Inteligência artificial no sistema bancário

Sem dúvida, a próxima era da inteligência artificial (IA) e do machine learning (ML, ou aprendizado de máquina) no setor bancário trará melhorias nos serviços para os clientes e maior eficiência operacional. Os serviços de consultoria e atendimento ao cliente com tecnologia de IA serão ainda mais sofisticados e capazes de lidar com cenários mais complexos.

Do ponto de vista operacional, a IA melhorará a prevenção contra crimes financeiros, detectando com mais precisão atividades fraudulentas e o aprimorando as decisões de empréstimo por meio de modelos mais avançados. Além disso, ela facilitará a automação de tarefas rotineiras, como a entrada de dados, contribuindo para simplificar os processos de back-office.

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No entanto, escalar a adoção da IA no setor bancário representa muitos desafios. Alguns deles são os entraves em relação a produtos, dados, conformidade, operações, aquisição de talentos e treinamento.

Neste artigo, discutiremos o futuro do setor bancário impulsionado pela inteligência artificial e o machine learning, os desafios para alcançá-lo e as habilidades necessárias para superar esses desafios.

Veja como a IA funciona em um contexto empresarial 

A IA tem o potencial de mudar radicalmente as operações bancárias. Confira como quatro áreas fundamentais do setor bancário podem ser afetadas pelas tecnologias de IA existentes e em desenvolvimento.

Marketing e vendas

• Aquisição: identificação de potenciais clientes otimizada por meio de segmentação e análise preditiva mais eficientes.
• Onboarding: automação do processo de onboarding de consumidores e empresas em cenários complexos, tornando a experiência mais ágil e intuitiva para novos clientes.
• Fidelização: criação de produtos e serviços personalizado que melhoram a satisfação e a retenção de clientes.

Operações e atendimento

• Consultoria: serviços de consultoria financeira mais inteligentes e com capacidade de se adaptar às mudanças nas condições.
• Processamento: maior agilidade no tratamento de exceções nas operações bancárias, reduzindo o tempo de espera e aumentando a eficiência operacional.
• Suporte: uso de assistentes com inteligência artificial para esclarecer dúvidas e resolver problemas mais complexos de forma eficiente e eficaz.

Veja mais sobre a operacionalização da IA

Avaliação e gerenciamento de riscos

• Modelagem: análise de grandes conjuntos de dados para criar uma modelagem de risco mais robusta e dinâmica, capaz de prever e mitigar vulnerabilidades financeiras com maior precisão.
• Cobrança de dívidas: utilização de análise aprimorada para otimizar a estratégia de cobrança e determinar a abordagem mais eficaz para a quitação do débito.
• Prevenção contra crimes financeiros: a IA pode detectar melhor os crimes financeiros com o uso de reconhecimento de padrões para identificar transações suspeitas e reduzir falsos positivos.

Departamento financeiro e contabilidade

• Relatórios: automação da compilação e análise de dados simplifica a criação de demonstrativos e relatórios financeiros, produzindo documentos mais precisos em tempo hábil. Além disso, atribuir essa tarefa a agentes de IA reduz o acesso a dados confidenciais por outras pessoas.

A adaptação à tecnologia de IA não depende apenas de ajustes técnicos. Ela também envolve mudanças nas expectativas dos clientes e nas práticas organizacionais. À medida que os bancos buscam uma integração interna mais avançada, é importante reconhecer os possíveis desafios e se preparar para superá-los.

Solução

• Adoção pelos clientes: convencer os clientes a usarem serviços bancários baseados em IA pode ser um processo complicado. Alguns relutarão em confiar na IA para atender às suas necessidades. Por isso, é muito importante que tudo seja transparente e bem explicado.

Dados

• Qualidade: dados de alta qualidade são um pré-requisito para implementar a IA nas operações bancárias. Dados dispersos, incompletos ou de baixa qualidade são alguns dos obstáculos enfrentados pelos bancos que se propõe a desenvolver modelos de IA eficazes.
• Sistemas legados: muitos bancos operam com sistemas legados que não são compatíveis com as tecnologias de IA atuais. Integrar a IA a esses sistemas costuma ser custoso, demorado e complexo.

