Banco Inter usa IA para automatizar atualizações de sistemas bancários

O Banco Inter adotou soluções de inteligência artificial (IA) rodando em Microsoft Azure para ganhar eficiência e produtividade nos processos de atualização de softwares. Com volume de clientes e transações em crescimento, a organização se deparou com a necessidade de otimizar a gestão de atualização de seus sistemas bancários.

Com modelo de negócios apoiado em múltiplos sistemas de terceiros, o Inter recebe regularmente atualizações e correções para aproximadamente 40 módulos diferentes. A gestão dessas atualizações era um processo manual executado por uma equipe dedicada que avaliava o impacto na performance dos sistemas.

“Recebemos pacotes de atualização quase diariamente, e a análise de impacto envolvia várias etapas repetitivas, como coletar métricas de desempenho antes e depois da aplicação de cada pacote. Cada milissegundo era importante, especialmente com uma base de mais de 30 milhões de clientes”, explica Guilherme Aparecido Batista, gerente executivo de TI do Inter.

Segundo Leonardo Pereira Ferretti, também gerente executivo de TI no Inter, a repetição do trabalho e a dependência de múltiplas equipes criavam insatisfação entre os analistas: “O trabalho monótono de avaliar manualmente cada atualização não apenas era demorado, mas também afetava o clima da equipe”.

A solução do Banco Inter: IA

Para enfrentar os desafios, o Inter apostou em inteligência artificial. Foram escolhidas ferramentas do Microsoft Azure, incluindo Azure AI Infrastructure e o Azure AI Services para fornecer a base de infraestrutura; e o SQL Server para gerenciar o armazenamento de dados.

O projeto começou com uma prova de conceito (PoC) para automatizar a análise dos pacotes de atualização. A solução automatizou a leitura e a interpretação dos documentos de atualização, que podiam ter até 80 páginas, resumindo informações críticas em poucas linhas

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“A IA analisa o documento, identifica mudanças nos sistemas impactados e gera resumos que facilitam as tomadas de decisão pela equipe de analistas”, explica Ferretti.

Aa solução permitiu também a execução automática de scripts e a comparação de resultados de testes de performance do plano de execução das procedures de banco de dados antes e depois das atualizações, eliminando intervenções manuais. A IA também foi capaz de identificar questões potencialmente críticas e sugerir correções, acelerando a revisão e a implementação das atualizações.

Resultados e expansão

O principal benefício obtido com o projeto foi a economia de tempo. O tempo médio necessário para analisar e aplicar uma atualização foi reduzido em 70%, diz Batista. “Saímos de um processo que levava semanas para apenas algumas horas, liberando a equipe para focar em tarefas mais estratégicas”.

Para releases pequenos, o processo durava 25 horas sem IA e passou a cinco horas. Os releases médios caíram de 50 horas para 15; e os releases grandes passaram de 87,5 horas para 25 horas.

Além da redução de tempo, a quantidade de releases que o time de 30 analistas consegue analisar mensalmente também aumentou. Os pequenos releases saltaram em 266%; os médios em 200%; já os grandes tiveram um incremento de 395%.

Com base nos resultados positivos, o Inter planeja expandir o uso da IA para outras áreas. Gustavo Cunha Borges, superintendente de Financial Technology no Inter, diz que estão sendo exploradas “desde o recebimento até o deploy e rollback, além de incorporar insights contextuais para decisões mais informadas”.

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