Num contexto em que a inovação tecnológica está redefinindo os padrões de desempenho e eficiência, o programaAI Efficiency” do BNP Paribas, desenvolvido em colaboração com Artefact, destaca-se como um modelo ambicioso para a transformação da banca comercial por meio artificial intelligence.

Este projeto demonstra como uma abordagem estruturada e orientada para o valor pode não só otimizar processos, mas também enfrentar os desafios de um setor em constante evolução.

Transformando a banca comercial: AI maior eficiência

O programaAI Eficiência” do BNP Paribas, desenvolvido em parceria com Artefact, visa transformar a banca comercial por meio AI. Ao concentrar-se no desempenho, na eficiência e na criação de valor, este projeto concretiza uma visão ambiciosa e estruturada da AI nos processos bancários.

Estrutura do programa: uma abordagem abrangente e pragmática

Lançado em seis meses, o programaAI Eficiência” assenta em três pilares fundamentais: valor, industrialização e gestão de riscos. Essas áreas de foco garantem o uso relevante da AI respeitando as regulamentações e gerando um impacto positivo duradouro. Uma “Fábrica” responsável pela industrialização garante a sustentabilidade das inovações, enquanto um centro de excelência conduz o programa por meio de quatro áreas principais: expertise, valor, exploração e cobertura. Essas áreas promovem a inovação, mantendo a consistência entre pesquisa aplicada, gestão de riscos e adaptação tecnológica.

Casos de uso: exemplos concretos do AI

O programa inclui várias vertentes AI :

  • Fraude: Algoritmos de aprendizado de máquina analisam o comportamento dos clientes para identificar anomalias e prevenir diversos tipos de fraude, como transferências suspeitas.

  • Processamento de documentos: O OCR (Reconhecimento Ótico de Caracteres) e o NLP aceleram o processamento dos arquivos dos clientes, melhorando a velocidade e a qualidade do serviço, especialmente no caso de empréstimos hipotecários.

  • Assistentes gerativos: Essas ferramentas oferecem soluções de recuperação de informações em linguagem natural tanto para clientes quanto para funcionários, facilitando as interações e a tomada de decisões.

  • Marketing e Interações: Modelos preditivos otimizam as campanhas de marketing e a eficácia das respostas às consultas dos clientes, garantindo um atendimento mais personalizado e relevante.

“Lideramos o projeto porque ele gera valor, estimado e endossado pelas unidades de negócios e departamentos, e validado por AI .”
Jérémie CORNET VUCKOVIC, Diretor de Consultoria da Artefact

Fatores-chave para o sucesso: valor, industrialização e responsabilidade

  • 1. Foco no valor: Cada projeto é avaliado com base em seu impacto direto no banco e em seus clientes. Isso garante a alocação estratégica de recursos e a adoção da solução ideal.

  • 2. Industrialização: A criação de uma fábrica garante que as soluções desenvolvidas ultrapassem a fase de demonstração e sejam integradas de forma sustentável aos processos bancários.

Desafios e próximos passos: o que está em jogo na transformação sustentável

  • Rápida evolução tecnológica: AI generativa AI os modelos multimodais oferecem perspectivas promissoras, mas exigem monitoramento constante para se manterem na vanguarda

  • Pegada de carbono e custos energéticos: Reduzir o impacto ambiental dos AI é uma prioridade, principalmente por meio de parcerias com empresas como a Mistral.

  • Desenvolvimento de competências: Treinar e reter talentos é fundamental para manter altos níveis de especialização e inovação.

  • Gestão de riscos: É dada especial atenção à equidade, transparência e conformidade nas soluções implementadas.

“Para que essa iniciativa se mantenha nos próximos dois anos, ela precisa ser institucionalizada. É preciso que seja totalmente integrada aos processos do banco ou da empresa.”
Adrien VESTEGHEM, diretor AI do BNP Paribas