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.
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.
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:
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.