Banco do futuro: como a IA generativa mudará o sistema financeiro

IA generativa é a palavra-chave de empresas de todos os setores – especialmente após a popularização do ChatGPT. Nesse universo, a indústria financeira é uma das verticais que utiliza a Inteligência Artificial há décadas para entender melhor o consumidor, prevenir fraudes e proporcionar uma melhor experiência ao cliente.

Gustavo Concon, CTO e diretor de engenharia da CI&T, comenta que um dos principais benefícios da IA é a hiperpersonalização. Com essa frente, as corporações têm a oportunidade de analisar milhões de resultados e as variações para entender como as interações são mais bem aplicadas a qualquer cliente.

Um cliente jovem e saudável, por exemplo, pode ter uma interface diferente de um chefe de família. “A capacidade de geração de interfaces não fixas é uma das opções para trabalhar com IA generativa. Também podemos antecipar preocupações e dúvidas. Se eu tiver algum comportamento e a tecnologia perceber que estou procurando um financiamento imobiliário, a IA tem o poder de analisar todos os dados para sugerir a próxima ação”, diz ele.

As fraudes são uma das maiores preocupações do setor financeiro – e o CTO acredita que a IA generativa pode aumentar a segurança. “Enquanto hoje as métricas são parametrizadas, a IA generativa traz menos parametrização e mais dimensões que o ser humano nunca pensou antes para a tomada de decisões. A IA generativa é capaz de buscar novas perspectivas e oferecer novas dimensões de análise de riscos”, comenta.

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A análise de crédito também poderá mudar. Como é feita baseada em um conjunto de dados estáticos e o poder de análise com a IA generativa é maior, a tecnologia traz uma perspectiva de criatividade que consegue sugerir avaliações com uma acurácia de crédito com menor risco.

Os lados negativos, entretanto, também existem. Assim como os vieses de algoritmos. Segundo o executivo, não é apenas sobre ter um cadastro e um direcionamento consciente sobre esses vieses, mas também sobre a qualidade dos dados para gerar a próxima informação.

“Se você tem uma IA para fazer contratação e começa a analisar e rejeitar currículos por perfil profissional e isso está ligado a uma classe social ou uma etnia, a tecnologia pode deixar de recomendar novos currículos baseado nesses parâmetros. Ou seja, não pela intenção, mas pela estatística de dados. Demanda muita maturidade para usar a IA em escala para eliminar os vieses. Eles são impossíveis de serem removidos, mas podem ser reduzidos”, alerta o executivo.

Por isso, de acordo com ele, é preciso ter cuidado com a IA generativa. “Seria incrível se pudéssemos discutir mais antes de dimensionar a tecnologia. Mas acredito que seja desenfreado. É uma utopia dizer ‘vamos parar e organizar a casa’”. O maior desafio, segundo ele, é como vamos acelerar o debate e a regulamentação governamental. No entanto, de maneira inteligente, não baseada no desespero – trazendo a iniciativa privada e com energia para acompanhar a evolução.

Visão global da IA generativa

Jason Cao, CEO de Finanças Digitais Globais da Huawei, opina sobre como a IA generativa mudará os bancos:

Comportamento do usuário: hoje, a maior parte dos clientes usam aplicativos e não têm a personalização deles. A primeira interface de engajamento do cliente talvez seja a primeira coisa a ser resolvida com a tecnologia.

Modelo de produção: a Huawei já vê muitas empresas que usam muito menos desenvolvedores e os profissionais podem fazer todo o trabalho de desenvolvimento como antes. Isso será muito mais rápido, muito mais eficiente.

Modelo de serviço: terá grande impacto para o setor bancário. As áreas de vendas, marketing, desenvolvimento, envolvimento do cliente, terão grandes mudanças.

“E, se as mudanças forem tão grandes, o que eu devo fazer? Temos muito bancos novos que têm toda a tecnologia moderna por trás, deixando o processo mais fácil. Já os grandes bancos têm uma longa história e muito sistema legado que torna mais difícil se moverem tão rapidamente”, alerta o executivo.

Portanto, é preciso estar preparado. “Por isso, não devemos esperar, devemos pensar nisso e tentar estar pronto. A infraestrutura deve estar apta para trabalhar com os recursos de dados em torno de sua capacidade de execução”, finaliza.

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