IA generativa: como desbloquear esse poder no setor financeiro

Com mais da metade dos CEOs do setor financeiro acreditando que os modelos de negócios estão ameaçados em até uma década, de acordo com pesquisa da PwC (PricewaterhouseCoopers), está claro que inovações ousadas são necessárias para que as instituições permaneçam economicamente viáveis, principalmente as operações tradicionais, que nasceram antes da virada digital. 

Com isso, diversos executivos estão olhando para a Inteligência Artificial (IA) generativa como uma potencial solução para impulsionar a eficiência operacional das empresas, construir diferentes experiências para seus clientes, desbloquear novas fontes de receita e retomar a confiança do mercado.

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Uma das aplicações mais poderosas da IA generativa está na melhoria das comunicações voltadas ao consumidor e na personalização de serviços. Nesse contexto, ao compreender o histórico de uso e as interações de um cliente, essa tecnologia pode produzir saídas de texto sofisticadas e personalizadas, desde conselhos  de investimento até conteúdo de marketing. 

Novos recursos

Da mesma forma, quando associada a recursos de geração de voz, essa tecnologia poderia revolucionar as operações do call center com interações mais naturais e empáticas com os clientes, sem contar as vantagens no processo de aceleração do atendimento, reduzindo o tempo de resposta, o que pode ampliar a capacidade de resolução de problemas sem necessariamente ter que ampliar o quadro de atendentes.

Esse foco centrado no cliente impulsionado pela IA generativa tem o potencial de aumentar a satisfação, reduzir a rotatividade e criar novas oportunidades de engajamento. Contudo, vem o questionamento: seria esse o grande salto para finalmente preencher a lacuna entre a digitalização do setor financeiro e as experiências pessoais que os clientes tanto anseiam? É bem certo que sim.

Isso porque, além da experiência do consumidor, a IA generativa abre as portas para que as instituições financeiras automatizem, de maneira inteligente, os fluxos de trabalho e as operações de backoffice. 

Prova disso é que na atualidade, modelos generativos podem ser utilizados para rascunhar relatórios, resumir dados, gerar código e preencher formulários, entre outros, com base nas preferências e nos requisitos específicos de uma organização.

Eficiência operacional

Essa criação autônoma de conteúdo poderia aumentar drasticamente a eficiência operacional em todos os departamentos, desde gerenciamento de riscos até serviços de custódia. As equipes poderiam se concentrar mais no trabalho estratégico e inovador, em vez de tarefas repetitivas e rotineiras. A IA generativa essencialmente multiplica a produção dos funcionários existentes para atender às necessidades de escala do negócio.

Já do ponto de vista do investimento, a IA generativa poderia ser utilizada para executar milhões de simulações, considerando variáveis de mercado para avaliar a exposição ao risco e identificar novas oportunidades de negociação. Essa evolução da tomada de decisão orientada por IA tem o potencial de reduzir o risco institucional, ao mesmo tempo em que maximiza os retornos.

Claro, a implantação dessa poderosa tecnologia não está isenta de desafios, já que a governança de modelos de IA, o combate a alucinações e vieses e a utilização de práticas responsáveis são considerações críticas .  Por isso, a experiência em áreas como engenharia de prompts, legislações protetoras e ética de dados se tornará mandatória. 

Com tal potencial de geração de valor ao negócio, a IA generativa se apresenta como uma ferramenta que precisa estar no topo da lista de prioridades, uma vez que o mercado já iniciou uma corrida pela produção de produtos e aplicações potencializadas por essa tecnologia.  

Quem sair à frente terá uma enorme vantagem competitiva. Mas para que isso seja possível, cabe às instituições decidir se serão liderança ou meras espectadoras na transformação do mercado. 

(*) Neylson Crepalde é CTO (Chief Technology Officer) da A3Data, consultoria especializada em dados e inteligência artificial, PhD em Sociologia Econômica e das Organizações e professor de Engenharia de Dados e Cloud Computing na PUC Minas.