Artigo publicado em 30 de janeiro de 2025, na Choiseul Magazine - Joffrey Martinez, Partner & Global Financial Services Lead.
Cortes nas taxas de juros na Europa, incertezas geopolíticas e o aumento do custo do risco de crédito... Os bancos de varejo europeus estão enfrentando grandes desafios.
Os bancos de varejo europeus estão buscando novas alavancas de eficiência para lidar com as crescentes pressões de custo. Nesse contexto, a IA, especialmente a IA generativa, oferece oportunidades concretas de economia de tempo e redução de custos. No entanto, para que essas promessas de ganhos sejam realmente concretizadas, é necessário superar vários desafios.
Escolher (e às vezes desistir).
Os casos de uso da IA nos bancos são incontáveis: automação de processos para conformidade, modelos de fraude, análise de arquivos de crédito e muito mais. O desafio não está na proliferação dessas oportunidades, mas em sua seleção. Cada caso de uso deve ser avaliado com base em seu potencial de ganho. Um roteiro de IA para os próximos 2 a 3 anos, alinhado com a estratégia geral e revisado a cada 6 meses, juntamente com um sistema para rastrear o valor durante a execução, é essencial para priorizar e gerenciar projetos de alto valor.
Transformar para vencer.
A IA não pode simplesmente sobrepor soluções aos processos existentes. Para obter um ROI significativo, a IA deve ser profundamente integrada aos processos, remodelando-os completamente e redefinindo tarefas e funções. Essa transformação requer uma abordagem multiagente para orquestrar a conclusão de tarefas inteiras em vez de gerar uma soma de ganhos difusos.
A medição e o controle são fundamentais.
O número de casos de uso de IA/GenAI em produção nos bancos está prestes a explodir. Para manter os custos de TI sob controle, é importante capacitar as equipes para que assumam parte da manutenção dos aplicativos dessas soluções. A crescente autonomia das soluções de IA, principalmente dos agentes, exige uma governança aprimorada para garantir a confiança e a eficiência, com base em três pilares:
- Observação: Os serviços de TI analisam as interações para detectar problemas.
- Avaliação: Refinar os modelos com base no feedback dos cientistas do data.
- Supervisão: Identificar problemas recorrentes e implementar correções.
Aqui, a medição e o controle desempenham um papel fundamental, superando até mesmo o do próprio modelo.
Envolvimento e suporte.
O treinamento das equipes e a adaptação de suas habilidades são essenciais. A adoção tranquila dessas tecnologias dependerá, em última análise, de sua aceitação pela força de trabalho e de seu alinhamento com os objetivos comerciais.
A IA oferece aos bancos uma poderosa alavanca para enfrentar os desafios atuais e transformar as restrições em oportunidades. No entanto, é essencial ativar as alavancas certas para combinar inovação e eficiência
Por Joffrey Martinez
