Maturidade da IA no setor bancário e de serviços financeiros

Whitepaper

Sua instituição financeira está pronta para aproveitar o poder da IA e dos dados não estruturados?

Jill Shoup

Innovation Research Director

23 de outubro de 2024

Introdução

A inteligência artificial (IA) e os dados não estruturados estão transformando os setores, abrindo novas oportunidades de eficiência e crescimento. Embora o setor bancário e de serviços financeiros (BFS) tenha se concentrado tradicionalmente em dados estruturados, ele está ganhando cada vez mais força com dados não estruturados para impulsionar a eficiência operacional e melhorar a tomada de decisões.

Com base em um relatório de 205 tomadores de decisão de TI e dados no setor de BFS, nossas descobertas revelam que o setor está alinhado com a média global de maturidade da IA. No entanto, poucos no setor estão maximizando o valor dos dados não estruturados, com muitos priorizando os dados estruturados em detrimento dos não estruturados.

Este artigo oferece uma visão mais aprofundada das tendências de adoção da IA no setor de BFS e explora as oportunidades que residem no aproveitamento de dados não estruturados para manter uma vantagem competitiva.

Uma abordagem constante para a adoção da IA

O setor de BFS mostra uma abordagem constante para a adoção da IA, seguindo uma tendência semelhante à média global. O setor se destaca por seu forte foco no uso da IA em finanças, onde 61% das empresas aproveitam a IA para aplicações financeiras, em comparação com a média global de 51%. Isso se deve à crescente necessidade de análise de dados em tempo real para avaliações de risco, detecção de fraudes e pontuação de crédito, áreas nas quais a IA pode ajudar a revolucionar.

O principal caso de uso de IA para o setor de BFS é a redução de custos (58%), que corresponde à tendência em vários setores.

Comparando a maturidade da IA em serviços financeiros e bancários com a média global

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Outros casos de uso comuns incluem melhorar a experiência do cliente (56%), inovar em novos produtos ou serviços (54%) e automatizar processos (51%). A automação orientada pela IA é considerada a tecnologia mais importante para o sucesso empresarial nos próximos dois anos.

Surpreendentemente, o uso de IA do setor de atendimento ao cliente (37%) e pesquisa e desenvolvimento (37%) é significativamente menor do que a tendência global (53% para ambos). Essa diferença provavelmente se deve a restrições regulatórias rígidas e questões de confiança do cliente, já que informações confidenciais e sensíveis devem ser protegidas. No entanto, enfrentar essas barreiras representa uma oportunidade para as empresas melhorarem a experiência do cliente e impulsionarem a inovação.

A importância dos dados não estruturados

Embora os tomadores de decisão no setor de BFS concordem que os dados não estruturados são extremamente importantes para o sucesso de sua estratégia de IA (53%), eles ainda os consideram substancialmente menos importantes do que os dados estruturados (46% contra 67%) quando comparados.

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Qual a importância que você espera que os seguintes tipos de datos tenham

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Essa priorização de dados estruturados provavelmente decorre de requisitos rigorosos de conformidade e de geração de relatórios. Além disso, a visão abaixo da média do setor sobre os dados não estruturados pode ser devido à falta de conhecimento sobre como aproveitar efetivamente a IA com eles.

Por exemplo:

Apenas um em cada quatro (26%) se considera altamente eficaz na gestão de dados não estruturados em grande escala.
Apenas 27% consideram que são excelentes em tornar os dados não estruturados acessíveis.
Apenas 30% afirmam ser consistentemente eficazes em tornar os dados não estruturados confiáveis.

Para capitalizar plenamente isso, as empresas devem melhorar sua abordagem à gestão e governança de dados não estruturados.

Conclusão: Aperfeiçoamento de estratégias de dados

O setor de BFS reconhece o valor de aproveitar a IA com dados não estruturados, mas muitos não dispõem de processos consistentes para capitalizar totalmente seu potencial. À medida que as expectativas dos clientes evoluem, é imperativo que as empresas priorizem a coleta, a análise e a ação com base em dados não estruturados, como feedback dos clientes e padrões de transações, para oferecer experiências personalizadas e centradas no cliente.

Para liberar esse potencial, as empresas precisam refinar suas estratégias de IA e implementar processos robustos para gerenciar dados não estruturados. Ao fazer isso, as empresas podem construir relacionamentos mais fortes, promover a lealdade e manter uma vantagem competitiva.

Para se aprofundar nos dados e ver onde as empresas se encontram em sua jornada de IA em outros países e setores, confira nosso artigo aqui.

Para explorar mais recursos sobre BFS e saber como a Iron Mountain pode ajudar a transformar suas informações em insights, acesse nosso centro de recursos.

Sobre a pesquisa

A Iron Mountain contratou a empresa independente especializada em pesquisas de mercado Vanson Bourne para realizar esta pesquisa. O estudo incluiu uma pesquisa com 1.400 tomadores de decisão de TI e dados que têm conhecimento ou responsabilidade pela estratégia de IA em suas empresas. As empresas dos entrevistados deveriam ter 250 funcionários ou mais nos seguintes países: EUA, Reino Unido, França, Alemanha, Índia e Austrália. As empresas são de vários setores públicos e privados, mas houve um forte foco em serviços bancários e financeiros, seguros, saúde e ciências da vida, mídia e entretenimento, setor público (excluindo saúde) e energia. Este resumo baseia-se em 205 tomadores de decisão do setor bancário e de serviços financeiros.

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