A inteligência artificial não é uma novidade no sector bancário, tendo os bancos vindo a explorar e a investir no seu potencial nos últimos anos. No entanto, com a inclusão da IA generativa e o ritmo acelerado ao nível de avanços tecnológicos, os executivos bancários estão a sonhar com as promessas de criar melhores produtos, mais rapidamente e de uma forma mais rentável.

À medida que as soluções e os fornecedores de IA proliferam a um ritmo acelerado, um dos principais desafios para os bancos é manterem-se atualizados, antecipando e minimizando os riscos. Como é que os bancos podem tirar partido da IA para melhorar a experiência do cliente, desenvolver novos produtos e serviços (mais rápidos e mais baratos) e melhorar a eficiência operacional, sem criar riscos indevidos? Como é que podem utilizar a IA de forma mais estratégica para impulsionar o crescimento rentável e preparar as suas empresas para o futuro?

Existem considerações fundamentais a ter em conta:

1.A transformação da relação tradicional com o cliente no setor bancário
A principal missão dos bancos é promover e proteger os interesses financeiros dos seus clientes. Como tal, encontrar formas de servir melhor os clientes é um imperativo e um desafio constante, especialmente à medida que as novas tecnologias abrem o mercado a novos concorrentes. Os bancos compreendem que, para se manterem à frente da concorrência, precisam de melhorar continuamente a experiência do cliente em todas as suas linhas de serviço. Isto significa acrescentar valor à relação com o cliente em todos os pontos de contacto ao longo do seu percurso. Sem uma experiência do cliente diferenciada, os bancos perderão terreno para as startups, fintechs e outros novos atores especializados em inovação bancária.

A IA é a grande promessa para transformar a relação tradicional com o cliente no setor bancário. Por exemplo, os agentes virtuais de IA estão a revolucionar a experiência do cliente, bem como no suporte a autosserviço e personalização. Através da IA, os clientes podem aceder aos serviços por si próprios – a qualquer hora e em qualquer lugar – enquanto recebem apoio e ofertas mais personalizadas.

2.A importância das parcerias de IA
Muitos bancos estão prontos para iniciar a corrida à IA, mas não sabem por onde começar. As áreas de preocupação incluem a utilização responsável da IA, o retorno de investimento, a governação e o impacto organizacional. É por isso que é fundamental que os bancos encontrem um parceiro experiente em serviços de consultoria empresarial e de TI que possa ajudar a orientar a sua estratégia de IA. Tal como os parceiros noutras áreas tecnológicas se tornaram essenciais na banca, as parcerias de IA serão igualmente vitais para obter todas as vantagens que a IA proporciona. Muitos bancos estão a optar por estabelecer parcerias com start-ups e fintechs para alavancar a sua inovação, soluções e agilidade, em vez de competir diretamente

3.A abrangência da IA pode ser utilizada para avançar a estratégia global de um banco
As tendências tecnológicas anteriores no sector bancário, como os micros serviços, as API, a cloud, RPA´s, entre outras, tiveram impacto principalmente nas operações de back-end, gerando eficiências e poupanças de custos.

A IA é diferente, sendo o seu impacto mais abrangente. Através da IA, os bancos têm a oportunidade de moldar a sua direção estratégica e obter benefícios que vão muito além das suas operações de back-end. Por este motivo, ao contrário do que acontecia com as tendências tecnológicas anteriores, estamos a descobrir mais entusiasmo em relação à IA na vertente empresarial/comercial dos bancos.

4. A importância de determinar se e quando a IA é adequada para a organização
Como sempre, o desafio para qualquer organização é encontrar a solução tecnológica certa, adequada às necessidades da operação. Quando é que a IA é realmente necessária? O que é que a IA pode fazer para além das actuais tecnologias existentes? Há uma abundância de novos use cases para utilizar a IA e/ou combiná-la com formas mais simples de inteligência e automação. A IA pode ir além da agregação de dados, da verificação de formulários e da análise preditiva, apresentando cenários possíveis e recomendando a estratégia que um banco deve tomar com base nos seus objetivos. É claro que isto está sujeito a uma análise humana para garantir que os dados subjacentes são exatos e para validar os resultados da IA.