Resolvendo os principais desafios dos serviços financeiros com IA

Escrito por: Chad Davis, Gerente Sênior de Marketing de Soluções para a Indústria

O setor de serviços financeiros está passando por uma profunda transformação devido à incorporação da inteligência artificial (IA). De acordo com o relatório State of Application Strategy da F5: edição de Serviços Financeiros, mais de 80% das organizações desse setor já integraram a IA aos seus sistemas. Essa ampla adoção não surpreende, dado o potencial da IA. Quando questionados sobre o valor que a implementação de casos de uso específicos de IA teria para suas instituições, os participantes do Estudo de Benchmarking de IA Generativa do Google Cloud atribuíram uma avaliação de 72% ou mais (considerando-a extremamente valiosa ou razoavelmente valiosa) aos seguintes casos de uso: assistentes virtuais aprimorados (80%), pesquisas em documentos financeiros (78%), recomendações personalizadas (76%) e análise do mercado de capitais (72%).

Este artigo explorará os principais casos de uso da IA em serviços financeiros, a importância de tecnologias essenciais de IA, como a geração aumentada por recuperação (RAG), e como a implementação das soluções adequadas pode enfrentar alguns dos principais desafios relacionados à IA no setor financeiro.

Principais casos de uso de IA no setor de serviços financeiros

Experiências aprimoradas para os titulares de contas: A IA pode enriquecer significativamente a experiência do usuário ao agilizar a recuperação de informações relevantes e oferecer uma personalização mais contextualizada aos titulares de contas. Por exemplo, durante uma chamada com um agente da central de atendimento, a IA pode acessar instantaneamente o histórico do cliente e informações sobre a participação na carteira. Ela também pode orientar chatbots e assistentes virtuais a fornecer as informações mais relevantes e úteis, incluindo respostas com maior probabilidade de resultar em vendas adicionais ou cruzadas, dependendo do cenário. Veja aqui como o Morgan Stanley está usando a IA para melhorar a experiência de seus funcionários e clientes.

Detecção de fraudes: A IA melhora as taxas de detecção de fraudes e reduz os falsos positivos por meio do monitoramento em tempo real e da detecção de anomalias. Procure soluções com IA que consigam se adaptar mais rapidamente do que os criminosos conseguem reformular suas táticas e que sejam potencializadas por algoritmos de aprendizado de máquina baseados em análise comportamental.

Gestão de riscos e conformidade: A IA tem o potencial de desempenhar um papel fundamental na gestão de riscos e ajudar as organizações a garantir a conformidade com os requisitos regulatórios mais recentes. Por exemplo, ao utilizar modelos avançados de IA, as organizações podem prever tendências de mercado e avaliar a capacidade de crédito com maior precisão, mantendo a conformidade.

Eficiência operacional: A IA impulsiona a eficiência operacional ao automatizar tarefas rotineiras e, ao mesmo tempo, garantir a conformidade. De acordo com a MIT Technology Review, a implementação da IA generativa poderia gerar uma economia anual de US$ 340 bilhões em custos no setor de serviços financeiros. As organizações que utilizam IA relatam um aumento de 18% na satisfação dos clientes, na produtividade e na participação de mercado, com um retorno médio de US$ 3,50 para cada dólar investido.

A importância das principais tecnologias de IA, como a RAG, no setor de serviços financeiros

À medida que as instituições adotam cada vez mais a IA para aprimorar a experiência do cliente, melhorar a detecção de fraudes, otimizar a gestão de riscos e aumentar a eficiência operacional, é fundamental utilizar as técnicas e tecnologias avançadas de IA mais adequadas. Uma dessas técnicas é a RAG.

A RAG combina os pontos fortes da recuperação de informações e da geração de linguagem natural para produzir resultados mais precisos e contextualmente relevantes. Em essência, ela utiliza propriedade intelectual aprofundada ou dados privados das empresas e os combina com o poder de modelos de IA generativa, como o ChatGPT da OpenAI. Seu funcionamento consiste em recuperar documentos ou informações relevantes de vários bancos de dados, muitas vezes localizados em ambientes distribuídos, e utilizá-los para gerar rapidamente respostas coerentes.

