Resolvendo desafios proeminentes com IA em serviços financeiros

Escrito por: Chad Davis, Sr. Gerente de Marketing de Soluções Industriais

O setor de serviços financeiros está passando por uma profunda transformação devido à incorporação da inteligência artificial (IA). De acordo com o relatório F5 State of Application Strategy: Edição de Serviços Financeiros , mais de 80% das organizações deste setor já integraram IA em seus sistemas. Essa ampla adoção não é surpreendente, dado o potencial da IA. Quando questionados sobre o quão valiosa seria a implementação de casos de uso específicos de IA para suas instituições, os entrevistados do Estudo de Benchmarking de IA Gen do Google Cloud selecionaram 72% ou mais (extremamente valioso ou razoavelmente valioso) para os seguintes casos de uso: assistentes virtuais aprimorados (80%), pesquisas de documentos financeiros (78%), recomendações personalizadas (76%) e análise do mercado de capitais (72%).

Este artigo explorará os principais casos de uso de IA em serviços financeiros, a importância de tecnologias essenciais de IA, como geração aumentada de recuperação (RAG), e como a implementação de soluções apropriadas pode enfrentar alguns dos principais desafios associados à IA no setor financeiro.

Principais casos de uso de IA no setor de serviços financeiros

  • Experiências aprimoradas para titulares de contas: A IA pode enriquecer significativamente a experiência do usuário por meio da recuperação simplificada de informações relevantes e melhor personalização contextual do titular da conta. Por exemplo, a IA pode extrair instantaneamente o histórico do cliente e informações sobre participação na carteira durante uma chamada ao vivo com um agente do call center. Ele também tem o potencial de direcionar chatbots e assistentes virtuais para fornecer as informações mais relevantes e úteis, incluindo respostas que provavelmente resultarão em upselling ou cross selling com base no cenário. Veja como o Morgan Stanley está usando IA para melhorar a experiência de seus funcionários e clientes aqui.
  • Detecção de fraude: A IA melhora as taxas de detecção de fraudes, ao mesmo tempo que limita falsos positivos, por meio de monitoramento em tempo real e detecção de anomalias. Procure soluções com infusão de IA que possam se adaptar mais rápido do que os criminosos conseguem se reequipar e sejam fortalecidas por algoritmos de aprendizado de máquina baseados em análises comportamentais .
  • Gestão de riscos e conformidade: A IA tem o potencial de ser fundamental na gestão de riscos e ajudar as organizações a garantir que estejam em conformidade com os requisitos regulatórios mais recentes. Por exemplo, ao aproveitar modelos avançados de IA, as organizações podem prever tendências de mercado e avaliar a capacidade de crédito com maior precisão, tudo isso mantendo a conformidade.
  • Eficiência operacional: A IA impulsiona a eficiência operacional ao automatizar tarefas de rotina e, ao mesmo tempo, garantir a conformidade. De acordo com a MIT Technology Review , a implementação de IA generativa pode levar a uma economia de custos anual de US$ 340 bilhões em todo o setor de serviços financeiros. Organizações que utilizam IA relatam um aumento de 18% na satisfação do cliente, produtividade e participação de mercado, com um retorno médio de US$ 3,50 para cada dólar gasto.

A importância das principais tecnologias de IA, como RAG, no setor de serviços financeiros

À medida que as instituições adotam cada vez mais a IA para aprimorar a experiência do cliente, melhorar a detecção de fraudes, otimizar o gerenciamento de riscos e aumentar a eficiência operacional, é crucial aproveitar as técnicas e tecnologias avançadas de IA corretas. Uma dessas técnicas é o RAG.

O RAG combina os pontos fortes da recuperação de informações e da geração de linguagem natural para produzir resultados mais precisos e contextualmente relevantes. Em essência, ele pega propriedade intelectual profunda ou dados privados de empresas e os combina com o poder de modelos de IA generativos, como o ChatGPT da OpenAI. Ele funciona recuperando documentos relevantes ou informações de vários bancos de dados, que geralmente estão em ambientes distribuídos, e os utiliza para gerar rapidamente respostas coerentes.

Com a IA em serviços financeiros, a RAG desempenha um papel fundamental no aprimoramento de vários casos de uso baseados em IA. Por exemplo, em nosso exemplo anterior de como a IA pode melhorar a experiência do titular da conta, o RAG melhora a precisão e o contexto da resposta. Um chatbot de atendimento ao cliente que usa RAG pode extrair informações de fontes internas da empresa, como detalhes da conta e histórico de transações, para fornecer respostas precisas e personalizadas, resultando em melhores experiências para o cliente.

Além disso, o RAG pode ajudar a otimizar as operações e garantir a conformidade com os requisitos regulatórios automatizando a recuperação e o processamento de documentos e dados mais relevantes.

Infelizmente, apesar de seus benefícios, o RAG também traz desafios que geralmente decorrem da dependência de cargas de trabalho que abrangem diferentes tecnologias e ambientes de infraestrutura.

Superando os desafios do RAG com soluções de IA eficazes

Os principais desafios associados ao RAG em serviços financeiros incluem atraso no desempenho, riscos à segurança de dados e a possibilidade de não conformidade. Esses desafios podem impactar significativamente as operações e o potencial de IA de uma organização de serviços financeiros se não forem abordados adequadamente. A parceria com o fornecedor de soluções certo pode ajudar a enfrentar esses desafios de forma eficaz ao:

  • Minimizando o atraso de desempenho com balanceamento de carga aprimorado: Os processos RAG envolvem tarefas pesadas de recuperação e geração de dados, o que pode levar a altos volumes de tráfego. Seria ideal ter uma solução de balanceamento de carga que gerenciasse com eficiência a distribuição de tráfego entre servidores e ambientes distribuídos, garantindo desempenho ideal e minimizando a latência, mantendo assim a capacidade de resposta dos sistemas de IA.
  • Reduzindo a exposição de dados confidenciais com segurança de application aprimorada: Os sistemas RAG lidam com dados financeiros e pessoais confidenciais, o que os torna alvos principais de ataques cibernéticos. Uma solução de segurança de API ou um produto AI Gateway pode proteger contra ameaças e vulnerabilidades, salvaguardando a integridade e a confidencialidade dos dados usados em processos de IA.
  • Simplificando a conformidade regulatória e reduzindo multas e remediações subsequentes com recursos aprimorados de conformidade e relatórios: As instituições de serviços financeiros devem cumprir requisitos regulatórios rigorosos. Uma solução de registro e análise que pode capturar registros detalhados de atividades de IA, incluindo acesso a dados, processamento e geração de saída, pode ser crucial para ajudar os serviços financeiros a otimizar seu processo de auditoria de conformidade . Esse nível de detalhe é crucial para demonstrar a conformidade com os padrões regulatórios, pois fornece uma trilha de auditoria clara das operações de IA. As soluções mais avançadas do mercado agora têm IA incorporada em seus recursos de registro e análise para ajudar a resumir os registros .

Mitigando o risco de IA e se preparando para o sucesso

O impacto da IA nos serviços financeiros não pode ser exagerado. Ele tem o potencial de revolucionar as experiências dos correntistas, aprimorar a detecção de fraudes, melhorar o gerenciamento de riscos e otimizar a eficiência operacional e a conformidade. O papel de tecnologias críticas de IA, como RAG, no aumento dessas capacidades é uma parte importante desse potencial, mas traz novos desafios a serem considerados.

Ter as soluções adequadas em vigor pode desempenhar um papel fundamental no enfrentamento dos desafios associados ao RAG. Saiba mais sobre por que os aplicativos de IA modernos exigem as soluções mais modernas.