A IA generativa, e cada vez mais os agentes de IA, estão rapidamente ocupando o centro do palco financeiro serviços.
O que antes estava limitado à experimentação evoluiu desde então para sistemas capazes de análise de dados, ações na vida real e tomada de decisões em grande escala.
Chefe de serviços financeiros EMEA e clientes estratégicos na Databricks.
Muitos negócios já estão sentindo os efeitos desta transformação; de acordo com a pesquisa da KPMG, mais de metade (51%) do setor financeiro afirma que a IA está a remodelar os seus negócios. Por outro lado, quase três quartos (72%) estão preocupados com a qualidade dos dados.
É aí que surge o risco estratégico, resultante de dados fragmentados ou mal governados, o que acaba por atrasar a transição do piloto para a produção.
As instituições financeiras devem mudar o seu foco se quiserem ver o verdadeiro valor da IA. Com bases de dados sólidas apoiadas por soluções robustas infraestrutura e governação unificada, estarão então em melhor posição para implementar a IA com segurança e sucesso.
O verdadeiro desafio agora não é o que a IA pode realizar, mas sim como as empresas podem tomar as medidas certas para permitir que ela opere a nível empresarial.
Construindo as bases para IA em escala empresarial
A maioria dos pilotos de IA falha porque os dados abaixo deles são fragmentados, de baixa qualidade ou trancados em silos e porque os seus agentes de IA não se concentram na medição e melhoria da qualidade e precisão. Para implantar a IA com sucesso, a infraestrutura deve ser configurada corretamente para aproveitar os resultados.
Para que os líderes do setor financeiro colmatem a lacuna na adoção da IA, deve existir um roteiro estruturado que permita aos seus negócios passar da experimentação para um impacto em escala.
O primeiro passo é unificar os silos de dados em uma única plataforma para eliminar duplicações, reduzir ineficiências e construir modelos confiáveis a partir de uma única fonte de verdade.
A partir daí, a governação deve ser incorporada para gerir a linhagem, o acesso e os registos de auditoria. Para os agentes de IA, a governação é muito mais do que um mero exercício de conformidade. Um modelo de governança unificado trata os agentes com o mesmo rigor que a equipe humana, aplicando controles de acesso robustos e segurança medidas.
Priorizar a explicabilidade é igualmente crucial. Num mercado altamente regulamentado, as empresas precisam de modelos acessíveis e transparentes que demonstrem como os resultados são produzidos.
Além disso, a adoção de uma estratégia de “começar pequeno, escalar rapidamente” demonstra o impacto precoce, promove a confiança interna e estabelece um modelo replicável para expandir a IA de forma segura e responsável em toda a empresa.
Fechando a lacuna entre a visão e a execução da IA
Os líderes do setor financeiro não perguntam mais onde a IA funciona, mas sim onde ela pode causar o maior impacto. O potencial é enorme, mas a lacuna entre a ambição e a execução demora a diminuir.
Atualmente, o hype está ultrapassando a realidade. Um inquérito recente da Gartner mostra que a adoção da IA financeira saltou de 37% em 2023 para 58% no ano passado, mas o dinamismo está agora a abrandar, mostrando a lacuna entre a experimentação e a escala empresarial.
Apesar dos diferentes ambientes regulatórios, as empresas bancárias, pagamentosos mercados de capitais e a gestão de ativos alinham-se nos mesmos objetivos estratégicos que impulsionam a adoção da IA.
As empresas devem reconhecer que, para concretizar estas ambições de forma consistente e em grande escala, o desafio não está na visão, mas em reunir ativos de dados fragmentados e infraestruturas legadas.
Como a IA proporciona crescimento sustentável
A indústria financeira reconhece o valor que a tecnologia de IA pode oferecer ao aumentar a eficiência e impulsionar o crescimento, podemos ver isso no aumento da adoção da tecnologia.
Mais inteligente cliente a segmentação e a hiperpersonalização permitem que as empresas diferenciem sua marca e elevem a experiência do cliente, criando uma vantagem significativa sobre seus concorrentes.
Nos pagamentos e nas hipotecas, por exemplo, as inovações de produtos impulsionadas pela IA, como a prevenção de fraudes em tempo real e os modelos de avaliação de propriedades, estão a transformar os percursos e a remodelar a forma como as instituições prestam os seus serviços.
Contudo, a implementação de casos de utilização individuais não é suficiente para traduzir estas competências em desenvolvimento de receitas a longo prazo; também é necessária uma estratégia empresarial clara.
As organizações financeiras devem priorizar casos de uso com ROI quantificável, alinhar as operações de IA com objetivos de negócios específicos e garantir que as bases de dados permitam que os modelos sejam constantemente refinados.
Como os agentes de IA estão redefinindo o gerenciamento de riscos
Nos serviços financeiros, os riscos podem aparecer em minutos, desde ameaças cibernéticas até perturbações de fraude. A velocidade, a complexidade e o grande volume desses problemas são demais para os métodos manuais tradicionais.
Os agentes de IA estão rapidamente se tornando a nova fronteira competitiva para melhorar a qualidade e a precisão. Ao contrário dos modelos estáticos, estes sistemas podem agir quase como sistemas virtuais. funcionários que realizam ações de forma autônoma.
Em áreas de missão crítica, como detecção de fraude, combate à lavagem de dinheiro (AML) e segurança cibernética, os agentes monitoram, orquestram e conduzem verificações com muito mais velocidade e confiabilidade do que equipes manuais.
Operando num dos setores regulatórios mais rigorosos, os agentes de IA fornecem um meio para as organizações se manterem à frente dos riscos, preservando ao mesmo tempo a integridade das principais operações. Em vez de substituir o julgamento humano, os agentes de IA melhoram-no; permitindo que as equipes reajam com maior segurança.
Reimaginando as operações com IA
Avançado Ferramentas de IA estão mudando o jogo dos serviços financeiros, impulsionando a inovação e a agilidade. Os agentes de IA podem automatizar processos de negócios repetitivos, permitindo que as instituições “façam mais com menos”, reduzindo as cargas de trabalho, permitindo que as equipes se concentrem em trabalhos de maior valor e orientados para o cliente.
Os assistentes de atendimento ao cliente orientados por IA também já estão proporcionando um impacto mensurável. Treinados com base nos dados das próprias empresas, podem responder a perguntas com precisão e automatizar grande parte do processo de triagem. Os resultados são menos gargalos manuais, experiências elevadas do cliente e um modelo operacional mais resiliente.
Construindo o futuro dos serviços financeiros
A maioria das organizações financeiras entende como e por que a IA as afetará no futuro. No entanto, tentar operacionalizá-lo de uma forma que seja confiável, compatível e duradoura é menos evidente. A arquitetura e a governança de dados devem ser vistas como fundamentais na estratégia de dados e IA de uma empresa para alcançar uma vantagem competitiva.
Para que os agentes de IA operem com segurança dentro de limites rigorosos, os sistemas devem ser construídos com controles estabelecidos e continuidade. monitoramento. O sucesso da IA favorecerá as instituições que adoptem uma abordagem disciplinada e cresçam com confiança.
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