A IA generativa e cada vez mais os agentes de IA estão rapidamente a ocupar o centro dos serviços financeiros.
O que antes estava limitado à experimentação evoluiu para sistemas capazes de análise de dados, ações na vida real e tomada de decisões em larga escala.
Chefe de serviços financeiros EMEA e clientes estratégicos na Databricks.
Muitas empresas já estão sentindo os efeitos desta transformação; De acordo com o estudo da KPMG, mais de metade (51%) do sector financeiro afirmou que a IA está a remodelar os seus negócios. Por outro lado, quase três quartos (72%) estão preocupados com a qualidade dos dados.
É aqui que é introduzido o risco estratégico, proveniente 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 infraestruturas robustas e bases de dados sólidas que sustentam a governação unificada, estarão numa melhor posição para implementar a IA com segurança e sucesso.
O verdadeiro desafio agora não é o que a IA pode alcançar, mas como as empresas podem tomar as medidas certas para fazê-la funcionar a nível empresarial.
Construindo a base para IA em escala empresarial
A maioria dos projetos-piloto de IA falham, seja porque os dados subjacentes são fragmentados, de má qualidade ou bloqueados em silos, ou 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 adequadamente para aproveitar os resultados.
Para que os líderes do setor financeiro colmatem a lacuna na adoção da IA, deve ser implementado um roteiro estruturado para passar os seus negócios da experimentação para a escala de impacto.
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 operadores de IA, a governação é muito mais do que apenas um exercício de conformidade. O modelo de governação unificado trata os agentes com o mesmo rigor que os trabalhadores humanos, aplicando fortes controlos de acesso e medidas de segurança.
Priorizar a explicabilidade também é fundamental. Num mercado altamente regulamentado, as empresas precisam de modelos acessíveis e transparentes que mostrem como os resultados são gerados.
Além disso, a adoção de uma estratégia de “começar pequeno, escalar rapidamente” demonstra o impacto precocemente, promove a confiança interna e estabelece um modelo replicável para a implementação segura e responsável da IA em toda a empresa.
Fechando a lacuna entre a visão e a execução da IA
Os líderes do setor financeiro já não se perguntam onde a IA funciona, mas sim onde pode causar o maior impacto. O potencial é enorme, mas a lacuna entre a ambição e a execução está lentamente a diminuir.
Hoje, o hype está superando a realidade. Um inquérito recente da Gartner mostra que a adoção da IA financeira aumentou de 37% em 2023 para 58% no ano passado, mas a dinâmica está atualmente a abrandar, mostrando a lacuna entre a experimentação e a escala empresarial.
Apesar dos diferentes ambientes regulamentares, as empresas bancárias, de pagamentos, de mercados de capitais e de gestão de ativos partilham os mesmos objetivos estratégicos que impulsionam a adoção da IA.
As empresas precisam de reconhecer que, para concretizar estas ambições de forma consistente e em grande escala, o desafio não está na visão, mas na unificação de dados fragmentados e da infraestrutura legada.
Como a IA proporciona crescimento sustentável
O sector financeiro está a reconhecer o valor que a tecnologia de IA pode proporcionar ao impulsionar a eficiência e impulsionar o crescimento, o que podemos ver no crescimento da adopção da tecnologia.
A segmentação mais inteligente e a hiperpersonalização dos clientes permitem às empresas diferenciar a sua marca e melhorar a experiência do cliente, criando uma vantagem significativa sobre os 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 organizações prestam os seus serviços.
Contudo, a implementação de casos de utilização individuais não é suficiente para traduzir estas capacidades em desenvolvimento de receitas a longo prazo; também é necessária uma estratégia empresarial clara.
As instituições financeiras devem priorizar casos de utilização com ROI quantificável, alinhar as operações de IA com objetivos de negócio específicos e garantir que as suas bases de dados permitem a melhoria contínua dos modelos.
Como os agentes de IA estão redefinindo o gerenciamento de riscos
Nos serviços financeiros, os riscos podem aparecer em minutos, desde ameaças cibernéticas a perturbações fraudulentas. 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 na melhoria da qualidade e da precisão. Ao contrário dos modelos estáticos, estes sistemas podem atuar como trabalhadores virtuais que executam ações de forma autônoma.
Em aplicações de missão crítica, como detecção de fraude, combate à lavagem de dinheiro (AML) e segurança cibernética, os agentes monitoram, orquestram e executam controles com maior velocidade e confiabilidade do que equipes manuais.
Operando em um dos setores regulatórios mais rigorosos, os agentes de IA fornecem às organizações os meios para prevenir riscos e, ao mesmo tempo, manter a integridade das operações críticas. Em vez de substituir o julgamento humano, os agentes de IA melhoram-no; permitindo que as equipes reajam com maior confiança.
Reimaginando as operações com IA
Ferramentas avançadas 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 para que as equipes possam se concentrar em trabalhos de maior valor e focados no cliente.
Os assistentes de atendimento ao cliente com tecnologia de IA também estão causando um impacto mensurável. Treinados em dados corporativos, eles podem responder perguntas com precisão e automatizar grande parte do processo de triagem. Os resultados são menos gargalos manuais, melhores experiências do cliente e um modelo operacional mais forte.
Construindo o futuro dos serviços financeiros
A maioria das instituições financeiras entende como e por que a IA as afetará no futuro. No entanto, tentar fazê-lo funcionar de forma confiável, gratificante e duradoura é menos óbvio. A arquitetura e a governação dos dados devem ser consideradas fundamentais para a estratégia de dados e IA de uma empresa para alcançar a competitividade.
Para que os agentes de IA operem com segurança dentro de restrições estritas, os sistemas devem ser construídos com controlos estabelecidos e monitorização contínua. O sucesso da IA favorecerá as organizações que adotam uma abordagem disciplinada e crescem com confiança.
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