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DadosIACasos de utilizaçãoHistórias de sucesso
A IA já existe há algum tempo no sector bancário - os bancos foram, de facto, os primeiros a adoptá-la. Nessa altura, tratava-se de reconhecer padrões em dados passados para perceber porque é que certas coisas aconteceram ou prever o que poderia acontecer a seguir. Mas, à medida que o volume de dados disparava, os clientes exigiam experiências personalizadas e as ameaças à cibersegurança se tornavam mais sofisticadas, as informações em tempo real tornaram-se cruciais. Foi então que os bancos se aperceberam que precisavam de ferramentas mais robustas para se manterem a par e a par do jogo.
O GenAI tornou-se a solução. Alimentada por redes neuronais profundas e LLM, pode agora criar resultados significativos de forma independente e gerar dados sintéticos que se baseiam em conjuntos de dados do mundo real. Isto acabou por ser um fator de mudança para aumentar a produtividade, detetar fraudes, melhorar o serviço ao cliente e acelerar a tomada de decisões.
Ainda não entrou no comboio da GenAI? Descubra como já está a agitar as coisas na banca e porque é que pode querer entrar a bordo!
as potenciais poupanças anuais que a GenAI pode proporcionar ao sector bancário
o crescimento projetado das despesas com a GenAI pelo sector bancário até 2030
Os GPTs são modelos linguísticos poderosos treinados em grandes quantidades de dados, concebidos para compreender e gerar texto semelhante ao humano com uma precisão impressionante. No sector bancário, podem conduzir chatbots de serviço ao cliente, simplificar a geração de relatórios financeiros e oferecer interfaces de linguagem natural para tarefas fáceis, como a verificação de saldos e a transferência de fundos.
As GANs utilizam duas redes neuronais - um gerador e um discriminador - que trabalham em conjunto para produzir dados sintéticos de alta qualidade que imitam de perto os dados do mundo real. No sector bancário, as GAN podem ser utilizadas para treinar modelos de deteção de fraudes, simular cenários financeiros realistas para testes de resistência e criar identidades sintéticas para testar sistemas antifraude.
As VAEs comprimem os dados num espaço latente e voltam a reconstruí-los na sua forma original. No sector bancário, as VAEs podem ajudar a detetar transacções invulgares, comparando dados recriados com dados reais para detetar fraudes, criar novos perfis de clientes para melhor se orientarem para diferentes segmentos e reforçar os modelos de risco de crédito, gerando dados adicionais para melhorar as previsões.
Os GNNs são criados para tratar e analisar dados estruturados em grafos. Analisam a forma como coisas diferentes interagem e podem criar novas estruturas de grafos dentro da rede. Na banca, as GNNs são utilizadas para analisar e gerar redes de transacções para detetar fraudes ou branqueamento de capitais, mapear relações com clientes e otimizar redes de cadeias de fornecimento.
Os modelos de RL aprendem a tomar decisões através da interação com um ambiente para maximizar as recompensas acumuladas. Quando combinado com componentes generativos, o RL pode ser utilizado na banca para criar estratégias de negociação adaptáveis, otimizar carteiras de investimento e melhorar a gestão do risco de crédito através da geração de modelos de comportamento do mutuário.
A GenAI não é apenas mais uma atualização tecnológica para os bancos - está destinada a revolucionar completamente a forma como operam e até a desencadear novos modelos de negócio. Os bancos já estão a aplicá-la em tantas áreas que, em breve, quase todas as partes do sector bancário sentirão o seu impacto.
"A integração da GenAI no sector bancário vai agitar as coisas em grande escala. Para os bancos, já não se trata de saber se a IA terá um grande impacto - trata-se de saber como. Os maiores intervenientes do sector já estão a mudar de velocidade com a GenAI, e os resultados iniciais são surpreendentes."
Diretor de Entrega e Responsável pelo Centro de Competência
A capacidade da GenAI para gerir grandes quantidades de dados, automatizar processos e gerar conhecimentos sólidos proporciona aos bancos vantagens valiosas que os ajudam a funcionar de forma mais eficaz e a manterem-se competitivos.
A GenAI simplifica as operações, automatizando tarefas como a análise de dados, a geração de relatórios e o processamento de documentos. Isto torna os bancos mais eficientes e melhora as avaliações de risco de crédito e a deteção de fraudes.
