5 prioridades da indústria financeira na adoção de IA em 2023

O setor financeiro é tido como precursor na adoção de tecnologias e com a Inteligência Artificial não é diferente. Nova pesquisa global da Nvidia feita com profissionais de serviços financeiros reforçou a vanguarda do setor e que para as instituições, desde as tradicionais às fintechs, os objetivos permanecem os mesmos em 2023: encontrar maneiras de gerenciar riscos com mais precisão, aumentar a eficiência para reduzir os custos operacionais e melhorar as experiências para clientes e consumidores.

O estudo “State of AI in Financial Services: 2023 Trends”, realizado com 500 profissionais de serviços financeiros ao redor do mundo, destacou cinco cenários para as instituições na adoção da Inteligência Artificial e os obstáculos e oportunidades para avançá-la.

Nuvem híbrida segue avançando

Com o conhecimento de que os dados sensíveis não podem ser migrados para a nuvem, as empresas financeiras estão movendo muitas de suas cargas de trabalho intensivas em computação para a nuvem híbrida. Com isso, procuram otimizar os gastos com treinamento e inferência IA.

Quase metade das empresas entrevistadas estão se mudando para a nuvem híbrida para otimizar o desempenho da IA e reduzir os custos. A Nvidia lembra que anúncios recentes dos principais provedores de serviços e plataformas de nuvem reforçam esta mudança e tornam a portabilidade de dados, gerenciamento de MLOps e padronização de software através da nuvem e em instâncias de pré-premissão um imperativo estratégico para o custo e eficiência.

Modelos de idiomas encabeçam casos de uso de IA

Processamento de linguagem natural e grandes modelos de linguagem (26%) estão entre os principais casos de uso de IA, seguidos por sistemas de recomendação e a próxima melhor ação (23%), otimização de portfólio (23%) e detecção de fraude (22%).

As cargas de trabalho emergentes para o metaverso, geração de dados sintéticos e mundos virtuais também são comuns, descobriu a Nvidia. Bancos, empresas comerciais e fundos de hedge estão adotando estas tecnologias para criar experiências personalizadas para os clientes. Um dos exemplos de uso está em uma parceria recente anunciada pelo Deutsche Bank e a Nvidia. O banco alemão irá incorporar a IA aos seus serviços financeiros, incluindo o uso de avatares inteligentes, IA de fala, detecção de fraude e gerenciamento de risco.

Mais potencial para aumentar a receita da IA

A IA mostrou ter um impacto quantificável sobre as instituições financeiras. Quase metade dos participantes da pesquisa disse que a IA ajudará a aumentar a receita anual para sua organização em pelo menos 10%. Mais de um terço observou que a IA também ajudará a diminuir os custos anuais em pelo menos 10%.

Os profissionais destacaram como a IA melhorou as operações comerciais – particularmente melhorando a experiência do cliente (46%), criando eficiências operacionais (35%) e reduzindo o custo total de propriedade (20%).

Recrutamento e retenção de talentos de IA

Recrutar e reter especialistas em IA é o maior obstáculo para atingir as metas de inteligência artificial nas empresas. O problema foi relatado por 36% dos entrevistados. Há também tecnologia inadequada para permitir a inovação em IA, de acordo com 28% dos entrevistados.

O tamanho insuficiente dos dados para o treinamento e precisão dos modelos é outra questão premente apontada por 26% dos profissionais de serviços financeiros. Isto poderia ser tratado por meio do uso de IA generativa para produzir dados financeiros sintéticos precisos usados para o treinamento de modelos de IA.

Cresce o apoio executivo para IA

A pesquisa identificou um aumento da adesão de executivos à IA. Cerca de 64% dos entrevistados observaram que suas equipes de liderança executiva valorizam e acreditam na IA, em comparação com 36% de um ano atrás. Além disso, 58% disseram que “a IA é importante para o sucesso futuro da minha empresa”, acima dos 39% da pesquisa anterior.

Os executivos têm visto o ROI da implantação de aplicações habilitadas para IA. Em 2023, esses líderes se concentrarão na expansão da IA em toda a empresa, contratando mais cientistas de dados e investindo em tecnologia de computação acelerada para apoiar o treinamento e a implantação de aplicações de IA.