Recurso à IA generativa pode poupar até 65% de tempo nesta função do sector bancário
A IA generativa está a transformar o sector bancário, mudando o panorama das operações tradicionais. Dado o potencial desta tecnologia, adianta o novo estudo da Bain & Company, “How Bank CIOs Can Build a Solid Foundation for Generative AI”, torna-se fácil imaginar um futuro em que os consultores financeiros desta indústria gastam até 65% menos tempo em tarefas rotineiras e mais tempo na relação com os clientes e na promoção do crescimento das receitas.
O estudo mostra que actualmente algumas equipas de Marketing mais inovadoras nos bancos geram conteúdo personalizado a uma velocidade impressionante, criando mais de cem anúncios em minutos. Os assistentes de codificação prometem aumentar a produtividade de determinadas tarefas digitais até 50%.
No caso dos empréstimos às empresas, as estimativas iniciais dos bancos pioneiros indicam ganhos em eficiência de processos até 40%. Porém, como acontece com qualquer nova (ou mais evoluída) tecnologia, o sucesso não é garantido e a IA generativa é mais eficaz no contexto de estratégias empresariais e capacidades tecnológicas mais amplas.
O mesmo estudo revela que é certo que, por si só, a IA generativa não vai resolver todos os desafios. Além dos desafios organizacionais, tecnológicos, regulamentares e éticos, a tecnologia funciona melhor quando orquestrada com outros processos e sistemas de machine learning. É, por isso, fundamental elaborar um roteiro dos casos de uso, que inclua, entre outros, os recursos partilhados e os estrangulamentos que surgem durante o seu desenvolvimento e implementação.
Alguns bancos que já iniciaram as suas jornadas de IA generativa, estão a tornar-se mais ambiciosos, implementando soluções em maior escala. Por exemplo, o Morgan Stanley efectuou uma fase-piloto do seu AI@Morgan Stanley Assistant, entretanto disponibilizado aos consultores financeiros e ao pessoal de apoio.
A introdução de soluções em escala exige a consideração de recursos de suporte em áreas como os interfaces do utilizador, a integração dos dados, o design dos processos e a formação. A selecção da sequência de casos de uso vai depender não apenas do planeamento de cenários assentes em dados em torno das tendências do sector, mas também das prioridades e dos comportamentos dos clientes.