Os bancos estão adotando a IA com cautela para aplicações internas

Alguns dos maiores bancos da América do Norte e da Europa estão aumentando a receita e reduzindo custos com o uso de ferramentas de IA que podem aconselhar as equipes de vendas, automatizar decisões de crédito e gerar códigos. No entanto, eles não efetivaram a tecnologia de forma ampla para os clientes, e a maioria das implementações de IA generativa ainda deve demorar pelo menos um ano.

JP Morgan Chase (JPMC), HSBC, Deutsche Bank e Royal Bank of Canada (RBC) estão entre as instituições que estão treinando softwares de IA para identificar padrões e automatizar processos para ajudar a gerenciar funções de back-office, incluindo identificar fraudes em cartões de crédito, conceder empréstimos, orientar equipes de cliente e escrever código de computador, disseram executivos no Evident AI Symposium em Nova York em novembro de2023.

O JPMC, que liderou o último ranking da empresa de pesquisa Evident, sediada em Londres, sobre maturidade da IA em bancos globais, está usando IA para personalizar ofertas a clientes de cartão de crédito, fazer recomendações para equipes de vendas designadas a clientes corporativos e reduzir fraudes. O JPMC ainda não está gerando receita com a IA generativa, o campo que usa grandes modelos de linguagem treinados em grandes quantidades de dados privados e da internet para compor textos, resumir documentos e planejar estratégias de investimento. O Deutsche Bank implementa IA para combater a lavagem de dinheiro, mas está restringindo o emprego da tecnologia no software usado pelos clientes.

As aplicações de IA generativa que poderiam responder às consultas de pesquisa de investimento dos clientes, resumir os lucros das empresas ou preparar briefings detalhados de reuniões estarão em produção somente em meados de 2025, afirmaram executivos de bancos e bolsas de valores na conferência.

"A fruta não está tão madura quanto eu acho que as pessoas gostariam", disse Teresa Heitsenrether, diretora de dados e análise da JPMC. O banco obterá mais de US $ 1,5 bilhão em valor este ano com a execução de ferramentas de IA para simplificar operações, detectar fraudes, analisar transações quanto a possíveis violações de sanções e tomar decisões de crédito, disse Heitsenrether. A receita é proveniente de melhores ofertas de cartões ou de sugestões de próximas etapas para as equipes de vendas. "Temos grandes quantidades de dados e temos a capacidade de investir", afirmou.

Heitsenrether, uma veterana do JPMC nomeada este ano para liderar a adoção de IA em toda a empresa, disse que "todo esse valor até o momento para a empresa foi entregue por meio de ferramentas de inteligência de negócios e métodos mais tradicionais de IA, como machine learning", que podem encontrar padrões e fazer previsões, mas ainda não com a IA generativa. "Definitivamente, vemos um enorme potencial nisso", disse ela, citando as centenas de casos de uso em andamento no JPMC.

O RBC do Canadá, em terceiro lugar na classificação da Evident, também está adotando uma abordagem cautelosa para fornecer a tecnologia generativa aos clientes corporativos. "Não esperamos que muitos clientes bancários interajam com um chatbot para obter aconselhamento financeiro em 2024", disse Foteini Agrafioti, diretor científico da RBC e chefe da incubadora Borealis AI.

O RBC não acredita que a IA generativa esteja pronta o suficiente para aplicações voltadas para o cliente, segundo Agrafioti. Em vez disso, está criando bancos de testes para determinar se grandes modelos de linguagem podem permitir que analistas de pesquisa e associados compilem relatórios rapidamente ou se os modelos podem reduzir os custos do call center.

Uma grande oportunidade de mercado

Os bancos estão testando sistemas de IA generativa para analisar documentos e outras informações não estruturadas que não residem em bancos de dados para aplicações como o resumo de pesquisas de mercados de capitais, verificação de carteiras de investimentos de clientes quanto a riscos e reequilíbrio e pesquisa de clientes.

