Finanças
Banco 5.0: a IA agêntica nas operações financeiras
As instituições financeiras têm sofrido com a mesma pressão pela adoção de IA que outros setores enfrentam, e por isso correm para investir em soluções avançadas sem antes reorganizar sua própria base.
O problema é que, quando a base de dados não recebe a preparação adequada, implementar algoritmos sofisticados em repositórios desorganizados ou sistemas fragmentados reduz drasticamente o retorno do investimento. Ou seja, a falta de fundações de dados sólidas dificulta, quando não inviabiliza, alcançar todo o potencial da tecnologia.
A ausência de uma arquitetura robusta que suporte os novos modelos de aceleração por IA e o alto fluxo de requisições, exigência básica no setor financeiro, expõe as operações a sérias vulnerabilidades. Um único minuto de interrupção nas transações compromete as margens financeiras, e tem impacto direto na experiência do cliente.
Principalmente no setor financeiro, a tolerância para indisponibilidades é nula. Além das perdas em receita, essas falhas operacionais e brechas de segurança geram penalidades regulatórias severas e prejudicam a sustentabilidade comercial do negócio no longo prazo.
O caminho para superar a defasagem tecnológica envolve uma transição organizada da infraestrutura tradicional, evoluindo do código escrito em linguagens antigas, como o COBOL, até a inclusão de agentes autônomos em alguns casos.
A Equifax Boavista, por exemplo, teve auxílio da Inmetrics para migrar suas bases de dados consolidadas para ambientes em nuvem sem interromper o andamento das transações correntes. Esse caso de modernização demonstra que a Inteligência Artificial pode atuar como um facilitador estratégico na reestruturação do core banking, unindo engenharia de software avançada com metas de negócio bem delineadas.
No webinar “Finanças 5.0: do COBOL aos agentes de IA”, fizemos uma análise sobre quais são os sinais críticos que indicam a necessidade de modernização dos sistemas:
Muitas lideranças do setor superestimam a velocidade imediata de adoção de ferramentas automatizadas, e acabam por ceder à pressão pela implementação de IA sem antes organizarem os dados ou terem um objetivo bem definido em relação aos resultados esperados. Ao mesmo tempo, o esforço contínuo exigido para a manutenção preventiva de sistemas legados complexos e do capital humano necessário para entender os pontos-chaves da migração para novos modelos de linguagem é subestimado.
A introdução de agentes autônomos exige uma série de competências técnicas e demanda profissionais focados no entendimento do negócio e no domínio de metodologias integradas.
A transição bem-sucedida para o ecossistema financeiro atual, em que os agentes podem proporcionar ganhos de eficiência em diversos momentos e setores da operação, depende de critérios claros para medir os resultados reais obtidos com a automação.
Mudar o modelo operacional dos bancos tradicionais exige ambientes seguros que preservem a conformidade com as regras vigentes e defendam a privacidade integral. O ROI é positivo quando os algoritmos conseguem reduzir erros operacionais e assumir fluxos repetitivos, o que permite ao time humano focar em áreas estratégicas como a melhoria da experiência do usuário.
Também existem outros critérios para definir se a IA conseguiu gerar resultados para a operação:
Embora os agentes inteligentes consigam tomar decisões baseadas em contextos ricos, eles não devem ter autonomia absoluta.
O humano atua como elemento central de governança ativa, e é indispensável para a parametrização inicial e para o monitoramento constante dos fluxos de trabalho. É essa supervisão qualificada que evita desvios indesejados nas funções estabelecidas e assegura que os limites corporativos permaneçam respeitados.
Como falamos anteriormente, o setor financeiro depende de estabilidade e confiança. Por isso, uma postura preventiva em relação à conformidade é essencial para manter a operação sustentável.
Esperar que um problema aconteça para buscar uma solução pode fragilizar toda a estrutura do negócio e destruir o valor de mercado da empresa. A confiança do cliente se perde e as margens são corroídas nesse processo.
Uma abordagem AI Engineered oferece monitoramento em tempo real e observabilidade de ponta a ponta, o que permite identificar anomalias muito antes de qualquer impacto perceptível na experiência final do usuário.
Se você tem interesse em se aprofundar nesse assunto, o webinar “Finanças 5.0: do COBOL aos agentes de IA” já está disponível. Nele, abordamos o caso de sucesso da Equifax Boavista na modernização dos seus sistemas operacionais e como a IA teve papel fundamental nesse processo. Vale a pena conferir!
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Nos vemos na próxima publicação!
