O futuro da IA nos serviços financeiros

À medida que a IA continua a avançar e a sua adoção acelera, setores inteiros e modelos de negócio estão prestes a sofrer mudanças significativas na próxima década. Existem muitas dinâmicas em jogo, com as capacidades da IA a superar a agilidade de muitas organizações. Isto é particularmente verdadeiro com muitas instituições financeiras, à medida que continuam a modernizar infraestruturas centrais legadas através da migração para a nuvem.

Claro, o primeiro passo para a maioria das instituições financeiras é desenvolver casos de uso de IA que sejam quase totalmente abstraídos dos sistemas legados, como chatbots de suporte ao cliente. Quando olhamos para o funcionamento do centro de contacto, é um local óbvio para começar. Os clientes visitam um site, ligam para um número de suporte ou enviam emails quando querem levantar uma questão. Estas interações podem ser totalmente encaminhadas através de soluções em nuvem, com APIs a conectá-las aos repositórios de dados internos relevantes, como sistemas de gestão de relacionamento com o cliente (CRM).

Embora o caso de uso do centro de contacto seja a solução de IA mais facilmente adotada por empresas de serviços financeiros, existem outras vitórias rápidas que permitirão aos funcionários focar em tarefas de maior valor, especialmente à medida que as organizações aumentam a sua compreensão e envolvimento com a IA.

Vitórias rápidas para clientes e funcionários

Com tantos serviços e aplicações entregues através da nuvem, os clientes também podem beneficiar de melhorias e eficiências impulsionadas por IA. Muitos produtos financeiros já possuem assistentes de IA integrados, com os clientes a beneficiarem de maior acessibilidade ao poderem interagir com as suas aplicações através de linguagem natural. Isto resulta em ganhos claros na experiência do utilizador (UI) e na experiência do cliente (UX).

De forma semelhante, estes assistentes também podem melhorar os fluxos de trabalho internos, permitindo que profissionais bancários pesquisem, descubram, extraiam e resumam informações. Além disso, desbloqueiam a capacidade de criar conteúdo totalmente novo, como relatórios, a partir de conteúdo existente. Isto faz com que funcionários de todas as funções empresariais se tornem mais orientados por dados, com fluxos de trabalho aprimorados por insights que, sem as ferramentas de IA, estariam fora de alcance.

Tomemos o exemplo dos pagamentos. Os bancos e fornecedores de pagamentos lidam com vastas quantidades de dados complexos de pagamentos, pelo que a capacidade de analisar esses dados e obter insights através de linguagem natural é extremamente útil.

Outro exemplo é o treino em áreas complexas, como o financiamento comercial. Este setor enfrenta uma lacuna significativa de talento, à medida que profissionais experientes chegam ao fim das suas carreiras ou transitam para outros papéis. Com assistentes de IA internos, os novos membros da equipa podem aprender muito mais rapidamente, ao consultarem dúvidas sobre processos e fluxos de trabalho através de assistência baseada em prompts. Como resultado, os funcionários bancários já não precisam vasculhar documentação extensa para encontrar as respostas de que precisam.

Para equipas mais técnicas, como os desenvolvedores, as ferramentas de IA oferecem um valor incrível. Assistentes de conclusão de código aumentam a velocidade dos desenvolvedores e aceleram os ciclos de desenvolvimento de software, resultando na entrega rápida de novas atualizações e funcionalidades para os clientes. Claro que nem todos os funcionários de uma organização terão a mesma destreza com as ferramentas de IA que as equipas técnicas, mas é aqui que os líderes técnicos das instituições financeiras devem impulsionar a implementação de roteiros de capacitação personalizados para diferentes funções e equipas.

Investimentos-chave para organizações de serviços financeiros

Os maiores ganhos de eficiência com IA em serviços financeiros relacionam-se com a automação de tarefas demoradas e de baixo valor para profissionais de todos os setores e funções. A IA generativa tem sido a força motriz por trás de grande parte da adoção e integração que vimos nos últimos anos, com casos de uso que vão desde transcrição até tradução e digitalização de documentos em papel. Para equipas de crédito, por exemplo, a capacidade de digitalizar, consultar e gerir grandes volumes de documentação de empréstimos complexos em escala, garantindo que aplicações downstream possam beneficiar desses dados, é transformadora.

À medida que tecnologias emergentes e capacidades avançadas ganham forma, os investimentos existentes também beneficiarão. O crescimento de agentes de IA, por exemplo, está a desbloquear novas vias de inovação, pois os agentes podem integrar-se com ferramentas de IA generativa. Chatbots aprimorados por agentes de IA podem oferecer pesquisa avançada de conhecimento e dados, conectando-se a diferentes LLMs e fontes externas aprovadas.

Novos protocolos que permitem a comunicação entre agentes e LLMs também estão a expandir o que é possível com IA. Os dois principais protocolos que surgiram são o Protocolo de Agente para Agente (A2A) e o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Como o nome indica, os protocolos A2A permitem que os agentes comuniquem e colaborem autonomamente, levando à criação de sistemas de IA mais amplos e dinâmicos. O MCP é uma estrutura que dá aos LLMs a capacidade de aceder a outras ferramentas e sistemas, como APIs, bases de dados externas e agentes.

À medida que avançamos para a criação de sistemas totalmente agentes, o investimento nestes protocolos é essencial para as organizações de serviços financeiros. Ao desbloquear meios novos e seguros de comunicação entre agentes de IA, APIs e fontes de dados externas, a inovação e colaboração lideradas por IA são potenciadas.

É um momento empolgante para os serviços financeiros, pois a IA está a proporcionar ganhos de produtividade impressionantes para casos de uso internos e a melhorar produtos e serviços em todo o ecossistema, desde empréstimos até mercados de capitais.

Todos os ramos dos serviços financeiros são ricos em dados, e os dados são o combustível que alimenta a IA. É por isso que estamos a assistir a uma explosão no número de parceiros fintech e tecnológicos especializados em ofertas de IA e na melhoria dos serviços financeiros com tecnologia avançada. A principal barreira para o setor é a tecnologia legada, mas a colaboração com esses parceiros e a adoção de serviços em nuvem estão a aumentar a agilidade e a garantir que as instituições financeiras possam aproveitar ao máximo o poder da IA.