A revolução da inteligência artificial no mercado financeiro

A Inteligência Artificial Gerativa, conhecida como GenAI, tem impactado de forma significativa o mercado financeiro, oferecendo soluções inovadoras e personalizadas para os clientes. Recentemente, grandes avanços nessa área foram observados com o lançamento do ChatGPT 4 pela Microsoft em novembro de 2023, seguido pelo Google com o Gemini 1.5 em fevereiro de 2024, aumentando as possibilidades de uso dessa tecnologia.

O impacto da GenAI no mercado financeiro

No Google Next 2024, evento realizado em abril deste ano em Las Vegas (EUA), novas soluções baseadas no Gemini foram apresentadas, como o Code Assist, Cloud Assist e o Gemini para o BigQuery, destacando-se também sua relevância na área de segurança. Além disso, foi anunciada uma infraestrutura para suportar IA em escala, incluindo parcerias com empresas como Nvidia e Intel, com destaque para o Gemini 1.5, que possibilita o processamento de um milhão de tokens, abrindo novas possibilidades de aplicação.

Benefícios do Gemini 1.5

O Gemini 1.5 permite o processamento de grandes volumes de dados, como uma hora de vídeo de alta qualidade, 30 mil linhas de código ou 11 horas de áudio. Isso possibilita a criação de contextos mais ricos, baseados em documentos, bases de dados e sistemas corporativos, ampliando as capacidades da GenAI no mercado financeiro.

Aplicações da GenAI no mercado financeiro

Com a evolução da GenAI, o mercado financeiro tem explorado novas aplicações, como a geração de dados sintéticos para análises de crédito, validações de sistemas e assistência aos clientes por meio de chatbots especializados. Além disso, a personalização de serviços financeiros e a otimização de processos têm sido objetivos-chave das instituições financeiras.

Desafios e oportunidades

Apesar dos benefícios, a implementação da GenAI no mercado financeiro também apresenta desafios. É necessário investir em treinamento, desenvolvimento de processos e governança para lidar com os riscos potenciais, como a falta de transparência em modelos de IA, questões de privacidade de dados e vieses indesejáveis em resultados.

As organizações precisam trabalhar na garantia da proteção de dados, prevenção de fraudes e sustentabilidade ao utilizar modelos computacionais. O desenvolvimento de métodos e ferramentas para a verificação, validação e correção dos resultados gerados pela GenAI se torna essencial nesse contexto.

O papel do banco BV na adoção da GenAI

O banco BV tem explorado as oportunidades oferecidas pela GenAI em diversas áreas da empresa, como Tecnologia, Auditoria, Riscos, Marketing e Operações. A implementação dessa tecnologia tem impactado desde a governança até a comunicação com os clientes, demonstrando o compromisso da instituição com a inovação e melhoria de seus serviços.

Exemplos de aplicações da GenAI no banco BV

Entre os casos de uso da GenAI no banco BV, destacam-se a governança baseada em IA, a implementação de chatbots para vendas de seguro, a melhoria da produtividade dos desenvolvedores de software e a automação de análises de riscos e geração de relatórios. Essas iniciativas refletem a busca por eficiência e qualidade por parte da instituição.

*Gabriel Lima é Superintendente de Arquitetura, Cloud e Inovação do banco BV.

Perguntas Frequentes sobre GenAI no mercado financeiro:

1. O que é GenAI e qual seu impacto no mercado financeiro?

GenAI se refere à Inteligência Artificial Gerativa, que tem revolucionado o mercado financeiro com soluções inovadoras e personalizadas para os clientes, oferecendo benefícios como a otimização de processos, personalização de serviços e melhoria da qualidade.

2. Quais são os principais desafios da implementação da GenAI no mercado financeiro?

Alguns dos desafios incluem a transparência em modelos de IA, garantia da proteção de dados, prevenção de fraudes e vieses em resultados. É essencial investir em treinamento, processos e governança para lidar com essas questões.

3. Como a GenAI está sendo aplicada no banco BV?

O banco BV tem explorado a GenAI em diversas áreas, como tecnologia, auditoria, riscos e marketing. Exemplos de aplicação incluem a governança baseada em IA, chatbots para vendas de seguro e automação de análises de riscos.