Uma visão abrangente de IA em serviços financeiros para 2025 e além

O setor de Serviços Financeiros (FSI) é um espaço onde a IA há muito tempo é uma realidade, em vez de um sonho irrealizável. Com análises e ciência de dados firmemente incorporadas em áreas como detecção de fraudes, combate à lavagem de dinheiro (AML) e gerenciamento de riscos, o setor está prestes a ser pioneiro em outra onda de recursos alimentados por IA, alimentados por tecnologias generativas baseadas em IA.

A indústria está à beira de uma revolução de IA comparável à adoção da Internet ou à introdução do smartphone. Assim como os dispositivos móveis geraram ecossistemas inteiramente novos de aplicativos e comportamentos do consumidor, a IA e especialmente os sistemas baseados em GenAI estão prontos para remodelar fundamentalmente como trabalhamos, interagimos com os clientes e gerenciamos riscos.

As organizações que estão prontas para se mover estão preparadas para mudanças transformacionais em segurança, produtividade, eficiência, experiência do cliente e geração de receita. Com a maioria das violações de dados devido a credenciais de usuário comprometidas, qualquer estratégia de segurança de IA que se preze não apenas volta sua atenção para incluir a educação do usuário final, mas também depende da capacitação no nível do dispositivo, possibilitada por uma nova classe de processadores de PC. Vamos primeiro dar uma olhada no que tornou a FSI uma provável pioneira.

Setor de IA

Ironicamente, com sua reputação de conservadorismo, a FSI sempre esteve na vanguarda da descoberta de novas maneiras inteligentes de gerenciar dados, particularmente grandes volumes de dados. Isso ocorre em parte por necessidade: a enorme quantidade de dados gerados na FSI apresenta um desafio permanente de volume-variedade-velocidade e o ambiente regulatório rigoroso constitui um caso convincente para abraçar a IA de braços abertos.

Equilibrando inovação com risco

Cada indústria entenderá a paralisia frustrante que vem depois de projetos de prova de conceito de IA: muitos experimentos empolgantes, mas onde está o ROI? Implementar IA traz um mundo de preocupações, incluindo:

• Saber por onde começar
• Falta de abordagem estratégica (IA pela IA)
• Os sete Vs dos dados (volume, veracidade, validade, valor, velocidade, variabilidade, volatilidade)
• Lacunas de competências e escassez de talentos
• Gerenciando riscos de segurança cibernética em evolução
• Atender às leis de conformidade em evolução sobre IA e GenAI que diferem entre países e regiões geográficas
• Dificuldade em integrar dados simples ou complexos de diversas fontes, especialmente com sistemas legados (silos de dados) e alucinações
• Garantir transparência, explicabilidade e justiça/ausência de preconceitos
• Confiança do cliente em relação à privacidade de dados e resistência dos funcionários
• Perda de dados de clientes e estratégias comerciais confidenciais fora da empresa (por exemplo, o ChatGPT é proibido em algumas grandes instituições)
• Hardware e dispositivos com pouca potência
• Moeda dos dados
• Governança
• Medo de deslocamento
• Balanceamento de nuvens locais, híbridas e públicas

IA baseada em segurança

Se o setor tem disposição para adotar a IA, ele também tem uma preocupação primordial com a segurança, especialmente a segurança cibernética e a proteção de dados, o que o impede de progredir.

Além da precisão, explicabilidade e transparência, a segurança é uma pedra angular da integração de IA em processos de negócios. Isso inclui aderir ao regulamentações de IA necessárias e diferentes de todo o mundo, como a Lei de IA da UE, da Lei de Resiliência Operacional Digital (DORA) na UE, o modelo descentralizado nos Estados Unidos e o RGPD, bem como garantir a privacidade dos dados e a segurança das informações. Ao contrário dos sistemas de TI tradicionais, as soluções de IA devem ser construídas sobre uma base de governança forte e medidas de segurança robustas para serem responsáveis, éticas e confiáveis.

No entanto, com a integração da IA ​​no FSI, isso apresenta vários novos vetores de ataque, como ataques de segurança cibernética, envenenamento de dados (manipulação dos dados de treinamento usados ​​pelos modelos de IA, levando a resultados imprecisos ou maliciosos), inversão de modelo (onde os invasores inferem informações confidenciais das respostas do modelo de IA) e entradas maliciosas projetadas para enganar os modelos de IA, causando previsões incorretas.

IA responsável

IA responsável é imperativo ao desenvolver e implementar uma ferramenta de IA. Ao alavancar a tecnologia, é fundamental que a IA seja legal, ética, justa, que preserve a privacidade, segura e explicável. Isso é vital para a FSI, pois prioriza transparência, justiça e responsabilidade.

Os seis pilares da IA ​​Responsável que as organizações devem aderir incluem:

1. Diversidade e inclusão – garante que a IA respeite perspectivas diversas e evite preconceitos.
2. Privacidade e segurança – protege os dados do usuário com medidas robustas de segurança e privacidade.
3. Responsabilidade e confiabilidade – responsabiliza os sistemas/desenvolvedores de IA pelos resultados.
4. Explicabilidade – torna as decisões de IA compreensíveis e acessíveis a todos os usuários.
5. Transparência – fornece uma visão clara dos processos e da tomada de decisões de IA.
6. Sustentabilidade – Impacto Ambiental e Social minimiza a pegada ecológica da IA ​​e promove o bem social.

Repensando o papel da TI

No mundo tradicional, você responderia a esses desafios potencializando seus sistemas de TI: processamento de transações, gerenciamento de dados, suporte de back-office, capacidade de armazenamento e assim por diante. Mas, à medida que a IA se infiltra ainda mais em sua pilha de tecnologia, o jogo muda. À medida que se torna mais do que software, a IA cria uma maneira inteiramente nova de operar.

Então, suas equipes de TI se tornam não apenas "as guardiãs dos dados", mas consultoras digitais para sua força de trabalho, automatizando tarefas de rotina, integrando soluções orientadas por IA e fazendo com que os dados trabalhem para elas, ajudando-as a melhorar sua própria produtividade e eficiência, e dando a elas o poder de processamento pessoal de que precisam. Soluções alimentadas por IA em dispositivos inteligentes como PCs de IA rodando nos mais recentes processadores de alta velocidade, como os processadores escaláveis ​​Intel® Xeon®, preveem as necessidades do usuário com base no comportamento, enquanto mantêm os dados privados, a menos que sejam compartilhados com a nuvem. Além disso, os PCs de IA de hoje oferecem recursos de processamento emergentes, como unidades de processamento neural (NPUs) que aceleram ainda mais as tarefas de IA e reforçam a proteção de segurança.

IA em uso hoje

Hoje, estamos vendo alguns casos de uso de IA interessantes que terão implicações em toda a indústria. Mas, primeiro, as empresas devem construir uma arquitetura de IA escalável, segura e sustentável, e isso é muito diferente de construir um patrimônio de TI tradicional. Requer uma abordagem holística, baseada em equipe, envolvendo stakeholders da liderança da divisão, arquitetura de infraestrutura, operações, desenvolvimento de software, ciência de dados e linhas de negócios. Os casos de uso incluem:

• Simulação e modelagem: Simulações preditivas, aprendizado profundo e aprendizado por reforço para personalizar recomendações, melhorar cadeias de suprimentos e otimizar a tomada de decisões, previsões e gerenciamento de riscos.
• Detecção de fraude e segurança: Algoritmos de reconhecimento de padrões baseados em IA para detectar anomalias, automatizar a detecção de fraudes, aprimorar a verificação de conformidade do KYC (Conheça seu Cliente) e fortalecer a segurança.
• Filiais inteligentes e edifícios inteligentes transformação: Quiosques com tecnologia de IA e análises de ponta para criar experiências personalizadas para o cliente (como traduções simultâneas de vários idiomas); processamento LLM local para garantir privacidade completa e câmeras inteligentes melhoram a segurança das agências.
• Automação do processo: A IA simplifica tarefas e fluxos de trabalho repetitivos, como relatórios financeiros, reconciliação de registros, processamento de empréstimos e aprimoramento de serviços ao cliente, ao mesmo tempo em que garante conformidade e segurança.
• Processos reinventados: A IA oferece uma oportunidade de repensar fundamentalmente os processos de negócios, indo além da simples digitalização para criar fluxos de trabalho verdadeiramente inteligentes.
• Operações de IA: As tecnologias de IA podem automatizar fluxos de trabalho de infraestrutura para acelerar o provisionamento e a resolução de problemas.
• Serviços ao cliente: IA que permite que organizações forneçam suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, respostas instantâneas, experiências personalizadas e resolução de problemas mais eficiente, incluindo assistentes virtuais.
• Acelere a due diligence: Acelere significativamente seu processo de due diligence, seja na análise de contratos ou como parte de fusões e aquisições, e identifique potenciais sinergias, bem como riscos.
• Conformidade: Automatizando verificações regulatórias, garantindo precisão, reduzindo riscos e mantendo registros atualizados de forma eficiente.
• Gestão de patrimônios e consultores de patrimônio pessoal: Combinar clientes com produtos financeiros adequados e fornecer consultoria de investimento personalizada para aumentar a satisfação do cliente e a eficiência operacional.
• Economia de energia: A otimização de IA em data centers e IA no dispositivo com processadores de alta eficiência melhora o gerenciamento de energia e reduz o consumo de energia.
• Funcionários digitais: A IA pode permitir a automação de processos e tarefas com agentes supervisionados por funcionários.

Traçando um caminho a seguir

Em 2025, o poder transformador da IA ​​reside não apenas no que ela pode fazer, mas também em como arquitetamos sua implantação. Construir um ecossistema de IA escalável, seguro e sustentável exige colaboração entre liderança, infraestrutura, operações e equipes de desenvolvimento. À medida que os setores adotam a IA – desde simulações preditivas até detecção de fraudes, automação de processos e experiências personalizadas para o cliente –, eles estão reinventando fluxos de trabalho, aprimorando a conformidade e impulsionando a eficiência energética. A IA não é mais uma ferramenta – é a base da inovação inteligente e do crescimento sustentável.