Inteligência artificial, aprendizagem mecânica, análise preditiva, processamento de linguagem natural, visão por computador e microarquitectura são tecnologias nas quais os bancos estão a investir, de acordo com um relatório da Forrester.
Por Anirban Ghoshal
A inteligência artificial, a aprendizagem de máquinas (um subgrupo de IA) e a análise preditiva encabeçam a lista de investimentos em tecnologia planeada para os bancos em 2022, devido à sua capacidade de ajudar a tomar decisões estratégicas de negócios, ajudar a construir aplicações que possam servir os clientes de forma personalizada e impulsionar o crescimento das receitas, de acordo com a empresa de estudos de mercado, Forrester.
As tecnologias quentes para os bancos incluem também 5G, processamento de linguagem natural (PNL), arquitetura de microserviços, e visão informática, de acordo com o recente relatório da Forrester, ‘Top Emerging Technologies in Banking In 2022’.
O relatório, baseado nas respostas ao inquérito de decisores tecnológicos dos bancos e dos seus fornecedores de tecnologia, categoriza 30 tecnologias diferentes em três categorias principais: “quente”, “on-the-radar”, e “hype”.
As tecnologias são consideradas “quentes” se os bancos tiverem um investimento planeado nos próximos 12 meses, disse a Forrester, acrescentando que estes novos investimentos deverão moldar o futuro da indústria bancária e a experiência do cliente.
Entre as tecnologias quentes, a inteligência artificial e a aprendizagem de máquinas – um subconjunto de IA que faz previsões e análises mais precisas à medida que retém dados – continuam a ser de grande interesse, uma vez que os bancos mantêm um forte enfoque nos custos enquanto tentam aumentar a experiência e as receitas dos clientes.
“A aprendizagem de máquinas ajuda a melhorar a automatização de processos em processos, como a origem de empréstimos e a deteção de fraudes, e pode ajudar a proporcionar uma experiência mais personalizada”, disse a Forrester no relatório.
A IA melhora a eficiência operacional
Quase 37% dos inquiridos que já estão a utilizar inteligência artificial nos serviços financeiros consideram a melhoria da eficiência operacional um benefício da utilização da IA, mostra o relatório. Quase 33% dos inquiridos afirmam que a aprendizagem por máquinas pode levar a uma melhor experiência do cliente.
A análise em tempo real e preditiva é outra tecnologia quente para os bancos, com quase 89% dos inquiridos a confirmar que estão nas fases de planeamento, implementação ou operacionalização da utilização destas tecnologias, mostra o relatório.
A razão do elevado interesse deve-se aos conhecimentos que estas tecnologias podem gerar, dando aos bancos a capacidade de tomar decisões comerciais mais bem informadas e de servir os clientes de uma forma mais personalizada, disseram Jost Hopperman e Martha Bennett, os principais analistas da Forrester.
5G, PNL, e a arquitetura dos microserviços são também tecnologias em que os bancos começam a investir, embora tenham um interesse mais moderado do que na IA e na análise, mostra o relatório.
5G ajuda no serviço ao cliente
O 5G deverá tornar-se numa tecnologia de uso geral para o sector dos serviços financeiros, uma vez que a maioria das organizações começa a utilizá-la para comunicações de baixa latência, disse a Forrester. Enquanto a infraestrutura 5G está apenas a começar a aumentar, quase 56% dos inquiridos acreditam que o serviço ao cliente é um caso de grande utilização da tecnologia, diz o relatório.
Além disso, a organização diz que o processamento de linguagem natural (PNL) e o seu subconjunto, a compreensão da linguagem natural (NLU), é de interesse moderado devido aos desafios, incluindo a compreensão das línguas locais, dialetos e sotaques. Apenas 23% dos inquiridos que usam IA nos serviços financeiros usam PNL e apenas 19% usam NLU, de acordo com a Forrester.
Entretanto, a visão por computador, que pode ser considerada um uso específico da aprendizagem mecânica, de acordo com a Forrester, viu um aumento do interesse, com a maioria dos bancos a utilizá-la para a compreensão de imagens digitais ou vídeos de alto nível, para casos de utilização que vão desde a verificação da identidade até ao apoio a projetos de realidade aumentada.
