A motivação tem a ver com eficiência, escopo e capacidade. A IA permite que os bancos executem as tarefas existentes com mais rapidez, cubram um espectro mais amplo de riscos (cobrindo os riscos A, B e C em vez de apenas A) e realizem tarefas anteriormente impossíveis, como a análise de volumes maciços de documentos para análise de sentimentos em pesquisas de ações.
A CNP Assurances opera como líder internacional principalmente na Europa e na América Latina, ocupando a posição de segunda maior seguradora de credores a prazo na França e a terceira maior seguradora no Brasil. A empresa funciona em um modelo B2B2C robusto, mantendo acordos de longo prazo com os principais parceiros bancários, como La Banque Postale e Caixa Econômica Federal, além de utilizar modelos abertos com varejistas e corretores. Financeiramente, o grupo gera um resultado líquido de 1,5 bilhão de euros e é reconhecido por seu compromisso com o ESG, classificado entre as 9% principais empresas sustentáveis do mundo.
No Adopt AI, ele explorará como a inovação e o artificial intelligence estão transformando o setor de seguros. A IA permite que as seguradoras ofereçam proteção mais personalizada e sustentável com base em percepções mais profundas dos clientes.
Neste artigo, examinamos como o AI autêntico transforma a medição de marketing, automatizando a análise, orientando as decisões e acelerando a execução em todo o funil.
Na recente Cúpula de Varejo do TCG, Edouard de Mézerac se propôs a eliminar o ruído em torno do AI. Sua mensagem: a era dos casos de uso dispersos acabou. O que vem a seguir é algo muito mais estrutural e muito mais exigente. Durante anos, as empresas fizeram experiências com o AI em bolsões isolados descritos como “pontos de cor” em toda a organização. Útil, talvez. Transformador? Não exatamente. Agora, o terreno está mudando. O AI autêntico não se trata de adicionar outra camada de tecnologia. Trata-se de repensar como o trabalho é feito, de ponta a ponta.
Um paciente acorda com dores recorrentes nas costas e pergunta a um assistente do AI o que fazer. O aplicativo verifica seu histórico, registra uma prescrição anterior e sugere a troca por um anti-inflamatório diferente. Sua molécula não é mencionada. Quando o paciente vai ao médico naquela tarde para pedir uma receita, o enquadramento já está definido.
Imagine um CFO analisando os gastos trimestrais de cloud. A equipe de AI apresenta um gráfico convincente: os custos de inferência por token caíram 75% ano a ano. Os modelos são mais rápidos, as APIs são mais baratas e o fornecedor está oferecendo descontos por volume. Tudo aponta para a economia. Então, chega a fatura real e o total é maior que o do último trimestre.
No cenário em rápida mudança do private equity, a conversa foi muito além da simples engenharia financeira. Hoje, a criação de valor é cada vez mais impulsionada pela capacidade da empresa de aproveitar o data. Na segunda edição da conferência AI for Alternative Investment (AI x AI), Arthur Garnier conversou com Elina Ashkinazi-Ildis para analisar a jornada do potencial teórico do AI até a excelência operacional tangível.
O novo e-book do Artefact, Scaling Data Collaboration in the AI Era, explora como as organizações podem obter maior valor ao eliminar os silos do data e permitir a colaboração contínua entre as equipes. À medida que a adoção do AI se acelera, o sucesso não depende apenas da tecnologia, mas da capacidade de conectar o data, as pessoas e os processos de forma eficaz. O e-book destaca como as abordagens modernas de colaboração data possibilitam insights mais rápidos, governança mais forte e resultados mais impactantes orientados para o AI, transformando o data em um verdadeiro ativo estratégico.
