Menos de uma década depois de ajudar as forças aliadas a vencer a Segunda Guerra Mundial ao quebrar a máquina de criptografia nazista Enigma, o matemático Alan Turing mudou a história pela segunda vez ao fazer a pergunta: “As máquinas podem pensar?”. Foi a partir dela que surgiu a Inteligência Artificial (IA), ramo abrangente da ciência da computação preocupado com a construção de máquinas inteligentes capazes de executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana.
Nos últimos anos, tivemos avanços importantes em diversos setores graças à IA. Quando olhamos para o setor de finanças, por exemplo, podemos destacar o Cognitive Banking, que une o uso de inteligência virtual e machine learning para tornar os bancos mais inteligentes e rápidos, o que promete revolucionar a forma com que essas instituições irão operar.
Mas será que as instituições financeiras no Brasil estão preparadas para usar esse tipo de solução? Em geral, não. Barreiras culturais e limitação técnica de muitos times de dados nas instituições financeiras têm retardado a adoção dessas tecnologias. Embora as soluções já sejam maduras e efetivas, a velocidade e amplitude da disrupção que elas podem causar gera desconforto e resistência por parte dos times de modelagem por aí.
Quer um exemplo? Soluções novas, que não competem diretamente com trabalhos já existentes, como por exemplo o reconhecimento facial para validação de identidade, tem adoção ampla e bem aceita, enquanto o uso de IA para fins de análise de crédito e motores de recomendação ainda estão evoluindo lentamente no setor financeiro, acostumado a trabalhar com modelos estatísticos em projetos longos e custosos.
Com o Open Finance, sistema que permite que os consumidores tenham controle sobre seus próprios dados, a concessão de crédito é um dos segmentos financeiros com maior potencial de inovação, mas a velocidade dessa transformação depende de uma evolução não apenas tecnológica, mas de uma visão mais inovadora e aberta das instituições financeiras para ampliarem a adoção de soluções de IA, dando maior flexibilidade e velocidade na criação de motores de decisão. Segundo pesquisa da FEBRABAN de Tecnologia Bancária 2022, a IA tem sido utilizada por bancos em diversos processos. Ainda de acordo com a pesquisa, "os robôs não são apenas assistentes virtuais que ajudam clientes em suas operações, mas também atuam nos bastidores das instituições financeiras”. Também, “a eficiência operacional sempre estará na agenda dos bancos e, por isso, a automação é relevante. A simplificação e a redefinição de processos tradicionais via automação ou robotização podem levar a ganhos de eficiência e de controle e segurança”.
A AI fornece o poder para as empresas de processar dados além da capacidade de qualquer ser humano de forma eficaz. Por exemplo, o uso de AI for Know Your Customer (KYC) significa que grandes quantidades de dados podem ser lidas em velocidades mais altas devido às suas habilidades inteligentes de digitalização de documentos. Com isso, a hiper personalização de produtos e serviços é uma possibilidade cada vez mais real.
Atualmente, a IA é usada principalmente no espaço competitivo para criar operações mais enxutas e rápidas, bem como produtos e serviços contextuais. No entanto, essa tecnologia também pode ser usada de forma colaborativa para criar um sistema financeiro mais seguro e eficiente, por exemplo, identificando padrões de ameaças que cruzam as fronteiras institucionais.
Se as instituições financeiras quiserem alcançar esse potencial de Inteligência Artificial colaborativa, elas precisam aproveitar os dados disponibilizados e acessíveis por meio do Open Finance, utilizando ferramentas que permitam o adequado tratamento desses dados para criação de soluções inovadoras. É nesse sentido que a adoção de ferramentas de IA precisa ser ampliada de forma a eliminar o gargalo de geração de valor. Como em toda metamorfose, é preciso deixar para trás a forma antiga e o casulo para que seja possível alçar vôos mais altos, mesmo que os casulos sejam estimados paradigmas de boa parte do mercado.
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