Globalmente, sete em cada dez bancos planejam aumentar seus investimentos em transformação digital em até 10% até o ano de 2024. Há uma ênfase na incorporação de tecnologias avançadas, como inteligência artificial e machine learning, nessas estratégias. No entanto, apesar desses planos, parece que o setor bancário mundial não está totalmente preparado para abraçar e escalar essa transformação “inteligente” de forma eficaz.
Apenas 6% dos bancos estão totalmente equipados com um plano estruturado para expandir a transformação digital com IA, um fato que destaca a lenta adoção da automação inteligente pela indústria. Entre os clientes de bancos de varejo, a insatisfação com as interações por chatbot levou 61% a se comunicarem diretamente com agentes. Além disso, equipes de integração ao cliente ainda dedicam 91% de seu tempo a atividades operacionais e de conformidade, revelando uma área pronta para melhorias com IA.
A 20ª edição do World Retail Banking Report do Instituto de Pesquisa Capgemini destaca que 80% dos executivos bancários acreditam que a inteligência artificial genética representa um avanço significativo na tecnologia de IA. Este relatório, baseado em uma pesquisa com 250 bancos em todo o mundo, destaca a urgência para os bancos agirem rapidamente para evitar ficarem para trás na adoção de IA.
A maioria dos bancos ainda não está preparada para o futuro dos serviços bancários inteligentes. Apenas 4% dos bancos de varejo obtiveram notas altas tanto em comprometimento empresarial quanto em capacidades tecnológicas, enquanto 41% permanecem em níveis médios de prontidão. Disparidades regionais também se tornam evidentes, com os bancos norte-americanos mostrando uma falta de prontidão de 27%, seguidos por 31% nos bancos europeus e o maior atraso no Asia-Pacífico, com 48%.
O relatório defende que os bancos se concentrem em soluções “inteligentes” baseadas em capacidades de IA para responder aos desafios estruturais contínuos e garantir crescimento sustentável. Ele alerta que, um ano após a IA genética se tornar um ponto de discussão importante, os bancos correm o risco de ficar tecnologicamente para trás se não adotarem rapidamente soluções e se prepararem para aproveitar o potencial da IA Genética.
Perguntas e Respostas Importantes:
1. O que é “inteligência artificial genética” (GenAI)?
A inteligência artificial genética se refere a formas inovadoras de IA que imitam processos de seleção natural para aprimorar algoritmos ao longo do tempo de forma autônoma. Essa adaptação pode levar a avanços em resolução de problemas e eficiência para aplicações bancárias, como gerenciamento de riscos, serviços ao cliente e detecção de fraudes.
2. Por que o setor bancário é lento na adoção da IA?
Vários fatores contribuem para a lenta adoção de IA no setor bancário, incluindo preocupações com conformidade regulatória, o grande investimento necessário para as transformações digitais, a lacuna de habilidades em expertise em IA e a natureza avessa ao risco dos bancos. Integrar IA requer lidar com esses desafios complexos, o que contribui para atrasos em sua adoção generalizada.
3. Quais são os principais desafios para os bancos na integração da IA?
Os desafios incluem garantir a segurança e privacidade dos dados, superar limitações tecnológicas e de infraestrutura, lidar com o possível deslocamento de empregos entre os funcionários dos bancos, lidar com a ética da IA e alinhar as iniciativas de IA com requisitos regulatórios.
Vantagens da IA no Setor Bancário:
– Aumento da Eficiência: A IA automatiza tarefas repetitivas, reduzindo o tempo de processamento e permitindo aos bancos lidar com um maior volume de transações sem comprometer a precisão.
– Melhoria no Atendimento ao Cliente: Chatbots de IA e assistentes virtuais oferecem suporte personalizado 24/7, aumentando a satisfação do cliente.
– Segurança Aprimorada: A IA pode detectar e prevenir atividades fraudulentas ao aprender e reconhecer padrões de comportamento.
– Melhoria na Tomada de Decisões: A análise de IA fornece insights para decisões de investimentos e avaliação de riscos, tornando o processo bancário mais orientado por dados.
Desvantagens da IA no Setor Bancário:
– Altos Custos de Implementação: O investimento inicial necessário para a implementação de IA pode ser significativo.
– Deslocamento de Empregos: A automação de certos empregos bancários pode levar a perdas de emprego ou a necessidade de reciclagem de habilidades.
– Riscos com Dados: A dependência da IA aumenta o risco de violações de dados e problemas de privacidade.
– Conformidade Regulatória: A natureza evolutiva da IA apresenta desafios para manter as práticas bancárias dentro de estruturas regulatórias.
Principais Desafios e Controvérsias:
– Ética da IA: As decisões tomadas por sistemas de IA podem carecer de transparência e ser tendenciosas se não forem desenvolvidas e monitoradas adequadamente.
– Privacidade de Dados: Conforme os bancos dependem mais da IA, eles coletarão mais dados, tornando a privacidade uma questão crucial.
– Governança da IA: Os bancos precisam estabelecer estruturas de governança para monitorar os processos de tomada de decisão da IA.
Para obter informações adicionais sobre o setor bancário e as tecnologias de IA, você pode visitar os principais sites de domínio de empresas de pesquisa relevantes e agências de notícias financeiras, como Capgemini. Certifique-se de verificar a URL para confirmar sua validade antes de acessar o site.