A GenAI pode detetar riscos potenciais com antecedência e maior precisão, dando aos bancos um aviso para se ajustarem e minimizarem as perdas. Os banqueiros utilizam informações preditivas para salvaguardar os activos e aproveitar as oportunidades de mercado.
A GenAI automatiza tarefas como a avaliação de riscos, as verificações de conformidade e o tratamento de pedidos de informação de clientes, o que significa que os bancos gastam menos com pessoal e funcionam de forma mais eficiente. Também utiliza a análise preditiva para ajudar os bancos a afetar recursos e a reduzir os riscos de investimento.
As ferramentas GenAI ajudam na tomada de decisões estratégicas, analisando as tendências do mercado e os dados financeiros e testando diferentes cenários de mercado. Propõem e avaliam novas estratégias de negociação para ajudar os bancos a identificar oportunidades lucrativas e a minimizar as perdas.
Com a GenAI, os bancos podem conceber e testar rapidamente novos produtos. A tecnologia ajuda a criar protótipos mais rapidamente e a lançar inovações mais cedo. Além disso, a GenAI aprende com o feedback dos clientes e as tendências do mercado para que os bancos continuem a melhorar e a aperfeiçoar os seus produtos.
À medida que os bancos se tornam maiores, as tarefas manuais e a contratação de mais pessoal podem realmente aumentar os custos. Mas com a GenAI, os bancos podem aumentar a escala e gerir mais trabalho - como o processamento de empréstimos ou o tratamento de perguntas dos clientes - sem aumentos proporcionais no pessoal.
Embora os casos de utilização da GenAI pareçam promissores e entusiasmantes, vai demorar algum tempo até vermos o seu impacto total no sector bancário. Os líderes do sector bancário, especialmente quando lidam com tecnologia e recursos limitados, terão de enfrentar alguns grandes desafios e preocupações antes de poderem implementá-la numa escala maior
A GenAI funciona com base em dados, e com muitos dados vem uma grande responsabilidade. Os bancos têm de se certificar de que estão a manter os dados dos clientes seguros e privados. Se fizerem asneira, isso pode levar a violações de dados e prejudicar a sua reputação. A parte complicada é que os reguladores estão a ter dificuldade em acompanhar a rapidez com que a IA está a evoluir, o que pode resultar em inconsistência nas regras de privacidade e segurança.
Para lidar com isso, os bancos devem pensar em estabelecer estruturas sólidas de governança de dados, priorizando a anonimização e a criptografia de dados. Ao manter um olho nos regulamentos de privacidade e ajustar suas estratégias GenAI, eles podem aumentar a conformidade e fortalecer seu jogo geral de gerenciamento de dados.
A tecnologia antiga é outro fator que impede a utilização comercial da GenAI. Estes sistemas desactualizados dificultam a introdução de funcionalidades novas e inovadoras. Para começar, utilizam frequentemente formatos de dados e protocolos antigos que não funcionam bem com a IA moderna. Além disso, tendem a armazenar dados em formatos isolados ou proprietários, o que dificulta o acesso e a utilização para formação e análise da GenAI.
Tendo em conta o elevado preço de uma atualização completa do sistema, os bancos podem começar por atualizar componentes específicos dos seus sistemas antigos, explorando ferramentas de integração de dados para um melhor acesso aos dados e implementando práticas básicas de limpeza de dados para fornecer dados de alta qualidade às aplicações GenAI.
Uma das maiores preocupações dos bancos com a GenAI é o risco de parcialidade e injustiça. Se os dados utilizados para treinar a IA estiverem incompletos, os resultados podem ser distorcidos e levar a decisões de empréstimo injustas para determinados grupos. Além disso, a GenAI pode produzir com confiança respostas erradas, conhecidas como "alucinações". Estes resultados inventados, mas de aspeto realista, podem constituir um enorme problema no sector bancário.
Uma medida inteligente para os bancos é utilizar a tecnologia RAG (Retrieval-Augmented Generation). Esta tecnologia permite-lhes alimentar a IA com dados fiáveis, garantindo que esta produz respostas precisas em vez de criar respostas enganadoras. A realização de auditorias regulares aos modelos de IA e a utilização de diversos conjuntos de dados de formação podem ajudar a detetar e a reduzir os enviesamentos e a manter as práticas de concessão de crédito justas.