Outra área de interesse é a dos microserviços, disse a empresa de estudos de mercado, acrescentando que quase 35% e 33% dos criadores de serviços financeiros utilizam microserviços e contentores, respetivamente.
A maioria dos responsáveis pela tecnologia acredita que os microserviços são cruciais nos esforços para construir novas aplicações para além do núcleo de um banco, sistemas legados, observou a Forrester. O interesse nos microserviços permanece, no entanto, relativamente baixo em comparação com a IA e a análise. Isto porque os bancos de menor e médio porte têm muitas vezes dificuldade em trabalhar com sucesso nos ambientes devops normalmente utilizados para construir micro-serviços, disse a Forrester.
Blockchain no radar dos bancos
O relatório classifica qualquer tecnologia a ser “on-the-radar” se os bancos não estiverem a planear destacamentos nos próximos 12 meses, mas podem estar a considerá-los para projetos-piloto.
Estas tecnologias incluem aprendizagem profunda, automatização de processos robóticos alimentada por IA, realidade aumentada, malha de dados (uma arquitetura distribuída para gestão de dados), tecnologia de cadeia de blocos ou de ledger distribuído, plataformas de código baixo, aplicações web progressivas, malha de serviços e arquiteturas orientadas por eventos.
A maioria destas tecnologias enfrenta desafios variados, tais como conformidade regulamentar, verificações de qualidade, falta de talentos formados, know-how tecnológico, projetos falhados e projetos negativos ou sem retorno do investimento.
De facto, a implementação de algumas destas tecnologias exigiria que os bancos implantassem primeiro com sucesso tecnologias com a marca “quente” no relatório, disse a empresa de estudos de mercado.
Além disso, o relatório classifica tecnologias como a gamificação avançada, computação confidencial, computação de ponta, computação quântica, e IoT como tecnologias “hype”.
Como o nome sugere, estas tecnologias, segundo a Forrester, não são suficientemente maduras para a banca devido a desafios regulamentares e de segurança, restrições nos orçamentos e falta de casos de utilização bem definidos.
Gartner destaca tendência da IA na banca
Um relatório da Gartner que identifica tendências no sector bancário e financeiro em 2022 também destaca a IA como uma tendência de topo no sector bancário, e prevê que as despesas em TI das empresas bancárias e de serviços de investimento crescerão 6,1% em 2022 para 595 mil milhões de euros a nível mundial.
A empresa de estudos de mercado afirmou que estas tendências continuarão a ganhar dinamismo nos próximos dois a três anos, contribuindo para o crescimento e transformação das organizações de serviços financeiros.
A empresa de estudos de mercado define a IA generativa como a utilização de inteligência artificial e aprendizagem de máquinas para gerar conhecimentos a partir de dados para a tomada de decisões operacionais. Os casos de utilização bancária incluem a deteção de fraude, previsão de comércio, geração de dados sintéticos e modelação de fatores de risco.
“A IA generativa permite aos CIO bancários oferecerem soluções tecnológicas para o negócio em busca de crescimento de receitas, enquanto os sistemas autonómicos e o cálculo de melhoria da privacidade são soluções a longo prazo que fornecem novas opções para a transformação do negócio em serviços financeiros”, disse Moutusi Sau, vice-presidente e analista da Gartner, no relatório.
As empresas de pesquisa de mercado definem os sistemas autónomos como sistemas físicos ou de software autogeridos que aprendem com os seus ambientes e modificam dinamicamente os seus próprios algoritmos em tempo real para otimizar o seu comportamento em ecossistemas complexos.
Estes sistemas criam um conjunto ágil de capacidades tecnológicas que suportam novos requisitos e situações, otimizam o desempenho e defendem-se contra-ataques sem intervenção humana, disse a empresa de estudos de mercado.
Atualmente, os sistemas autónomos são na sua maioria baseados em software no contexto bancário e os exemplos incluem robôs humanoides em filiais inteligentes.