IA generativa pode ampliar produtividade do setor bancário em até 30%

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Uma nova pesquisa da Accenture, "The Age of AI: Banking's New Reality", revela que os bancos que agirem rapidamente para ampliar a IA generativa poderão aumentar suas receitas em até 600 pontos-base em três anos, nas regiões Ásia-Pacífico, África, Oriente Médio e América Latina.

A análise concluiu que a produtividade dos funcionários do setor bancário poderá crescer em até 30%, caso os bancos adotem e ampliem efetivamente a IA generativa, simplificando inúmeras tarefas relacionadas com a linguagem.

O lucro operacional das empresas do setor financeiro que fizerem essa adoção poderá aumentar cerca de 20%, mais do que o quádruplo das previsões de consenso dos analistas, enquanto o retorno sobre os níveis de capital poderá ampliar em 200 pontos-base em mercados em crescimento.

Utilizando dados disponíveis publicamente, a Accenture analisou as tarefas bancárias para estimar como a IA generativa poderia impactar o tempo dos funcionários de bancos em cada função e, em seguida, modelou as implicações financeiras para estas empresas ao longo de três anos, usando dados financeiros existentes de mais de 150 grandes bancos em todo o mundo.

Outro ponto de destaque é que a tecnologia poderia levar a uma economia de custos de 1% a 2%, com indicadores de eficiência diminuindo em até 3 pontos percentuais, ajudando os bancos a operarem de forma mais eficiente.

Reinventando talentos e formas de trabalhar

O relatório analisou como a IA generativa poderia impactar as 20 maiores funções nos bancos. Essas funções se enquadraram em três categorias:

1. Funções com alto potencial de automação: A pesquisa identificou diversas ocupações, representando 41% de todos os funcionários dos bancos, que têm alto potencial de automação, incluindo caixas.

2. Funções com elevado potencial de expansão: 34% dos funcionários bancários, cujo trabalho envolve um elevado grau de julgamento, incluindo analistas de crédito e gestores de relacionamento, poderiam ser capacitados pelas ferramentas Gen AI.

3. Funções que poderiam potencialmente beneficiar igualmente da automatização e de expansão: 25% de todos os funcionários dos bancos serão igualmente afetados pela automatização e pelo crescimento, incluindo agentes de atendimento ao cliente que dedicam tempo a responder a consultas, explicar serviços e preparar documentação.


Figura 1 – Impacto da Gen AI nos bancos por função

Os bancos precisarão otimizar a utilização das suas aplicações de IA generativa e melhorar as competências dos funcionários existentes, ao mesmo tempo que atraem talentos especializados em IA e dados para apoiar a expansão e a operacionalização da tecnologia.

O roteiro para adoção da tecnologia em toda a empresa

Os bancos que estão obtendo sucesso inicial com IA generativa compartilham algumas características comuns:

• Forte contribuição do conselho e de C-Levels apoiado por negócios orientados a valor – Foco em casos de uso de baixo risco e alto volume (middle e back office), com um modelo operacional definido e financiamento discricionário centralizado para testar aplicações de alto valor.

• Base de dados robusta e gestão centrada na propriedade, qualidade e acessibilidade – Os bancos com visão de futuro têm políticas e procedimentos sólidos de governança de dados e começaram a migrar de data lakes para data meshes descentralizadas.

• Infraestrutura de nuvem segura habilitada para IA – Os bancos mais avançados em suas jornadas para a nuvem demonstraram mais agilidade e capacidade de oferecer suporte a uma ampla variedade de casos de uso.

A Accenture utilizou dados do Bureau of Labor Statistics dos EUA e da Occupational Information Network para analisar 2,7 milhões de funcionários bancários nos EUA, bem como as 170 funções e 3.500 tarefas que desempenham para avaliar o impacto da IA generativa na produtividade do trabalho. A Accenture classificou cada tarefa e o tempo que os funcionários gastam para realizá-la em uma das quatro categorias: alto potencial para automação, para expansão, baixo potencial ou nenhuma tarefa linguística.

Em seguida, modelou as implicações financeiras para os bancos – com base em dados financeiros dos 154 maiores bancos a nível mundial (excluindo a China), durante um período de 12 meses que termina em setembro de 2023 – se a IA generativa fosse adotada rapidamente ao longo de um horizonte temporal de três anos, refletindo na linha do tempo de adoção de tecnologias como smartphones e mídias sociais.


Figura 2 – Impacto da AI generativa em todo o banco

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