentes de IA agilizam as operações bancárias em Singapura e além

Instituições de serviços financeiros em todo o mundo e em Singapura estão cada vez mais implantando agentes de inteligência artificial (AI) para acelerar as aprovações de empréstimos e reduzir os tempos de onboarding dos clientes, de acordo com o The Straits Times. Diferentemente das ferramentas tradicionais de IA generativa, que exigem prompts constantes, agentes de IA podem tomar decisões, executar tarefas complexas e gerenciar fluxos de trabalho com mínima intervenção humana.

Como os Agentes de IA diferem da IA tradicional

A distinção entre IA tradicional e IA agentic é significativa em aplicações financeiras. A IA tradicional talvez explique quando um cliente se qualifica para um empréstimo, enquanto a IA agentic pode avaliar o cliente, determinar a elegibilidade e aprovar o empréstimo em horas em vez de dias, disseram especialistas ao The Straits Times.

Inserção manual de dados e processos pesados em papel historicamente atrasaram as aprovações de empréstimos. Bancos agora usam agentes de IA para processar documentos e conduzir uma análise inicial de risco antes de encaminhar os arquivos para funcionários humanos, disse Deb Deep Sengupta, vice-presidente regional para o Sul da Ásia na UiPath, uma empresa global de software que desenvolve softwares de IA e automação agentic.

Aplicativos para aprovação de empréstimos

A Lake Michigan Credit Union, sediada nos EUA, implantou agentes de IA para lidar com coleta de dados e exceções de arquivos, reduzindo os tempos do ciclo do empréstimo em 10 dias, segundo Sengupta. Exceções de arquivo ocorrem quando as solicitações de empréstimo contêm informações ausentes, incorretas ou desatualizadas que impedem a aprovação de acordo com diretrizes padrão.

A concessão inteligente de crédito para hipotecas, empréstimos para automóveis e empréstimos para pequenas empresas representa outra área de aplicação. Agentes de IA podem agregar e analisar automaticamente os dados do solicitante a partir de várias fontes, segundo o Dr Paul Beaumont, sócio e cientista de dados do braço de IA da McKinsey & Company, a QuantumBlack.

O Deutsche Bank na Alemanha usa IA agentic para obter aprovações de empréstimo mais rápidas, ao mesmo tempo em que aprimora as avaliações de risco ao incorporar fontes alternativas de dados, observou 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 gerentes humanos de empréstimos se concentrem em orientar os tomadores e construir relacionamentos de confiança.

Aplicações de atendimento ao cliente e seguros

O atendimento ao cliente representa outra área importante para a implantação de agentes de IA. Empresas de seguro implantaram IA agentic para interações com clientes, acelerando o processamento de sinistros, disse Priscilla Chong, diretora-geral da Amazon Web Services Singapura.

A Bolttech, uma insurtech sediada em Singapura, usa IA agentic para oferecer um chatbot avançado de fala-para-fala que lida com perguntas sobre apólices de clientes, processa sinistros rotineiros e responde a perguntas com tempos de resposta quase instantâneos.

A seguradora Singlife fez parceria com a Salesforce em outubro para lançar um agente de IA para aumentar a eficiência do atendimento ao cliente, fornecendo respostas mais rápidas e precisas a consultas. A implantação aproveita a plataforma Agentforce da Salesforce para acessar informações dos manuais de produtos da Singlife, guias de treinamento e outros materiais — informações que executivos de atendimento ao cliente tradicionalmente teriam de pesquisar manualmente. A Singlife está explorando a expansão de IA agentic para seus representantes de consultoria financeira.

O Bank of Singapore lançou uma ferramenta de IA agentic em outubro para gerar relatórios de “origem de riqueza”, que detalham os ativos totais de uma pessoa ou entidade e suas origens. A ferramenta reduz o tempo de geração do habitual de 10 dias para pouco de uma hora, permitindo que os gerentes de relacionamento passem mais tempo interagindo com os clientes e revisando seus portfólios.

Detecção de fraudes e conformidade

Agentes de IA permitem aprimorar capacidades de detecção de fraudes e resposta. De acordo com o Dr Beaumont, agentes podem monitorar fluxos de transações em tempo real, identificar padrões anômalos e congelar instantaneamente 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 levaria um analista humano de 30 a 90 minutos por alerta, observou o Dr Beaumont.

Agentes de IA também estão automatizando processos de know-your-customer (KYC) e aprimorando processos de prevenção à lavagem de dinheiro. Sengupta explicou que agentes de IA podem lidar com a diligência de clientes automatizando a verificação de identidade, fazendo a correspondência de dados de entidades e coletando a documentação necessária.

Desenvolvimentos futuros e modelo de human-in-the-loop

Especialistas apontaram a análise autônoma de mercado e o trading com intervenção humana mínima, bem como agentes específicos por função atuando como assistentes de gerentes de relacionamento e analistas de banco, como possíveis aplicações futuras. O Dr Beaumont observou que “os bancos estão desenvolvendo produtos totalmente novos que ainda não existem no mercado”.

Apesar do crescimento das capacidades de IA, o julgamento humano continua sendo crítico. Sengupta enfatizou que “na prática, instituições de serviços financeiros seguem um modelo em que a IA executa a base, um humano valida os achados e então a IA completa o fluxo de trabalho”.

Construir rapport com os clientes continua sendo fundamentalmente um trabalho humano, especialmente em gestão de patrimônio e consultoria financeira. Chong afirmou: “Os relacionamentos com clientes são construídos sobre confiança, empatia e uma compreensão profunda das circunstâncias individuais — qualidades que a IA não consegue replicar.”

Decisões complexas e de alto risco continuarão a ficar com humanos, que podem aplicar julgamentos sofisticados e considerações éticas, mesmo quando a IA fornece recomendações baseadas em dados, de acordo com o Dr Beaumont.