Conformidade

• Explicabilidade: a complexidade dos algoritmos de IA que utilizam o modelo de deep learning torna difícil especificar como as decisões foram tomadas pela IA. Isso aumenta a preocupação dos órgãos reguladores em relação à transparência.
• Privacidade: as instituições bancárias trabalham com dados confidenciais dos clientes, e os sistemas de IA devem garantir que esses dados permaneçam privados e seguros. Isso inclui proteções contra o comprometimento dos dados, uma preocupação constante desse setor.
• Uso responsável: o uso de IA em áreas como segmentação de clientes e decisões de empréstimos pode levantar questões éticas quanto à imparcialidade, discriminação e privacidade. É essencial considerar essas preocupações para garantir uma adoção bem-sucedida da IA.

Infraestrutura e operações

• Escalabilidade: expandir a adoção da IA por toda operação de uma instituição bancária, incluindo as aplicações empresariais, é um grande desafio, principalmente com o ritmo acelerado das mudanças.
• Custo: o investimento inicial e os custos de manutenção da IA podem ser elevados e causar hesitação em adotar a tecnologia, especialmente se o retorno sobre o investimento não for evidente.

Recursos Humanos

• Aquisição de talentos: os bancos enfrentam uma escassez de profissionais de IA com conhecimento em ciência de dados e experiência no setor bancário.
• Adoção pelos funcionários: a resistência à IA nas organizações bancárias pode ser resultado do medo de serem substituídos ou, simplesmente, da falta de conhecimento sobre os benefícios da inteligência artificial.

A implantação bem-sucedida das cargas de trabalho de IA em grande escala depende da eficiência e eficácia dos elementos que estão trabalhando juntos. Especificamente, os servidores de inferência compatíveis com modelos de IA maiores (como LLMs) e seus recursos de inferência mais complexos são essenciais para escalar as cargas de trabalho de IA para empresas.

Estas ferramentas de IA usam recursos com mais eficiência para escalar com mais rapidez: 

• llm-d: os prompts do LLM podem ser complexos e não uniformes. Em geral, eles exigem recursos computacionais e armazenamento enormes para processar grandes quantidades de dados. Um framework de IA open source como o llm-d permite que os desenvolvedores usem técnicas como inferência distribuída para atender às demandas crescentes de modelos de raciocínio maiores e sofisticados, como os LLMs.
• Inferência distribuída: permite que os modelos de IA processem cargas de trabalho com mais eficiência, dividindo a execução da inferência entre um conjunto de dispositivos interconectados. É como dizer que a “união faz a força” no contexto de software.  
• vLLM: significa modelo virtual de linguagem de larga escala, é uma biblioteca de código open source mantida pela comunidade de vLLM. Ele ajuda Large Language Models (LLMs) a fazer cálculos com mais eficiência e em grande escala.

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Para que os bancos façam um uso efetivo da inteligência artificial, é fundamental que eles possuam certas capacidades.

Isso inclui desde aspectos técnicos, como treinamento e gerenciamento de dados, até fatores organizacionais, como governança e aquisição de talentos. Nesta seção, examinaremos mais a fundo essas competências e destacando o que os bancos precisam para implementar e se beneficiar das tecnologias de AI. Compreender e desenvolver essas competências têm impacto significativo na eficácia e eficiência da expansão da IA por todas as operações bancárias.

Treinamento e ajuste

O uso eficaz da IA requer a adoção de modelos fundamentais robustos e a capacidade de desenvolver novos modelos. Isso exige um repositório de modelos fundamentais que possam ser acessados e modificados conforme a necessidade. Além disso, o ambiente operacional para o treinamento desses modelos deve estar sempre disponível e ser fácil de provisionar. Isso ajuda a treinar e ajustar os modelos de IA com mais eficiência, acompanhando o ritmo das mudanças nos dados e nas condições do mercado.

A agilidade é um fator vital para que os bancos continuem competitivos e possam responder às novas necessidades de clientes e requisitos regulatórios.

Dados

O uso da inteligência artificial no setor bancário exige mecanismos para limpar, acessar e armazenar dados com eficácia. O acesso ao armazenamento de dados deve ser simples, com configurações das permissões apropriadas para manter a segurança e a privacidade dos dados. O acesso a dados limpos e de alta qualidade é essencial para o treinamento de modelos de IA precisos e confiáveis.

