AI para a Cúpula de Finanças por Artefact - 17 de setembro de 2024 - Paris

Principais aprendizados do discurso de abertura de Joffrey Martinez, sócio e líder de serviços financeiros globais da Artefact.

AIA rápida transformação das finanças da empresa

Há dezesseis anos, o investimento em instituições financeiras tradicionais parecia uma aposta segura. Entretanto, o rápido crescimento do AI provou que a tecnologia pode superar até mesmo os bancos mais estabelecidos. Nos últimos anos, o AI mudou significativamente o cenário financeiro, desde o aprimoramento da detecção de fraudes com aprendizado de máquina até a eficiência do comércio algorítmico. O salto mais notável ocorreu nos últimos dois anos com a AI generativa (GenAI), que agora permite que as tecnologias demonstrem empatia nas interações com os clientes - um marco antes inimaginável.

O desafio do dimensionamento AI

Apesar do avanço dos recursos do AI e da redução dos custos, apenas cerca de 10% das empresas financeiras conseguem ampliar suas iniciativas de AI . A maioria dos aplicativos limita-se a integrar ferramentas como o ChatGPT ou o Copilot aos processos existentes, o que resulta em dificuldades para medir o retorno sobre o investimento, a redução de custos ou o aumento da satisfação do cliente. A questão é: quais obstáculos estão impedindo o uso bem-sucedido do AI, e como eles podem ser superados?

TEMPO: Uma estrutura para o sucesso do AI

Para enfrentar os desafios do AI , a solução está no TIME, um acrônimo que representa Transformação, Integração, Medição e Capacitação.

T como transformação

Para obter resultados tangíveis, é necessário concentrar-se na transformação comercial em grande escala, alinhada à estratégia e às prioridades do grupo. A transformação deve ser de ponta a ponta, e não apenas adicionar tecnologia aos processos existentes. Por exemplo, otimizar o custo de atendimento pode significar trabalhar nos processos de back-office, enquanto a transformação focada na receita pode ter como alvo modelos de distribuição e canais de clientes. O segredo é decidir onde está o valor e se comprometer totalmente.

I como integração

Os sistemas legados em serviços financeiros geralmente criam silos, tornando complexos o acesso e o controle de qualidade do data . As operações na nuvem e no local raramente são totalmente integradas. O foco deve ir além da infraestrutura para garantir que os modelos sejam totalmente incorporados à base data e aos processos de negócios. Aproveitar o "LLMOps" - um conceito semelhante ao DevOps, mas adaptado para grandes modelos de linguagem - é fundamental para integrar o AI ao ecossistema existente de forma eficaz.

M como medida

O paradigma mudou de modelos de treinamento para a medição de seu impacto e deriva. O desenvolvimento de modelos está se tornando comoditizado, mas é fundamental monitorar seu desempenho na detecção de fraudes, na alocação de capital e nas interações com os clientes. Uma estrutura de medição robusta envolve a observação de questões, a quantificação e a compreensão dos problemas e a supervisão do impacto comercial do modelo, garantindo a melhoria contínua.

E como capacitação

AIO verdadeiro valor da Microsoft está nas pessoas. O sucesso da implantação do AI está ligado à capacitação e ao treinamento dos funcionários da linha de frente. Só é possível obter ganhos reais de produtividade quando a força de trabalho está ativamente envolvida, treinada e pronta para adotar as ferramentas do AI . Portanto, é essencial garantir que as pessoas mais próximas das operações sejam incluídas e entendam como o AI beneficia suas funções.

Equilíbrio entre velocidade e tempo

AI requer tempo para transformar ambientes e processos profundamente regulamentados. No entanto, o apelo à ação é agir rapidamente para obter uma vantagem competitiva. Como em qualquer corrida, a velocidade é importante, mas também é importante garantir que cada etapa da transformação seja sólida. A conclusão é clara: dê tempo às iniciativas do AI , mas aja rapidamente para se manter à frente nesse cenário em rápida evolução.

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