Romualdo Trancho explica a importância da transição da IA tradicional para a IA generativa no setor bancário, que lida com enormes quantidades de dados, de modo a evitar o risco de ficar para trás. Comentário patrocinado pela AllianzGI.
TRIBUNA de Romualdo Trancho, diretor de Desenvolvimento de Negócio para Portugal da Allianz Global Investors. Comentário patrocinado pela Allianz Global Investors.
A IA generativa está pronta para revolucionar o setor bancário e fazer evoluir a conversa de "podemos fazer isto mais barato?" para "como fazemos para aprofundar a nossa relação com os clientes?".
Durante décadas, os bancos tiveram uma relação tensa com a tecnologia. Hoje, se não investirem continuamente em novas ferramentas, correm o risco de ficar para trás dos seus pares ou tornarem-se presas dos novos participantes (upstarts), que podem fornecer produtos financeiros mais baratos e fáceis de usar. Naturalmente, isto acontece com todos os setores; mas, para as taxas bancárias, esta é uma corrida para o fundo. À medida que todos se tornam mais eficientes, os mesmos serviços estão sempre disponíveis num outro sítio.
É neste contexto que contemplamos a próxima grande onda tecnológica, a inteligência artificial (IA), e o seu impacto na banca. É claro que a IA teve um papel proeminente nos serviços bancários e financeiros ao longo de muitos anos. Porém, a IA generativa é diferente. Tem o potencial de tirar a banca do seu ciclo de destruição tecnológica e permitir que os adotantes líderes estabeleçam relações mais profundas e significativas com os seus clientes.
Aplicações tradicionais de IA no setor bancário
Os bancos são particularmente ricos em dados, processando milhares de milhões de transações e interações dos clientes em propriedades físicas e digitais. Estes dados são a força vital da IA, e é por isso que os bancos investem, há muitos anos, em ferramentas de IA, como as seguintes:
- Algoritmos e estratégias de negociação capacitados para a IA;
- Métodos próprios para o processamento de pagamentos com base na tecnologia de IA;
- Ferramentas de gestão de risco capazes de detetar fraudes e aumentar a compliance com as regulamentações financeiras;
- Chatbots com tecnologia de IA e outros serviços de suporte;
- Sistemas de recomendação que personalizam ofertas e produtos assentes nas preferências e nos comportamentos passados de um cliente.
Esta centralidade dos dados (data-centricity) tem sido uma razão pela qual os bancos têm estado entre os adotantes mais prolíficos da IA e de outras tecnologias digitais. De facto, à exceção da tecnologia e das telecomunicações, as empresas de serviços financeiros (das quais o setor bancário é uma indústria-chave) têm procurado contratar mais profissionais relacionados com a IA do que qualquer outro setor (veja o gráfico).
A IA generativa pode fazer coisas com as quais a IA tradicional nem sonha
Então, o que é que todas estas novas contratações estão a fazer? Sabemos que, antes de surgir a IA generativa, os bancos concentravam-se em formas anteriores de IA, incluindo a aprendizagem de máquina, a análise dos dados e a análise de regressão. Estes métodos estão mais próximos de sistemas de correspondência de padrões — por exemplo, os sistemas de autorização de pagamentos que marcam uma transação específica como potencialmente fraudulenta, comparando-a com instâncias verificadas de fraudes reais.
Mas a IA generativa representa uma mudança de paradigma que pode ajudar os bancos a desbloquear ainda mais o poder dos seus dados. Ao digerir uma infinidade de conjuntos de dados estruturados e não estruturados das diversas unidades de negócio e, de seguida, apreender o impacto das suas ligações, os sistemas de IA generativa oferecem aos executivos uma melhor visibilidade e insights sobre os riscos e oportunidades dentro e fora do banco. A IA generativa vai elevar a tomada de decisões, passando de exercícios isolados de correspondência de padrões para uma visão sistémica de como otimizar as operações bancárias e as relações com os clientes.