A escassez de talentos é outro obstáculo à adoção da GenAI na banca. A introdução da IA irá alterar muitos postos de trabalho, o que significa que os funcionários terão de aprender novas competências ou mesmo mudar de funções. Os bancos terão de decidir se devem requalificar o pessoal atual ou contratar novas pessoas com as competências adequadas.
Incentivar os funcionários a assumirem novas funções dentro da organização pode ajudar a manter o talento internamente e, ao mesmo tempo, preencher essas lacunas no espaço da IA. Os bancos também podem querer considerar a possibilidade de se associarem a empresas de tecnologia que realmente sabem o que fazem quando se trata de IA. Estas parcerias podem fornecer conhecimentos valiosos, recursos de formação e ideias novas para ajudar a melhorar as competências da sua equipa.
Trazer a GenAI para a banca requer alguma reflexão e planeamento cuidadosos. Aqui estão as principais dicas para o ajudar a preparar tudo para uma implementação bem-sucedida da GenAI.
"O verdadeiro obstáculo à adoção da GenAI é pensar que é demasiado complexa para lidar com ela. E, claro, pode ser - mas com os especialistas certos ao seu lado, não tem de ser. Estamos aqui para ajudá-lo a construir a base certa da GenAI desde o início - identificando seus pontos problemáticos, identificando oportunidades e aconselhando-o sobre a melhor tecnologia para realizar o trabalho."
Diretor de Entrega e Responsável pelo Centro de Competência
A GenAI no sector bancário está a evoluir rapidamente, com novos casos de utilização a surgirem todos os dias. Esta tecnologia tem o potencial de remodelar completamente o sector. Aqueles que aderirem a ela estão a preparar-se para novos fluxos de receitas e maior eficiência. De acordo com o Instituto Global McKinseyA GenAI poderá aumentar as receitas da banca mundial entre 2,8% e 4,7%, sobretudo graças aos ganhos de produtividade.
É claro que GenAI não é mais apenas uma palavra da moda - está se tornando um must-have para os bancos. Na verdade, espera-se que os gastos com GenAI no setor bancário aumentem de $6 bilhões em 2024 para um enorme $85 bilhões em 2030, de acordo com Junípero. Com este tipo de investimento, a GenAI está preparada para revolucionar as operações bancárias e proporcionar experiências mais seguras, eficientes e personalizadas aos clientes.
A GenAI está a mudar rapidamente o jogo no sector bancário, resolvendo problemas que a tecnologia tradicional não conseguia resolver. Alguns bancos já estão a mergulhar de cabeça, utilizando a GenAI para reduzir custos, personalizar as experiências dos clientes e aumentar a eficiência. Outros ainda estão a testar as águas, utilizando-a sobretudo para automatizar tarefas de rotina que costumavam necessitar de um toque humano. Mas isso é apenas o começo.
O futuro da GenAI reserva surpresas, mas uma coisa é certa - a verdadeira oportunidade surge quando se ultrapassa o básico e se abraça tudo o que a GenAI tem para oferecer. Está pronto para a enfrentar?
Os bancos utilizam uma abordagem "human-in-the-loop" que ajuda a detetar quaisquer erros ou anomalias antes de poderem causar problemas. Ao utilizar a IA para gerar respostas iniciais e, em seguida, criar ciclos de feedback com contributos humanos, os bancos podem afinar o modelo e aproximar-se da precisão 100%.
A GenAI ajuda na prevenção da fraude ao ser super adaptável. Aprende com os novos dados e actualiza constantemente os seus algoritmos de deteção de fraudes, pelo que se mantém alerta contra ameaças conhecidas e novas. Reduz os falsos alarmes, para que as transacções reais não sejam erradamente assinaladas como fraude.
Com a GenAI, os bancos podem analisar grandes quantidades de dados não estruturados para prever tendências e avaliar os riscos de mercado. Isto aumenta a gestão do risco, reduz a exposição à volatilidade do mercado e reforça a conformidade regulamentar, conduzindo a um melhor desempenho financeiro e a maiores retornos.
Diretor de Desenvolvimento Global
Ivan orquestra operações de desenvolvimento complexas e multi-regionais. Concentra-se na otimização de recursos e na disciplina de engenharia, assegurando que os projectos técnicos de grande escala permanecem alinhados com os objectivos empresariais, mantendo um ritmo de entrega implacável.
