O impacto da IA no setor bancário está apenas começando e, eventualmente, pode levar à reinvenção em todas as partes … [+]
Uma de minhas vizinhas é uma octogenária que adora jardinagem e gosta de hospedar sua família e amigos ao ar livre. Outro dia, ela mencionou que estava perplexa com o menu para uma próxima reunião.
Então ela pediu ao ChatGPT para fazer um para ela.
Depois de levantar o queixo do chão, perguntei o que ela achava. Ela disse que o primeiro rascunho estava muito bom, mas tinha quinoa em um prato (não um leque), então pediu ao ChatGPT para removê-lo. A versão revisada, disse ela, criou uma refeição deliciosa. Ela também conseguiu que o ChatGPT escrevesse um pequeno ensaio orientando os visitantes em um passeio por seu jardim.
A IA generativa, ao que parece, está em toda parte hoje. Mas este é apenas o episódio mais recente de um programa que está no ar há décadas. De vídeos do Robô Boston Dynamic Atlas para arte gerada por IA para o Kasparov-Deep Blue partidas de xadrez, os avanços da IA atraíram fascínio e medo quase na mesma medida.
Então, há algo diferente desta vez para os bancos? Na minha opinião, a resposta é sim. Chegamos a um ponto de inflexão em que os mecanismos de IA baseados em nuvem estão superando as capacidades humanas em algumas habilidades especializadas e, crucialmente, qualquer pessoa com conexão à Internet pode acessar essas soluções. Esse era da IA generativa para todos criará novas oportunidades para impulsionar a inovação, a otimização e a reinvenção.
Embora custem bilhões para serem desenvolvidas, muitas dessas soluções de IA baseadas em nuvem podem ser acessadas de forma barata. A capacidade de qualquer concorrente de usar e combinar essas ferramentas de IA é o verdadeiro desenvolvimento dos bancos aqui.
E os bancos têm amplo espaço para melhorar o uso da IA. Pesquisa da Accenture entre setores sobre IA descobriu que apenas 1% das empresas de serviços financeiros são líderes em IA. A pontuação média para a maturidade da IA em serviços financeiros é 27 em uma escala de 0 a 100 – nove pontos abaixo da média geral.
Um banco que falha em aproveitar o potencial da IA já está em desvantagem competitiva hoje. Muitos bancos usam aplicativos de IA em engenharia de processos e configurações Seis Sigma para gerar respostas conclusivas com base em dados estruturados.
A IA generativa é muito mais flexível. Sua capacidade de combinar dados não estruturados para obter insights amplia radicalmente os possíveis usos da IA em serviços financeiros.
Embora seja cedo, alguns bancos estão avançando com aplicativos, incluindo para:
- Responda às perguntas dos clientes sobre empréstimos e tópicos financeiros por meio de um chatbot com tecnologia de IA
- Analise as informações do cliente para criar as próximas melhores ações personalizadas para os consultores
- Adapte a linguagem e as imagens das mensagens de marketing para grupos de clientes ou até mesmo para clientes individuais
- Reduza as despesas operacionais de mid-to-back-office, por exemplo, no processamento pós-negociação
Executivos de bancos entrevistados em pesquisa da Accenture Visão Tecnológica 2023 planeja experimentar modelos fundamentais de IA – os grandes modelos de linguagem que sustentam a IA generativa – em várias atividades de negócios, incluindo análise de dados (59%), automação de processos (58%) e suporte ao cliente (57%).
Muitos casos de uso envolvem IA auxiliando um humano. É aí, na minha opinião, que reside o potencial máximo da IA – ajudar os humanos a trabalhar mais, melhor ou liberá-los de tarefas repetitivas. O Deep Blue acabou derrotando Kasparov, mas e se eles se unissem? Eles seriam imbatíveis.
No entanto, ainda estamos no início do impacto da IA baseada em nuvem nos serviços financeiros e na sociedade em geral. Isso é semelhante à fase do telefone flip com a era da tela sensível ao toque ao virar da esquina. Quando isso acontecer, trará oportunidades incríveis para os bancos, inclusive em KYC/AML e trabalho antifraude.
Onde a IA generativa pode ter o maior impacto
No entanto, o verdadeiro santo graal no setor bancário será o uso de IA generativa para reduzir radicalmente o custo de programação e, ao mesmo tempo, melhorar drasticamente a velocidade de desenvolvimento, teste e documentação de código. Imagine se você pudesse ler o código COBOL dentro de um mainframe antigo e rapidamente analisá-lo, otimizá-lo e recompilá-lo para um núcleo de última geração. Usos como esse podem ter um impacto significativo nas despesas bancárias, já que cerca de 10% da base de custo de um banco hoje está relacionada à tecnologia, da qual uma parte considerável é destinada à manutenção de aplicativos e códigos legados.
Oportunidades adicionais surgirão quando os bancos puderem ajustar e personalizar modelos de IA usando seus próprios dados. Será extremamente importante garantir que a IA seja usada com responsabilidade no setor bancário: isso exigirá a definição de proteções para adquirir, refinar e implantar dados. O gerenciamento de riscos regulatórios e de privacidade é um bom começo, e os bancos podem dar um passo além, certificando-se de que a tecnologia que estão usando seja responsável por design.
Os bancos também não podem ignorar que os malfeitores têm acesso a essas mesmas ferramentas e estão agindo rapidamente. Pensando em como seus centros de operações de segurança cibernética podem aproveitar a IA generativa, reconhecendo e evitando casos de uso malicioso, como replicação de voz, será vital. Os bancos devem priorizar o uso de vários fatores de autenticação para aumentar sua resiliência cibernética.
O impacto da IA no setor bancário está apenas começando e, eventualmente, pode levar à reinvenção em todas as partes do negócio. Os bancos estão certos em serem otimistas, mas também precisam ser realistas sobre os desafios que acompanham os avanços da tecnologia. A melhor hora para se preparar é agora.
