Estudo IBM: 86% dos bancos vão implementar pelo menos um caso de uso de IA generativa nos negócios

Bancos da América Latina focam no uso da tecnologia para engajamento dos clientes (31%) e também em operações de risco, compliance e segurança (25%), bem como em RH, marketing e compras (25%)

*Marcelo Flores, gerente-geral de IBM Consulting Brasil*

Um novo estudo do IBM (NYSE: IBM) Institute for Business Value (IBV) aponta que 86% das organizações bancárias em todo o mundo – incluindo o Brasil – estão desenvolvendo ou se preparando para entrar em operação com casos de uso de IA generativa. A maioria dos bancos pesquisados (78%) está implementando taticamente a tecnologia em pelo menos um caso de uso. Já os demais (8%) estão indo além, com um foco mais sistemático e abrangente na implementação de IA nos negócios.

O estudo da IBM, Global Outlook for Banking and Financial Markets 2024, explora os impactos da IA generativa a partir de uma análise aprofundada de relatórios financeiros de quase 2.000 instituições em todo o mundo, incluindo aqui do país. Essa perspectiva global, criada com insights de especialistas da IBM e uma pesquisa com 600 executivos de bancos, mergulha no cenário do setor e examina o surgimento de 19 casos de uso inovadores de IA generativa.

No que diz respeito a esses casos de uso com a IA generativa nos bancos da América Latina, quatro pilares dominam a pesquisa entre os executivos: 31% disseram que a aplicação da tecnologia tem como foco o engajamento do cliente, seguido pelas operações de risco, compliance e segurança (25%), recursos humanos, marketing e operações de compras (25%) e, por fim, desenvolvimento de TI (19%).

Os maiores percentuais de foco em compliance e nos clientes tem uma explicação: globalmente, quase 60% dos tomadores de decisão para IA generativa veem maior valor no controle de risco, relatórios de conformidade e engajamento do cliente. Para eles, manter os dados privados e ganhar a confiança do usuário final é essencial para conquistar contratos. Além disso, paralelamente, mais de 60% dos CEOs dos bancos no mundo apontam novas vulnerabilidades para cibersegurança (76%), insegurança jurídica relacionada às operações (72%), dificuldades no controle da precisão dos resultados (67%) e preconceito por viés de modelo (65%) como pontos de atenção do negócio – o que torna a governança em IA imprescindível.

Em relação ao atendimento ao cliente com uso da IA generativa, os bancos estão focados na redução do volume de chamadas, aprimoramento na classificação de reclamações, automatização e sumarização de conteúdos, capacitação de consultores financeiros virtuais, evolução dos processos de aprovação de crédito, entre outras ações que melhoram a dinâmica nas atividades do dia a dia.

“O mercado financeiro, especialmente aqui no Brasil, se mantém na vanguarda da inovação de novos modelos e implantação de soluções tecnológicas. Com o incremento do conhecimento e acesso aos modelos cada vez mais específicos para a indústria financeira, o impacto da IA é ainda mais relevante nas suas estratégias de negócio. Já estamos vendo novos modelos em instituições financeiras integrando IA Transacional e Informacional (GenAI) com múltiplos motores de AI com a finalidade de habilitar novos negócios, melhorar a relação com clientes, ganhar produtividade no desenvolvimento de aplicações, desenvolver colaboradores, mitigar riscos nas operações de TI, remodelar suas operações essenciais e reforçar a segurança cibernética”, analisa Marcelo Flores, gerente-geral de IBM Consulting Brasil.

Por fim, o estudo traz 10 ações que podem orientar decisões sobre a construção de fundamentos da IA generativa nos bancos. Essas ações se alinham aos processos mais amplos de dimensionamento de IA em toda a empresa, incluindo machine learning, deep learning e PLN, o que inclui definir a governança de IA e o perfil de risco do banco, selecionar casos de uso, estabelecer uma base de dados, integrar a estratégia de IA com uma abordagem de escalar a tecnologia, entre outras. “Estamos em um momento de ir além e desbloquear possibilidades cada vez mais amplas para melhorar o desempenho e a eficiência dos negócios com resultados concretos, governança e escalabilidade”, completa Flores.