BNP PARIBAS no evento AI Finance” da Artefact Revelando o potencial oculto da AI

Adrien Vesteghem iniciou sua palestra esclarecendo que, ao contrário AI mais conhecidas, como carros autônomos ou criação de conteúdo, seu trabalho se concentra em utilizar AI agregar valor às operações comerciais. Ele destacou a importância de determinar o valor esperado das AI com base no nível de maturidade da organização e como, mesmo sem tomar nenhuma medida, ainda é possível obter alguns benefícios passivos AI. No entanto, a adoção ativa AI proporcionar um valor significativo, começando com uma abordagem “simplesmente generativa”, que poderia proporcionar eficiência operacional e aumentar as margens em cerca de 5%.

À medida que o BNP Paribas avançava em sua AI , a etapa seguinte envolveu a adoção de competências data e operações de aprendizado de máquina (MLOps). Vesteghem comparou essa etapa a se tornarem “garimpeiros”, em busca de casos AI de alto valor que pudessem elevar as margens em mais 10%. Ele compartilhou que o BNP Paribas está nesse nível há vários anos e explicou que essa fase consiste em implantar AI em toda a empresa e descobrir valiosas “pepitas de ouro”. Vesteghem enfatizou que identificar e implantar esses casos de uso tem sido fundamental para o avanço AI do BNP Paribas.

O terceiro nível de AI , conforme descrito por Vesteghem, é uma AI global AI ”, que integra AI todas as áreas de negócios para gerar valor e aumentar potencialmente as margens em até 25%. No entanto, Vesteghem destaca a importância de passar de uma abordagem orientada por casos de uso para uma mentalidade centrada no produto. Ele dá o exemplo de unificar diversas necessidades de negócios sob um único AI para conteúdo personalizado para o cliente, otimizando recursos e reduzindo custos.

Para explicar melhor a abordagem baseada em produtos, Vesteghem compartilhou a história de um projeto chamado “Smart Inbox”, inicialmente concebido como uma solução simples para a triagem de e-mails. Embora o projeto parecesse inicialmente ter um ROI negativo, a equipe percebeu, com o tempo, seu potencial como um AI . O Smart Inbox evoluiu para uma solução mais abrangente, incorporando recursos como respostas automáticas a e-mails e gerenciamento de documentos. Essa transformação demonstrou o valor de olhar além de casos de uso individuais e investir em AI escaláveis que atendam a necessidades comerciais mais amplas.

A primeira lição fundamental de Vesteghem foi “olhar para longe” e não abandonar AI prematuramente. Ele ressaltou que uma visão de longo prazo permite que soluções simples evoluam para produtos complexos, como foi o caso da Smart Inbox. Seu segundo conselho foi “olhar em profundidade” e desafiar continuamente as soluções existentes. Ele compartilhou uma lição aprendida em um AI para processamento de documentos, no qual os resultados iniciais de 50% de precisão foram significativamente melhorados ao reavaliar a tecnologia e optar por soluções de código aberto mais eficazes, elevando a precisão para 90–99%.

Sua terceira e última lição enfatizou a importância de “avaliar” a eficácia das AI , especialmente ao implementar AI generativa. Vesteghem compartilhou como o receio das limitações AIgenerativa, como alucinações, levou a empresa a estabelecer parcerias com entidades externas, como a J. Gard, para avaliar e medir riscos. Isso ajudou o BNP Paribas a mitigar melhor os riscos em AI voltadas para o cliente, como chatbots generativos, algo crucial para o ambiente sensível a riscos do setor bancário.

Adrien Vesteghem encerrou sua palestra refletindo sobre os possíveis níveis de AI que o BNP Paribas poderá alcançar no futuro. Embora o futuro seja incerto, ele demonstrou confiança de que o aprendizado e a adaptação contínuos levarão a novos insights, encerrando sua palestra com uma mensagem de otimismo e um convite para mais discussões.