A tecnologia poderia criar entre US$ 200 e US$ 340 bilhões adicionais em valor anual em todo o setor, segundo estimativas da consultoria McKinsey & Company, se bancos maximizarem seu uso para fins de conformidade regulatória, serviço ao cliente, codificação e gerenciamento de riscos. Ainda assim, muitos bancos hesitaram em implementar a IA generativa em produção, e os projetos comerciais provavelmente estrearão em 2024, com impacto no lucro em 2025, segundo a CEO da Evident, Alexandra Mousavizadeh.

Entre os projetos de IA generativa que os bancos e as bolsas de valores têm em andamento estão: aprimorar seus recursos de pesquisa corporativa, compilar briefings para reuniões entre executivos sênior do setor bancário e seus clientes, substituir relatórios compilados manualmente em planilhas e painéis de inteligência de negócios e permitir que os clientes consultem corpos de pesquisa de mercados de capitais. "Vamos ter que ser capazes de usar máquinas dessa maneira para competir", disse George Lee, copresidente do escritório de inovação aplicada do Goldman Sachs.

Um fator de controle: os bancos ainda precisam ver quais casos de uso de IA generativa eliminam obstáculos regulatórios primeiro, disse Stefan Simon, membro do conselho de administração e chefe de Américas do Deutsche Bank. "Muitos bancos não estão muito interessados em serem os primeiros a implementar", afirmou. "O cenário regulatório dá uma outra perspectiva a essa concorrência."

Competindo por talentos em IA

A Evident publica um índice semestral que classifica 50 dos maiores bancos norte-americanos, europeus e asiáticos por seus recursos de IA usando quatro critérios: liderança top-down, talento, inovação e transparência. O JP Morgan Chase superou o índice de novembro — que mede mais de 100 critérios, incluindo pesquisa, patentes, retenção, empreendimentos e parcerias — seguido pelo Capital One, RBC, Wells Fargo e UBS.

Os bancos estão contratando muitos cientistas de dados, engenheiros, desenvolvedores e outros especialistas de IA, mesmo que estejam reduzindo em outras áreas. As instituições classificadas no estudo da Evident aumentaram seu número de cargos em IA em 10% entre maio e setembro de 2023, enquanto reduziram o número total de funcionários em 2,5%.

A remuneração está aumentando entre os executivos de dados, análises e IA. A remuneração média (PDF) para esses executivos, incluindo subsídios de capital, foi US$ 901.000 nos Estados Unidos e US$ 676.000 na Europa em 2021, de acordo com a empresa de recrutamento Heidrick & Struggles. Os executivos europeus de IA e análises de dados em serviços financeiros levaram para casa uma média de US$ 961.000, superando todos os campos.

De olho nos custos

Ainda assim, os bancos estão de olho nos custos. Os modelos de IA generativa são extremamente caros para treinar e calibrar. A maioria dos bancos está recorrendo a grandes modelos de linguagem comerciais executados em nuvens públicas, em vez de criar e treinar modelos por conta própria.

"Primeiro de tudo, você mesmo não vai construir essas coisas, pelo menos não este ano", disse Jeff McMillan, diretor de análises e dados do Morgan Stanley. "Você pode trabalhar com qualquer um dos principais provedores e, desde que tenha tudo pronto em termos jurídicos, de conformidade e de risco, poderá mudar o mundo com o que estiver em vigor no momento."

A Oracle, a Meta, a IBM e outras empresas da área de tecnologia, bem como universidades e organizações da área de pesquisa, lançaram a AI Alliance em dezembro de 2023 para criar ferramentas, explicações de modelo, benchmarks e padrões que podem ser compartilhados pelas organizações, oferecendo às empresas uma alternativa para comprar modelos de IA cujo funcionamento pode ser mais fechado a organizações fora do setor tecnológico.

Os bancos entendem o risco de concentrar muitos negócios nas mãos de um único provedor de IA generativa, disseram Heitsenrether da JPMC e McMillan. "O nome do jogo é diversificação", disse ela. "Somos uma loja multicloud e também seremos uma loja com muitas opções de modelos."

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