Por Rodrigo Bessa*

A inteligência artificial generativa (IA) oferece algo muito mais precioso do que retornos monetários; ela nos dá a mercadoria mais valiosa de todas: o tempo. Nos serviços financeiros, essa tecnologia em rápida evolução ajuda analistas financeiros, consultores, agentes de crédito e outros a remover o trabalho pesado de tarefas manuais demoradas para que possam usar seus talentos para pensar de forma criativa e explorar novas iniciativas mais rapidamente.

A inteligência artificial generativa já é utilizada por 54% dos bancos brasileiros, segundo a Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2024, e certamente um número ainda maior está em fase de testes. À medida que as instituições passam da experimentação com IA generativa para sua implantação total, é fundamental que as empresas "produzam" suas provas de conceito para economizar tempo e acelerar a inovação.

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De olho nisso, podemos detectar as principais tendências no setor de serviços financeiros:

Otimização para todos os casos de uso

Os clientes precisam de acesso a uma variedade de grandes modelos de linguagem (LLMs, na sigla em inglês) para descobrir o que funciona melhor com base em suas necessidades e com mais eficiência em termos de tempo. A IA é como uma receita, com ingredientes misturados, como grandes funções lógicas e fontes de dados cuidadosamente combinadas para produzir um prato sob medida.

Com tantas opções na cozinha da IA, as organizações podem personalizar seus sistemas para atender a diferentes necessidades. As empresas que fazem isso com sucesso têm uma receita que compreende uma estratégia de gerenciamento de dados cuidadosa com o uso responsável da IA. Isso inclui moderação de conteúdo que detecta vieses nos dados e equilibra o julgamento humano e de IA.

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Muito parecido com uma cozinha versátil que pode criar uma variedade de pratos para satisfazer diferentes gostos e ocasiões, serviços como o Amazon Bedrock são a solução para desenvolvedores de IA. Em vez de ter que obter e preparar todos os ingredientes por conta própria, o usuário encontra uma despensa totalmente abastecida de modelos de base versáteis e pré-fabricados, treinados em uma gama diversificada de dados para vários casos de uso.

A partir deste serviço, o C6 Bank, por exemplo, está desenvolvendo duas soluções baseadas em IA generativa e análise de dados: uma para revisão de código-fonte do app criado pelos desenvolvedores e outra para atendimento ao cliente, apoiando as respectivas equipes para que possam produzir mais e melhor.

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Impulsionando a agilidade e a conformidade

Empresas altamente regulamentadas podem achar mais fácil adotar a IA generativa, permitindo que superem empresas menores e com menos requisitos de governança. As instituições financeiras, por exemplo, possuem dados extensos de pesquisas de mercado, negociações e provedores de informações segmentadas. A IA generativa pode analisar rapidamente esses dados para descobrir insights valiosos que impulsionam o sucesso.

Embora entender e proteger esses dados seja crucial, as empresas regulamentadas já têm experiência estabelecida na proteção de dados confidenciais financeiros e de clientes, tornando a adoção da IA mais rápida. Essa experiência em gerenciamento de dados dá às instituições financeiras uma vantagem significativa sobre as organizações que ainda não abordaram essas questões.

Capacitação da força de trabalho

O sucesso da IA generativa depende da sofisticação dos algoritmos, bem como do cultivo de uma força de trabalho qualificada capaz de aproveitar todo o seu potencial. Uma equipe bem versada em IA generativa pode ajustar rapidamente os modelos, reduzindo o tempo e os recursos necessários para alcançar os resultados desejados. O desafio, hoje, é encontrar os talentos necessários, segundo 68% das organizações brasileiras participantes da pesquisa “Acelerando Habilidades em IA”, uma colaboração entre a AWS e a Access Partnership.

Quando os analistas de serviços financeiros recebem alertas automatizados de atividades suspeitas, por exemplo, eles devem realizar uma análise inicial para saber se a atividade justifica uma investigação mais aprofundada. Este não foi o caso da Nasdaq.

A bolsa de valores simplificou a revisão de alertas de atividades suspeitas com IA para automatizar tarefas como extrair informações, analisar registros e resumir notícias e sentimento do mercado. De fato, durante os testes de prova de conceito, os analistas de vigilância obtiveram uma redução estimada de 33% no tempo de investigação.

A relevância duradoura da IA tradicional e do ML

Embora a IA generativa represente um afastamento da automação tradicional, ela não torna a IA tradicional e o aprendizado de máquina (ML) obsoletos. Veja o caso do Itaú: para acelerar os processos de ML para seus cientistas de dados, o banco usou um serviço para criar e treinar modelos de ML com uma interface visual única na Web. Assim, o tempo de desenvolvimento do modelo caiu de seis meses para cinco dias, a produtividade da equipe aumentou e os custos foram reduzidos.

A IA e a ML mantêm sua relevância para atender a diferentes necessidades. O mundo das finanças geralmente envolve modelagem de risco, otimização de portfólio e outras tarefas quantitativas que exigem recursos precisos de processamento numérico. Essas tarefas são mais adequadas para algoritmos tradicionais de IA projetados especificamente para análise numérica e operações matemáticas.

O roteiro de IA generativa para serviços financeiros

A capacidade das instituições financeiras de "produzir" suas provas de conceito se resume a algumas coisas. Em primeiro lugar, baseia-se na qualidade de seus dados e na robustez de seus protocolos de teste. Assim como um chef habilidoso requer os ingredientes mais frescos para criar uma experiência culinária requintada, os modelos avançados de IA têm melhor desempenho quando treinados em dados imparciais e de alta qualidade.

Em seguida, antes de lançar modelos de IA em ambientes de produção, testes rigorosos em ambientes de sandbox são fundamentais. As empresas devem "medir duas vezes, cortar uma", simulando casos de uso do mundo real e testando seus modelos em relação a desafios hipotéticos. Só então podem se apoiar com credibilidade em estratégias de IA generativa que combinam os pontos fortes de diferentes modelos de base.

Crucialmente, criar um ambiente no qual os funcionários se sintam seguros para experimentar ferramentas de IA sem medo de falhar, enquanto desenvolvem planos de carreira claros para funções focadas em IA, será fundamental para cultivar o capital humano necessário para impulsionar essa transformação.

As instituições financeiras que ultrapassarem essas barreiras serão recompensadas com algo que não tem preço: o próprio tempo.

*Rodrigo Bessa é diretor do segmento de Serviços Financeiros da AWS Brasil. Há sete anos na empresa, já liderou as áreas de Startups e Negócios Nativos Digitais. Formado em Economia, Bessa tem 20 anos de experiência na indústria de TI, parte deles como líder de organizações na Ásia e Europa.  Iniciou sua carreira como trader de derivativos e ações da Bolsa de Valores. 

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