Disponibilizar os dados para os cientistas sempre foi complicado. Os bancos precisam equilibrar as capacidades tradicionais de analytics de um data warehouse com a flexibilidade dos data lakes para atender às diversas necessidades de análise. Essa abordagem dupla viabiliza a análise de dados estruturados e não estruturados, o que é vital para as aplicações com IA usadas no setor bancário.

Governança

O gerenciamento de dados é essencial para a governança de IA nas operações bancárias, além de ser fundamental estabelecer uma fonte de dados e linhagem de modelo clara. Isso inclui manter a transparência no que diz respeito à coleta dos dados e seu uso para treinar os modelos de IA. Além disso, é importante documentar os dados coletados pelo modelo para assegurar a imparcialidade, a explicabilidade e a conformidade, principalmente levando em consideração as exigências regulatórias do setor bancário.

O monitoramento de vieses e desvios do modelo também é uma competência essencial e faz parte do gerenciamento de riscos de modelos. Os bancos devem avaliar e ajustar continuamente os modelos de IA para evitar imprecisões e vieses. Auditorias regulares e prestação de contas às autoridades reguladoras também são práticas necessárias para manter a conformidade e a transparência no uso da inteligência artificial.

Operações

Incorporar operações de machine learning (MLOps) é um aspecto operacional crucial do uso de IA pelo setor bancário. As MLOps envolvem o gerenciamento e a melhoria contínua dos modelos de IA para manter a eficácia e a precisão ao longo do tempo. Isso inclui implantar, monitorar e fazer a manutenção de modelos de IA de forma escalável e eficiente.

As MLOps também estimulam a colaboração no desenvolvimento de IA, envolvendo várias equipes, desde cientistas de dados até profissionais de TI. Essa colaboração gera modelos de IA tecnicamente robustos e alinhados com as metas empresariais e os padrões de conformidade do banco.

Entrega

A capacidade de integrar a inteligência artificial a aplicações para disponibilizar serviços orientados por IA é fundamental no setor bancário. Isso envolve combinar modelos de IA com aplicações bancárias existentes para melhorar a experiência do cliente e a eficiência operacional. Por exemplo, integrar a IA às aplicações de serviços para os clientes resulta em um atendimento mais personalizado e eficiente.

Adotar uma arquitetura de microsserviços ajuda a acelerar o time to market e reduzir custos. Os microsserviços viabilizam o desenvolvimento modular de aplicações. Isso facilita e acelera a integração da IA e de serviços de atualização para responder a mudanças no mercado ou a novas exigências regulatórias.

Capacidade de extensão

No setor bancário, a tecnologia de IA deve ser adaptável, acompanhando os avanços que muitas vezes são impulsionados pelas comunidades open source. A capacidade de incorporar rapidamente novas tecnologias, parceiros e pacotes é essencial para manter a vantagem competitiva.

O conceito de capacidade de extensão também sugere que os sistemas de IA bancários devem ser projetados considerando futuras integrações. Conforme a IA evolui, os bancos precisam ser capazes de adotar novos métodos e tecnologias para melhorar continuamente os serviços e as operações. Isso exige uma plataforma flexível e uma cultura organizacional que valorize o aprendizado contínuo e a adaptação.

Para integrar a IA às operações bancárias, além de entender as competências necessárias, também é essencial encontrar parceiros e ferramentas que facilitem essa jornada. A Red Hat se destaca como protagonista nesse mercado, pois oferece soluções desenvolvidas sob medida para atender às necessidades específicas dos bancos para a adoção da IA.

O Red Hat AI é um conjunto de soluções e serviços para sua empresa que ajuda em todas as etapas da jornada de IA, desde o começo até a fase de escalabilidade. Ele pode viabilizar iniciativas de IA generativa e preditiva para casos de uso exclusivos da sua empresa.

Com o Red Hat AI, você tem acesso ao Red Hat® AI Inference Server para otimizar a inferência de modelos na nuvem híbrida, garantindo implantações mais rápidas e econômicas. Com a tecnologia vLLM, o servidor de inferência maximiza a utilização da GPU e reduz os tempos de resposta.

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O Red Hat AI Inference Server inclui o repositório do Red Hat AI, uma coleção de modelos otimizados e validados que oferece flexibilidade e promove a consistência entre equipes. Com acesso ao repositório de modelos de terceiros, as empresas conseguem acelerar o time to market e reduzir as barreiras financeiras para o sucesso da IA. 

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