A transformação digital promovida pela inteligência artificial (IA) no setor bancário por enquanto está concentrada em ganhos de produtividade no ambiente corporativo, mas a verdadeira revolução ocorrerá na experiência do usuário.
O relatório "Estudo de tecnologias emergentes para o setor bancário", lançado recentemente pela Febraban e a Accenture, projeta que no futuro a IA será utilizada para integrar serviços bancários em aplicativos de mensagens instantâneas como o WhatsApp e redes sociais.
A integração de IA generativa a aplicativos sociais oferecerá aos usuários finais uma experiência personalizada e multimodal. A interação com os serviços financeiros poderá ser feita através de texto, áudio, fotografia ou vídeo, eliminando a necessidade de aplicativos bancários dedicados.
Por sua vez, os bancos terão assistentes virtuais para interagir com usuários em tempo real. Hoje em dia, os serviços digitais de relacionamento com o cliente são em grande parte mediados por IA. No futuro, interfaces conversacionais baseadas em IA proporcionarão aos usuários uma experiência mais simples e intuitiva sob a forma de conversas em tempo real.
Segundo o relatório, já existem instituições bancárias no Brasil desenvolvendo soluções que permitem aos usuários realizar transações financeiras, como pagamentos via PIX e boletos, diretamente pelo WhatsApp.
O passo seguinte na automação e personalização das operações financeiras será a incorporação de agentes autônomos de IA. Essa nova modalidade de assistentes virtuais estará capacitada a operar de forma independente como uma ferramenta de gestão financeira.
A partir de determinados parâmetros e do perfil de cada usuário, os agentes de IA poderão, por exemplo, realizar pagamentos e transferências e fazer a gestão de portfólios de investimento.
Casos de uso de IA no setor bancário
Ao todo, o relatório identificou 127 casos de uso de IA generativa para aumentar a eficiência dos negócios, aprimorar a experiência do cliente e transformar o trabalho das áreas de tecnologia da informação (TI) daos bancos.
As primeiras iniciativas de IA implementadas por instituições financeiras visam aumentar a eficiência operacional, com a automação de tarefas repetitivas, como por exemplo a geração de relatórios financeiros e documentos jurídicos. O uso de IA nesses casos já resulta em ganhos de produtividade entre 25% e 35%, segundo a Febraban.
A adoção de IA na área de tecnologia dos bancos "está transformando a forma como sistemas complexos são desenvolvidos e mantidos," afirma o relatório
Utilizados apenas internamente por enquanto, os agentes de IA já são capazes de "auxiliar na escrita de código, correção de bugs e otimização de performance." Além disso, eles são responsáveis pela supervisão em tempo real do desempenho dos sistemas, "detectando falhas e operações anormais com intervenções proativas e redução de indisponibilidades."
Os ganhos de produtividade permitirão cada vez mais que o tempo e os recursos humanos sejam realocados para funções de maior impacto para os usuários finais.
Os gerentes de conta poderão transferir tarefas burocráticas e rotineiras para agentes treinados para se dedicar ao relacionamento com os clientes. A equipe de TI responsável pela manutenção dos sistemas operacionais poderia contribuir com o desenvolvimento de produtos.
Por fim, deixa de ser necessário ter um grau de especialização técnica elevado para ocupar cargos na área de TI, uma vez que é possível extrair valor de IA com prompts ou ferramentas de programação low-code ou no-code.
Bancos enfrentam desafios para integrar IA aos seus sistemas
Se por um lado, o potencial disruptivo da IA é bastante promissor no que diz respeito a ganhos de eficiência e experiência do cliente, os bancos enfrentam desafios técnicos e culturais significativos na implementação da IA, destaca o relatório.
Em primeiro lugar, será necessário criar um ambiente onde os dados fluam de maneira mais livre e onde dados não-estruturados e sintéticos ganhem importância. A atual dependência de sistemas legados representa um grande obstáculo, pois muitas vezes carecem de atualização, tornando a modernização uma tarefa complexa e cara.
Os desafios de governança e uso responsável afetam todos os setores que estão adotando modelos de IA. O impasse na regulamentação ou a aprovação de leis excessivamente restritivas atrasam o processo de modernização e podem comprometer a inovação. Por outro lado, salvaguardas para proteger a integridade e os dados dos cidadãos são igualmente fundamentais, afirma o relatório.
A concorrência de fintechs e bancos digitais aumenta a pressão sobre os bancos tradicionais em um mercado altamente competitivo. Enquanto incumbentes, os grandes bancos largam em desvantagem nessa corrida pela inovação, conclui o relatório.
Conforme noticiado recentemente pelo Cointelegraph Brasil, o relatório "Estudo de tecnologias emergentes para o setor bancário" também afirma que os bancos devem aproveitar seus altos padrões de conformidade e segurança para liderar o mercado de criptomoedas e de tokenização de ativos do mundo real (RWA) no Brasil.