Estima-se que a IA generativa global no BFSI atinja cerca de 12.337,87 milhões de dólares até 2032. Esta notável projeção de crescimento sublinha o profundo impacto da IA generativa no BFSI, aproveitando o poder da análise de dados e da automação para agilizar as operações, aumentar a eficiência e reduzir custos. Desde a melhoria das experiências dos clientes até à simplificação da análise de dados complexos e da gestão de riscos, a Inteligência Artificial Generativa está a desbloquear novas possibilidades para impulsionar o crescimento e aumentar a vantagem competitiva numa indústria em rápida evolução.
Desbloqueando o futuro da IA generativa no BFSI: principais questões a serem abordadas
À medida que as organizações BFSI reconhecem a necessidade de compreender as implicações de longo alcance do cenário de aplicações de IA generativa, surgiram várias questões importantes. Quais são os casos de uso da IA generativa que podem proporcionar um retorno de investimento significativo para as instituições do BFSI? Quais são as verdadeiras capacidades da IA Generativa, distinguindo entre aplicações maduras e aquelas que ainda estão na infância? Além disso, qual deve ser o roteiro de adoção da IA generativa no BFSI? Que oportunidades representam os frutos mais fáceis de alcançar e quais são os desafios complexos que exigem soluções estratégicas?
Com o setor BFSI na encruzilhada desta revolução tecnológica, as organizações devem examinar cuidadosamente os casos de utilização, capacidades e estratégias de adopção para compreender o potencial transformador desta tecnologia enquanto navegam em questões críticas na intersecção entre finanças, IA e inovação.
Maduro versus em evolução: uma análise mais detalhada das capacidades de IA generativa
A IA generativa para empresas inaugurou uma nova era de inovação, oferecendo novas perspectivas e soluções para desafios complexos da indústria. No entanto, nem todas as capacidades no domínio da IA generativa atingiram o mesmo nível de maturidade. A jornada de adoção empresarial depende da abordagem de preocupações críticas relacionadas ao retorno do investimento (ROI), à privacidade de dados e ao risco de reputação. É essencial compreender as capacidades maduras e emergentes da IA Generativa.
As capacidades amadurecidas
Os aplicativos baseados em texto surgiram como os recursos de IA generativa mais avançados e influentes. A IA generativa pode extrair insights e fornecer respostas com base em fontes de dados não estruturados, como documentos extensos como contratos, artigos científicos, folhetos de produtos e Procedimentos Operacionais Padrão (SOPs). Pode transformar esses repositórios de informações em conhecimento valioso, permitindo que as organizações extraiam insights acionáveis de suas vastas bibliotecas de documentos.
Ele pode criar interfaces de conversação eficazes que aproveitam sua linguagem e capacidades de conversação, facilitando o desenvolvimento de ferramentas de conversação internas específicas, ao mesmo tempo que preserva a privacidade dos dados. Também pode gerar documentos com base em conteúdo pré-existente, aprendendo e adaptando a partir da riqueza do material existente, agilizando os processos de criação de conteúdo e automatizando a geração de documentos, relatórios e outros materiais textuais para aumentar significativamente a produtividade.
As capacidades em evolução
Embora as capacidades baseadas em texto da IA generativa tenham amadurecido substancialmente, as suas capacidades avançadas de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina (AI/ML) estão evoluindo. A capacidade da IA generativa de acelerar o tempo de colocação no mercado de soluções de IA/ML, construindo modelos ajustados usando dados organizacionais, pode ajudar a agilizar o desenvolvimento e a implantação de sistemas baseados em IA, melhorando a tomada de decisões e os processos de negócios.
A IA generativa, com seus recursos de Large Language Model (LLM), pode ser combinada com técnicas de IA/ML usando tecnologias emergentes como Langchain, Prompt Flow e execução de Notebook para abrir novos caminhos para processamento avançado de dados, análise e desenvolvimento de modelos, impulsionando o limites em soluções baseadas em IA. Os hiperescaladores podem desenvolver ativamente infraestruturas de computação confidenciais para abordar questões de segurança de dados, amenizando a privacidade dos dados e os receios de segurança. No entanto, a eficácia destas soluções continua intimamente ligada à maturidade e à qualidade dos dados disponíveis.
Maximizando o Potencial: Estrutura da Birlasoft para Priorização de Casos de Uso BFSI
Aproveitando os recursos maduros e em evolução da IA Generativa, a Birlasoft desenvolveu uma estrutura especializada para ajudar as organizações BFSI a identificar casos de uso com potencial para gerar impacto substancial e facilidade de execução. A estrutura é adaptada separadamente para os setores bancário e de seguros, reconhecendo as variações sutis nos casos de uso entre esses setores. Através desta abordagem estratégica, a Birlasoft pode capacitar as organizações BFSI para aproveitar todo o potencial da IA Generativa.
