A inclusão financeira ainda representa um desafio muito grande para economias emergentes, como o Brasil. Com efeito, não só bancos e fintechs, mas também empresas não financeiras, que podem se beneficiar com embedded finance, para atrair um contingente de pessoas não bancarizadas. Nesse sentido, a aplicação de tecnologias como a inteligência artificial no setor financeiro ao mesmo tempo em que pode auxiliar nesse processo, também pode acarretar riscos e é preciso saber como dar respostas nessa direção.
Enquanto o uso da inteligência artificial no setor financeiro já se destaca em áreas como detecção de fraudes e análise de crédito, embora ainda não se tenha uma percepção clara do seu potencial, explora-se a potencial contribuição dessa tecnologia para a inclusão financeira nas economias em desenvolvimento.
Porém, uma coisa é certa: o uso da inteligência artificial e os consequentes desdobramentos precisam ser cuidadosamente considerados pelas empresas e reguladores. Por exemplo, deve existir a preocupação com a capacidade que essa ferramenta tem de ampliar ou criar preconceitos e discriminação injustos.
Principalmente em um país tão diverso e com o tamanho territorial do Brasil, onde apesar dos avanços, a baixa inclusão financeira persiste, conforme se observa no mais recente Relatório de Cidadania Financeira do Banco Central (BC).
Analisando o Índice de Cidadania Financeira (ICF), indicador nacional que engloba não só a inclusão, mas também a educação financeira, este saiu de 43,3 em 2017, para apenas 45,1, em 2020.
Para se ter uma ideia, o Distrito Federal e São Paulo foram as unidades da Federação com os melhores resultados – 75,6 e 69,9 respectivamente. Enquanto isso, no Nordeste, apenas Sergipe, com 46,6, superou o indicador nacional. Por sua vez, a região Norte tem os estados com os menores índices.
Contribuição da inteligência artificial para a inclusão financeira
Segundo a FinDev Gateway, plataforma de conhecimento independente em finanças, entre às oportunidades de aplicação da inteligência artificial no setor financeiro, já é possível identificar como essa tecnologia está agregando valor no avanço da inclusão financeira.
Exemplo disso são os novos modelos de subscrição de crédito e de seguros que utilizam dados alternativos para atender clientes de baixa renda. Além disso, os modelos de inteligência artificial, como o machine learning, também podem ajudar a aumentar a proteção do consumidor, com chatbots que facilitam gerenciar as reclamações dos indivíduos e a personalizar a divulgação de recursos dos produtos de acordo com as necessidades e características de clientes individuais ou segmentados.
Outra área de oportunidade aberta pelo uso da inteligência artificial no setor financeiro é a tecnologia de monitoramento, ou suptech, que pode ajudar a melhorar a eficácia e a eficiência da supervisão financeira.
Inteligência artificial no setor financeiro: uma questão de equilíbrio
Apesar das possibilidades que se abrem para a inclusão financeira, expõe a FinDev Gateway, os reguladores precisam saber como lidar com os riscos do uso da inteligência artificial no setor financeiro enquanto maximizam as oportunidades.
Até porque o debate sobre o uso dessa tecnologia deixa claro o seu poder de ampliar ou criar efeitos discriminatórios, se não for bem aplicada e monitorada. Assim, três tipos de respostas poderiam ser combinados para minimizar a questão:
- Aplicar princípios e diretrizes de alto nível para inteligência artificial confiáveis, como os da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) e da União Europeia (UE), convertendo-os em requisitos regulatórios e/ou expectativas de supervisão;
- Aplicar e ajustar os requisitos regulatórios existentes que regem o uso de modelos estatísticos por instituições financeiras, para o seu uso envolvendo a inteligência artificial. O Instituto de estabilidade Financeira (FSI), por exemplo, fornece um guia útil para esta etapa;
- Considerar, replicar e adaptar padrões emitidos recentemente para lidar com modelos de inteligência artificial, incluindo os emitidos por órgãos de definição de padrões. Entre eles, a Organização Internacional de Valores Mobiliários (IOSCO), autoridades nacionais como a Autoridade de Regulamentação Prudencial do Reino Unido e internacionais a exemplo da Autoridade Bancária Europeia (EBA).
Obviamente, como em tantas outras áreas de inovação financeira, explica a plataforma, os reguladores precisam encontrar um equilíbrio delicado entre riscos e benefícios da aplicação da inteligência artificial no setor financeiro.
Isso só pode ser feito se eles conseguirem aplicar o conceito de proporcionalidade para conciliar seus múltiplos – e às vezes conflitantes – mandatos. “Essa tarefa é especialmente difícil em economias emergentes e em desenvolvimento, onde a capacidade de supervisão é menor e a estrutura legal e regulatória é mais fraca”, afirma a FinDev Gateway, prevendo um longo caminho pela frente.
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