Receita anual das empresas do setor financeiro cresce 10% graças ao uso da Inteligência Artificial

Estudo da NVIDIA Enterprise com profissionais ao redor do mundo destaca oportunidades de crescimento, modelos de implementação e os próximos planos da IA

As empresas de serviços financeiros buscam novas formas para definir e executar estratégias de Inteligência Artificial (IA) mais assertivas. As soluções de IA podem operar em praticamente todas as funções da empresa, como atendimento ao cliente, segurança cibernética, aquisição de contas e conformidade com as normas. A tecnologia também contribui para a receita bruta e o resultado líquido das organizações, segundo estudo da NVIDIA.

A NVIDIA Enterprise conversou com profissionais do setor ao redor do mundo - líderes executivos, gerentes, desenvolvedores e arquitetos de TI de empresas de tecnologia financeira, gestoras de investimentos e bancos de varejo e, com base nisso, produziu o estudo “Estado da IA nos Serviços Financeiros” (“The State of AI in Financial Services”, no original) focando nos principais benefícios e desafios tecnológicos do mercado atual.

“Os profissionais de serviços financeiros veem o potencial da IA e estão dispostos a investir mais na tecnologia para cumprir o que ela promete. As empresas, que veem como a IA pode gerar uma vantagem competitiva, criar produtos, aumentar a receita bruta e reduzir os custos para melhorar o resultado, são as que mais estão aproveitando o potencial da tecnologia”, comenta Marcio Aguiar, diretor da NVIDIA Enterprise na América Latina.

IA aumenta receita e reduz custo

A maioria dos participantes reconhece que a Inteligência Artificial empresarial tem seu valor: 83% concordaram com a afirmação “A IA é importante para o sucesso da empresa no futuro”. Os resultados da pesquisa apontam que, para as empresas de serviços financeiros, a IA traz oportunidades de crescimento. Mais da metade dos participantes com opinião formada responderam que a tecnologia aumentará em 10% a receita anual da empresa, sendo que 34% afirmaram ainda que o crescimento da receita é mais de 20%. Por outro lado, apenas 12% dos participantes, com exceção dos que marcaram “Não sei”, afirmam que a IA não contribui para o crescimento da receita.

A IA também pode melhorar o resultado líquido das instituições de serviços financeiros por meio da redução de custos. Bancos, seguradoras e gestoras de investimentos, por exemplo, já realizam suas operações diárias com mais eficiência graças a tecnologias como IA conversacional, automação robótica de processos, reconhecimento óptico de caracteres e outras aplicações de machine learning e deep learning.

Esses serviços de IA otimizam o tempo e reduzem as despesas, automatizando o processamento de comunicações de sinistros, ajudando operadores de centrais de atendimento com o reconhecimento automatizado de fala para a transcrição de chamadas e realizando outras tarefas que exigem trabalho manual.

Vantagens da IA aos clientes 

Os participantes da pesquisa afirmam ainda que a IA ajudou as empresas em três principais áreas: geração de modelos mais precisos (42%), garantia de vantagem competitiva (41%) e criação de produtos (34%).

Usar a tecnologia para criar modelos mais precisos gera resultados melhores para os bancos e os clientes, principalmente na proteção contra fraudes e na maximização dos retornos sobre investimentos. Esses benefícios proporcionam uma vantagem competitiva que geralmente garante uma participação maior no mercado e oferece mais valor aos acionistas. Os novos produtos de IA trazem oportunidades de venda cruzada, pois permitem maior personalização, o que melhora a retenção de clientes.

Atingindo as metas de IA

Não se pode negar as vantagens de usar a Inteligência Artificial nos serviços financeiros, mas, no caminho da pesquisa à produção em escala empresarial de modelos de IA para bancos, seguradoras e gestoras de investimentos, há possíveis dificuldades e desafios.

A pesquisa identificou esses obstáculos, começando pelos maiores desafios para atingir as metas de IA das empresas. Os três principais apontados pelos participantes foram a escassez de cientistas de dados (38%), uma infraestrutura de tecnologia insuficiente (35%) e a falta de dados (35%).

Para superar esses desafios, os executivos estão investindo na especialização da empresa em Inteligência Artificial. Dos executivos, 60% responderam que o foco principal de agora em diante é identificar outros casos de uso da tecnologia. Um em cada dois executivos participantes destacou que a empresa também pretende contratar mais especialistas em IA para suprir a escassez de cientistas de dados.

Esses resultados abrem espaço para mais exploração, principalmente no contexto de novos frameworks e plataformas de IA para transações bancárias mais inteligentes.

Principais usos de IA nos serviços financeiros

Os participantes da pesquisa que trabalham em empresas de tecnologia financeira e investimentos afirmam que, atualmente, a otimização do portfólio e os robôs de investimento são os principais usos da IA priorizados pelas empresas. Esses dados vão ao encontro da maximização do retorno dos clientes sobre os investimentos.

Já os participantes que trabalham em bancos comerciais e de varejo declaram que as empresas estão investindo em IA principalmente para detectar fraudes por meio de pagamentos, transações e prevenção à lavagem de dinheiro. Esses resultados mostram que o foco principal é proteger os dados financeiros confidenciais dos clientes.

Futuro do setor bancário com IA empresarial

Com esses principais usos da IA nos serviços financeiros e tantos outros disponíveis para bancos, seguradoras e gestoras de investimentos, faz sentido que o setor queira investir mais em IA. Salvo os participantes da pesquisa que marcaram “Não sei”, 62% disseram que sua empresa deveria investir mais em aplicações de Inteligência Artificial.

Com a identificação de novos casos de uso e a presença cada vez maior da IA nas organizações, o próximo desafio dos executivos e da liderança de TI é criar plataformas de IA empresarial que ofereçam a produtividade, a escalabilidade e o retorno sobre investimentos necessários para ajudar as diversas equipes de IA das empresas.

Em vez de começar do zero, os cientistas de dados que criam modelos para vários casos de uso podem usar os contêineres do NGC, o hub de softwares otimizados por GPU da NVIDIA. Alguns deles são o NVIDIA Jarvis, para reconhecimento de fala e conversão de fala em texto automatizados para transcrições em centrais de atendimento, e o NVIDIA Merlin, para frameworks de aplicações de sistemas de recomendação.

Para saber mais sobre a IA no futuro dos serviços financeiros, pode acessar a página Web ou fazer download do relatório da pesquisa completo. Para obter os dados da pesquisa acima, a NVIDIA Enterprise conversou com 200 profissionais do setor ao redor do mundo.

Sobre a NVIDIA

Com a invenção da GPU pela NVIDIA (NASDAQ: NVDA), em 1999, redefinimos os gráficos de computadores modernos e revolucionamos a computação paralela. Mais recentemente, o deep learning com base em GPU deu início à inteligência artificial moderna — a próxima era da computação — com a GPU atuando como o cérebro dos computadores, robôs e carros autônomos que podem perceber e compreender o mundo. Saiba mais em http://nvidianews.nvidia.com/

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Sing Comunicação de Resultados

26/04/2021


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