A Inteligência Artificial (IA), com a chegada do Chat GPT e, mais recentemente, do Bard (Google), saiu do imaginário coletivo para ocupar um espaço bastante real no mundo atual. Está claro que esta tecnologia veio para ficar e, de várias maneiras, está melhorando a eficiência e a precisão das tarefas humanas. Por mais que ela seja usada majoritariamente na geração de vídeos, reconhecimento facial, processamento de linguagem natural, robótica e aplicativos em geral, as oportunidades de uso são múltiplas e devem impactar em cheio também o dia a dia dos bancos.
A IA já está ajudando a simplificar o processamento, fornecendo feedback automatizado sobre critérios específicos para extrair informações críticas e gerar resultados
de alta qualidade ao mesmo tempo em que reduz o tempo de execução dessas e outras tarefas. Isso ajuda a garantir que, mesmo analisando cada vez volumes maiores de dados, possamos reduzir o tempo de processamento e possíveis erros humanos.
Um ponto fundamental desta nova realidade é ampliação do número de players. Vejo, inclusive, muitas fintechs emergentes de infraestrutura que estão na vanguarda deste
processo. E mais competidores, usualmente, significa mais eficiência. Há oito pontos em que a aplicação de AI está impactando positivamente a atividade bancária:
Processamento de documentos – a IA generativa é uma grade aliada para automatizar a extração de informações e orientações prospectivas de documentos financeiros, como faturas e contratos;
Validação de informações – os produtos mais difíceis de validar incluem aqueles que podem ser representados em vários formatos. Em vez de os humanos verificarem manualmente as políticas, a IA pode determinar se uma política atende aos critérios padrão;
Redação de memorandos – muitos produtos de serviços financeiros ainda exigem que um documento formal seja enviado e revisado por um comitê para decisões importantes. A IA pode revisar um aplicativo completo e escrever um primeiro rascunho de um memorando;
Melhorar a tomada de decisões da empresa – a IA pode ajudar a escrever fórmulas e consultas a partir de um conjunto mais amplo de dados com cenários mais complexos (macroeconomia) e sugerir como adaptar estes modelos de previsão com mais facilidade;
Facilitar a produção de relatórios – em vez de gastar tempo puxando manualmente dados e análises para relatórios externos e internos (minutas de conselho, relatórios de investidores etc.), a IA pode automatizar a criação de texto, tabelas, gráficos e muito mais;
Melhorar a contabilidade – as equipes de contabilidade e impostos gastam muito tempo consultando e entendendo como aplicar as regras. A IA pode ajudar a sintetizar, resumir e sugerir possíveis respostas sobre o código tributário e deduções;
Otimizar contratos – a IA pode ajudar a gerar e adaptar automaticamente contratos, ordens de compra, faturas e lembretes; e,
Efetividade no combate a crimes financeiros – bilhões de dólares são gastos em compliance, mas infelizmente apenas 3% impedem efetivamente a lavagem de dinheiro criminosa. A IA pode apoiar em processos mais efetivos de detecção de fraudes e combate à lavagem de dinheiro.
Em suma, as instituições financeiras podem se beneficiar significativamente desta nova realidade, ainda que leve algum tempo para explorarmos seu potencial e incorporarmos estes novos recursos. Afinal, o setor financeiro é conservador por natureza e altamente regulamentado, mas importante que as instituições da área tenham a IA como uma ferramenta aliada para os próximos anos.
Jaime Castromil, Diretor de Operações da América Latina (COO) do Deutsche Bank.
Fonte:
https://tiinside.com.br/21/07/2023/inteligencia-artificial-deve-impactar-setor-bancario/