Com a IA nos serviços financeiros, a RAG desempenha um papel fundamental no aprimoramento de diversos casos de uso impulsionados por IA. Por exemplo, no exemplo anterior de como a IA pode melhorar a experiência do titular da conta, a RAG aumenta a precisão e o contexto das respostas. Um chatbot de atendimento ao cliente que utiliza RAG pode obter informações de fontes internas da empresa, como dados da conta e histórico de transações, para fornecer respostas precisas e personalizadas, resultando em melhores experiências para os clientes.

Além disso, a RAG pode ajudar a otimizar as operações e garantir a conformidade com os requisitos regulatórios, automatizando a recuperação e o processamento de documentos e dados mais relevantes.

Infelizmente, apesar de seus benefícios, a RAG também apresenta desafios que geralmente decorrem da dependência de cargas de trabalho distribuídas entre diferentes tecnologias e ambientes de infraestrutura.

Superando os desafios da RAG com soluções eficazes de IA

Os principais desafios associados à RAG nos serviços financeiros incluem lentidão no desempenho, riscos à segurança dos dados e a possibilidade de não conformidade. Se não forem tratados adequadamente, esses desafios podem afetar significativamente as operações e o potencial de IA de uma organização de serviços financeiros. A parceria com o provedor de soluções certo pode ajudar a enfrentar esses desafios de forma eficaz por meio de:

Minimização da perda de desempenho com um balanceamento de carga aprimorado: Os processos de RAG envolvem tarefas intensivas de recuperação e geração de dados, o que pode resultar em altos volumes de tráfego. O ideal seria contar com uma solução de balanceamento de carga que gerencie com eficiência a distribuição do tráfego entre servidores e ambientes distribuídos, garantindo o desempenho ideal e minimizando a latência para manter a capacidade de resposta dos sistemas de IA.

Redução da exposição de dados confidenciais com segurança aprimorada de aplicações: Os sistemas RAG processam dados financeiros e pessoais confidenciais, o que os torna alvos prioritários de ataques cibernéticos. Uma solução de segurança de APIs ou um produto de Gateway de IA pode oferecer proteção contra ameaças e vulnerabilidades, preservando a integridade e a confidencialidade dos dados usados em processos de IA.

Simplificação da conformidade regulatória e redução das multas e medidas corretivas subsequentes por meio de recursos aprimorados de conformidade e geração de relatórios: As instituições de serviços financeiros devem cumprir requisitos regulatórios rigorosos. Uma solução de registro e análise capaz de capturar logs detalhados das atividades de IA, incluindo acesso a dados, processamento e geração de resultados, pode ser fundamental para ajudar as instituições de serviços financeiros a simplificar o processo de auditoria de conformidade. Esse nível de detalhamento é essencial para demonstrar a conformidade com as normas regulatórias, pois fornece uma trilha de auditoria clara das operações de IA. As soluções mais avançadas do mercado agora incorporam IA aos seus recursos de registro e análise para ajudar a resumir os logs.

Mitigando os riscos da IA e preparando-se para o sucesso

O impacto da IA nos serviços financeiros não pode ser subestimado. Ela tem o potencial de revolucionar a experiência dos titulares de contas, aprimorar a detecção de fraudes, melhorar a gestão de riscos e otimizar a eficiência operacional e a conformidade. O papel de tecnologias essenciais de IA, como a RAG, na ampliação desses recursos representa uma parte importante desse potencial, mas traz novos desafios a serem considerados.

Contar com as soluções adequadas pode desempenhar um papel fundamental na superação dos desafios associados à RAG. Saiba mais sobre por que aplicações modernas de IA exigem as soluções mais modernas.