A inteligência artificial como um divisor de águas para os bancos em todo o mundo

Diante de um ambiente de negócios acelerado e cada vez mais competitivo, empresas bem estabelecidas, que desfrutaram de períodos prolongados como líderes de mercado, precisam se adaptar às recentes inovações. Hoje, os dados e a tecnologia estão impulsionando a transformação dos negócios em todos os setores ao redor do mundo. Negligenciar o poder inovador das tecnologias como Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML) e análise de big data resultará em desvantagem competitiva para empresas tradicionais e provavelmente terá um impacto negativo em seus negócios. O CEO do JP Morgan, Jamie Dimon, avaliou essas mudanças e afirmou: “Espero ver uma concorrência muito, muito dura e brutal nos próximos 10 anos”.

Com a década da IA em pleno andamento, as empresas correm o risco de se tornarem obsoletas e ultrapassadas por concorrentes que estão só começando se não adotarem tecnologias aprimoradas por IA para melhorar suas operações de negócios. Isso é particularmente verdadeiro para o setor financeiro, cujos players tradicionais enfrentam concorrência acirrada das FinTechs.

Como as empresas devem responder?

Um relatório da Deloitte, intitulado “Bank disrupted: How technology is threatening the traditional European retail banking mode” (“Disrupção bancária: como a tecnologia está ameaçando o modelo tradicional do banco de varejo europeu”), destaca a necessidade de os bancos se concentrarem em tecnologias aprimoradas por IA e adotarem métodos de análise de dados para competir com empresas emergentes. A abordagem tradicional de negócios que muitos bancos exibiram até recentemente é cada vez mais impactada por novos players que transformam as necessidades dos clientes em métodos de pagamento instantâneos e digitais. Essas demandas, em constante mudança, exigem que os bancos usem o potencial latente disponível em décadas de dados de clientes: eles devem adotar análises aprimoradas por IA para explorar o potencial dos dados de clientes e otimizar suas operações comerciais.

É desaconselhável que grandes bancos, e outras empresas tradicionais, busquem simplesmente replicar a abordagem das start-ups no que diz respeito a tecnologias de

Inteligência Artificial. Ao invés disso, elas podem agir de acordo essas quatro recomendações para criar uma cultura de dados robusta e que suporte a resiliência de seus negócios:

• Adote a transparência: o compartilhamento de informações não confidenciais, como dados de desempenho de negócios em toda a empresa, melhora o entendimento comum de onde uma empresa está e como as metas de negócios podem ser alcançadas.
• Melhore a responsabilidade: o aumento da transparência implica maior responsabilidade. É necessária uma análise de dados abrangente e robusta para levar em conta os resultados propostos e as possíveis falhas.
• Aprecie abordagens não convencionais: as tecnologias aprimoradas por IA geralmente desafiam ou contradizem as práticas comerciais tradicionais. A análise de dados prospera por meio de métodos não convencionais.
• Use várias fontes de dados: as tecnologias de IA serão tão eficazes quanto a qualidade de dados que as alimentam. As empresas devem aplicar análises avançadas a uma ampla variedade de fontes de dados, desde de dados próprios de clientes até dados de terceiros confiáveis e de alta qualidade sobre empresas, pessoas politicamente expostas, registros legais, notícias adversas e muito mais,

Por que a IA é importante para o setor financeiro?

Cada vez mais, os bancos estão se unindo ao movimento global para adotar tecnologias aprimoradas de IA, a fim de entender melhor as demandas dos consumidores e melhorar a resiliência de seus negócios. As possibilidades de uso dessas tecnologias no setor bancário e financeiro são variadas e se estendem desde o compliance contra a lavagem de dinheiro (AML) e comunicação com o cliente, até a simplificação dos processos de negócios. Mais recentemente, três grandes bancos ganharam as manchetes globais ao priorizar a IA:

• Em maio de 2021, o Commonwealth Bank of Australia, o maior banco do país, lançou uma joint venture com uma empresa de análise de dados para fornecer insights de dados aprimorados aos clientes e automatizar os processos de tomada de decisão.
• Em junho do mesmo ano, o gigante de investimentos norte americano JP Morgan Chase concluiu sua terceira aquisição de FinTech, adquirindo uma plataforma de investimentos ESG (ambiental, social e de governança) especializada em combinar análises avançadas com oportunidades de investimento personalizadas.
• Também em junho, o Deutsche Bank anunciou uma nova parceria com a Oracle Fintech norte americana para acelerar o processo de transformação digital do banco. Com a colaboração recém-anunciada, as duas empresas pretendem explorar outras possibilidades de aplicação para tecnologias de segurança de dados, IA e análises.

Essas iniciativas abrem o caminho para mais inovações alimentadas por IA para os próximos anos. Para que as empresas tradicionais mantenham suas posições de liderança no mercado, é necessário seguir um caminho baseado em insights de IA e big data. Caso contrário, eles correm o risco de ficar atrás dos novos concorrentes, que adotaram IA, ML e big data desde o primeiro dia.

A conclusão é: se falamos de Robotic Automation Processes (RPA) para gerenciamento de riscos de compliance, por meio de ferramentas como monitoramento contínuo de riscos ou IA para otimizar as experiências dos clientes, desbloquear todo o potencial do IA e do big data é obrigação dos bancos no mundo de hoje. Diante do impacto contínuo das FinTechs no setor financeiro, a aplicação aprimorada de IA, orientada a dados, será um divisor de águas para empresas tradicionais em todo o mundo. Agora, a única pergunta que resta é: quanto você já avançou em sua jornada de IA?