IA generativa no setor bancário: promessa futura ou exagero atual?

O potencial transformador da IA ​​generativa para o setor bancário foi um tema que explorámos intensamente no início do ano. Com os rápidos avanços no setor de tecnologia, seis meses podem parecer uma vida inteira. Vale a pena parar um pouco para olhar
revise e avalie como a IA generativa moldou e influenciou o setor bancário. 

O ponto crucial da promessa da IA ​​generativa reside na sua capacidade inata de simular conversas semelhantes às humanas, produzindo respostas e soluções baseadas em informações contextuais e conversacionais do usuário. Sua aplicação abrange desde atendimento aprimorado ao cliente até
ofertas de produtos personalizadas, para ajudar na detecção precoce e prevenção de transações fraudulentas. A ideia central ainda é elevar a experiência bancária tradicional, infundindo-lhe capacidade de resposta, personalização e segurança. 

Mas agora devemos fazer a pergunta: a IA generativa no setor bancário é uma virada de jogo ou apenas um burburinho no setor? Em suma, penso que concordo com o Hype Cycle da Gartner de que estamos actualmente perto do pico das expectativas inflacionadas. Como tal, o resultado do negócio e a
o caso de negócios é fundamental para a implementação de IA generativa. 

À medida que o ano avançava, houve muitos exemplos de adoção em fase inicial em bancos, bem como em empresas de tecnologia, integrando capacidade de IA generativa em diversas áreas bancárias. O resultado ideal, e muito possível, mudou de um
chatbot apenas respondendo à consulta de um cliente; esse chatbot agora pode ser configurado para compreender as nuances do sentimento do cliente, oferecendo soluções em tempo real e, em muitos casos, antecipando consultas antes mesmo de serem feitas. A capacidade da tecnologia de
compreender o contexto melhorou significativamente, levando assim a opções para reduzir os casos de falhas de comunicação. 

Há também a proposta de valor de detecção e prevenção de fraudes. Os sistemas tradicionais de detecção de fraudes operam com base em padrões conhecidos. A IA generativa pode criar conjuntos de dados sintéticos para treinar modelos para reconhecer técnicas fraudulentas novas e em evolução,
melhorar a robustez dos sistemas de deteção de fraudes. 

No risco de crédito, a capacidade da tecnologia para gerar dados sintéticos que reflectem situações de crédito do mundo real pode proporcionar aos bancos uma visão mais profunda, promovendo um processo de tomada de decisão mais sofisticado. Além disso, ao simular diversos comportamentos dos clientes,
os bancos podem antecipar as necessidades dos clientes com maior precisão, aperfeiçoando os seus serviços no processo, mas, o mais importante, otimizando as suas decisões de crédito. 

No entanto, a IA generativa traz consigo o seu próprio conjunto de preocupações. Embora os dados sintéticos possam ser uma ferramenta poderosa, confiar excessivamente neles sem uma validação rigorosa pode levar a resultados enganosos. Os dados do mundo real têm suas nuances, que nem sempre podem ser capturadas totalmente
por modelos generativos. 

Além disso, a geração de dados financeiros pessoais sintéticos, mesmo que não identificados, pode suscitar preocupações éticas. Há uma linha tênue entre simular dados realistas para treinamento de modelo e infringir direitos de dados pessoais. Transparência de fontes e
os controles sobre os dados se tornarão mais críticos. Além disso, os reguladores serão cautelosos em relação aos modelos financeiros baseados em grande parte em dados sintéticos e quererão compreender os controlos e testes para garantir que se evitam distorções, à semelhança da forma como tratam a avaliação da política de crédito.
aplicativo. Exigirão maior transparência sobre o funcionamento dos modelos de IA, colocando desafios aos bancos que poderão ter dificuldades em explicar decisões complexas de IA. 

Concluindo, a IA generativa no sector bancário não será claramente uma tendência passageira – é uma ferramenta com imenso potencial. Mas, como acontece com qualquer ferramenta, seu valor é medido pela eficácia com que é utilizada e pelos resultados comerciais e melhorias alcançadas. Isso é
não é tudo, e muitas vezes precisará ser combinado com outros modelos e tecnologias de IA para alcançar os resultados desejados. Embora não haja como refutar o valor potencial que pode proporcionar, é vital moderar as expectativas e permanecer vigilante relativamente às armadilhas.

• Conteúdo com tecnologia de SEO e distribuição de relações públicas. Seja amplificado hoje.
• PlatoData.Network Gerativa Vertical Ai. Capacite-se. Acesse aqui.
• PlatoAiStream. Inteligência Web3. Conhecimento Amplificado. Acesse aqui.
• PlatãoESG. Carbono Tecnologia Limpa, Energia, Ambiente, Solar, Gestão de resíduos. Acesse aqui.
• PlatoHealth. Inteligência em Biotecnologia e Ensaios Clínicos. Acesse aqui.
• Fonte: https://www.finextra.com/blogposting/25368/generative-ai-in-banking-future-promise-or-present-hype?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs