Em uma era em que os dados tomaram o lugar do petróleo como a commodity mais valiosa, a gestão e a extração de valor dos dados se tornam peças centrais das estratégias competitivas de empresas dos mais diversos setores. Estamos presenciando um crescimento sem precedentes na produção de dados, a tal ponto que o Fórum Econômico Mundial estima que, até 2025, incríveis 463 exabytes de dados serão criados diariamente em todo o mundo. Para se ter uma ideia, isso equivale a centenas de vezes a quantidade de informações contidas em todas as bibliotecas do mundo sendo produzidas diariamente.
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No contexto do setor financeiro, essas enormes quantidades de dados representam uma oportunidade única. Por meio da análise inteligente de dados, as instituições financeiras têm o potencial de aprimorar os serviços existentes e criar novos produtos que se alinhem às necessidades de seus clientes. Com a ascensão do Open Finance, esses dados tornaram-se mais acessíveis do que nunca.
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Nesse novo cenário, bancos, seguradoras e outras instituições financeiras podem acessar, com o consentimento do cliente, os dados financeiros de um indivíduo. Esses incluem informações sobre transações, produtos financeiros contratados, renda, entre outros. Quando devidamente analisadas, essas informações permitem que as instituições financeiras criem um perfil detalhado do comportamento financeiro do cliente.
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Com essa capacidade de conhecer profundamente seus clientes, as instituições financeiras podem personalizar ainda mais suas ofertas. Elas podem desenvolver produtos e serviços que atendam diretamente às necessidades do cliente, como um cartão de crédito com benefícios exclusivos, uma conta corrente com taxas diferenciadas ou um plano de investimento personalizado.
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A democratização do acesso a esses dados também fomenta a inovação neste setor. Startups financeiras, ou fintechs, têm agora a capacidade de acessar uma ampla gama de dados financeiros que podem ser usados para criar produtos e serviços inovadores. Isso está resultando em um mercado financeiro mais dinâmico e diversificado, onde os clientes têm mais opções à sua disposição.
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No entanto, o acesso a grandes quantidades de dados e a capacidade de usá-los de maneira eficaz são duas coisas diferentes. Para realmente aproveitar o potencial dos mesmos, as instituições financeiras precisam de uma ferramenta adicional: a inteligência escalável.
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Como a Inteligência Escalável Potencializa o Setor Financeiro
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Mas afinal, o que é exatamente a inteligência escalável e como ela pode impulsionar o setor financeiro? A inteligência escalável é uma combinação de aprendizado de máquina e outras tecnologias avançadas, com a capacidade de processar grandes volumes de dados em tempo real de forma ágil e eficiente. Essa capacidade dinâmica se torna vital no setor financeiro, que lida com milhões de transações diariamente. Ela ajuda a identificar padrões e anomalias indicativas de atividade fraudulenta, além de prevenir transações suspeitas.
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Além disso, a inteligência escalável não se limita apenas à prevenção de fraudes. Ela pode ser usada para identificar novas oportunidades de negócios, melhorar a experiência do cliente e otimizar operações. Algumas instituições financeiras já estão utilizando a inteligência escalável para personalizar campanhas de marketing e agilizar seus processos de aprovação de empréstimos.
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Com a aceleração na geração de dados, a inteligência escalável torna-se cada vez mais crucial no setor financeiro. As instituições que souberem utilizar eficazmente dados e inteligência terão uma vantagem significativa sobre a concorrência.
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Desafios na Implementação da Inteligência Artificial
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Apesar do enorme potencial, a adoção da inteligência artificial enfrenta diversos obstáculos. Muitos projetos de IA nunca chegam a ver a luz do dia, e aqui estão algumas razões:
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Custos elevados são uma barreira comum. As necessidades de infraestrutura de IA muitas vezes excedem o que a infraestrutura de TI existente pode suportar, tornando a implementação das ferramentas necessárias para os projetos de IA um desafio.
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O fenômeno da Shadow IT é outro obstáculo significativo. Isso ocorre quando equipes de inovação ou departamentos de pesquisa desenvolvem projetos de IA de forma independente do departamento de TI principal, levando à fragmentação de dados e falta de supervisão. Como resultado, a produtividade é afetada e o tempo necessário para treinar modelos de aprendizado de máquina aumenta.
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A complexidade dos modelos de aprendizado de máquina e sua dependência de conjuntos de dados de treinamento específicos, juntamente com sua sensibilidade a mudanças no ambiente, podem levar à Dívida Técnica do Aprendizado de Máquina. Isso significa que a manutenção e atualização desses modelos podem se tornar cada vez mais desafiadoras e onerosas com o passar do tempo.
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Além disso, infraestrutura subutilizada pode levar a custos desnecessários. A alocação ineficiente de recursos pode resultar em custos mais elevados do que seria necessário com uma infraestrutura virtualizada e sob demanda.
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O Caminho para a Adoção Plena da IA
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Como, então, as instituições financeiras podem superar esses obstáculos e maximizar o valor da IA?
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A Datarisk, com sua solução Model as a Service (MaaS), oferece uma resposta eficaz a este dilema. Projetada para integrar capacidades preditivas em fluxos de trabalho existentes, o MaaS alivia as instituições financeiras das preocupações com infraestrutura e custos de engenharia. Com o desenvolvimento e a gestão de modelos de IA nas mãos de um provedor experiente como a Datarisk, as instituições financeiras podem concentrar seus esforços em aplicar a inteligência gerada por esses modelos para impulsionar os resultados dos negócios.
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Ao escolher trabalhar com a Datarisk, as instituições financeiras garantem acesso às mais recentes tecnologias e técnicas de IA. Em um campo onde a inovação ocorre em ritmo acelerado, tal acesso é uma vantagem substancial.
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A solução MaaS da Datarisk é mais do que uma resposta aos desafios da adoção de IA no setor financeiro. Ela representa uma estratégia voltada para o futuro, que transforma esses desafios em oportunidades. Esta é a chance para as instituições financeiras superarem os obstáculos e abraçarem plenamente o poder transformador dos dados e da inteligência escalável.

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