Bancos e empresas de investimento gastarão US$ 623 bilhões em produtos e serviços de tecnologia em 2022 segundo uma pesquisa da Gartner. Os bancos aplicarão IA generativa em áreas de crescimento, como detecção de fraudes, previsão de negociação e modelagem de fatores de risco. Além disso, os sistemas autônomos existem em uma forma básica como roboadvisors, mas formas mais avançadas surgirão.

60% das grandes organizações usarão uma ou mais técnicas de computação para melhorar a privacidade até 2025. Inteligência artificial generativa (IA), sistemas autônomos e computação que aprimora a privacidade são três tendências tecnológicas que ganharão força nos serviços bancários e de investimento em 2022, de acordo com o Gartner, Inc. Essas tendências continuarão a crescer nos próximos dois a três anos, contribuindo para crescimento e transformação das organizações de serviços financeiros.

“Embora o crescimento seja a principal prioridade, a necessidade de gerenciar riscos, otimizar custos e aumentar a eficiência também exige novas inovações tecnológicas.”, disse Moutusi Sau , VP Analyst do Gartner. “A IA generativa permite que os CIOs de bancos ofereçam soluções de tecnologia para os negócios em busca de crescimento de receita. Enquanto isso, sistemas autônomos e computação de aprimoramento da privacidade são soluções de longo prazo para a transformação de negócios em serviços financeiros.”

Prevê-se que os gastos com TI das empresas de investimento e bancos cresçam 6,1% em 2022 em todo o mundo. A maior categoria de gastos são as consultorias e serviços gerenciados que representam 42% dos gastos. Além disso, a categoria que mais cresce é a de software, com previsão de aumento de 11,5%.

As três tecnologias emergentes identificadas pelo Gartner contribuem coletivamente para as metas de administrar, crescer e transformar um negócio e demonstraram casos de uso no setor bancário e de investimentos.

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Veja abaixo as tendências tecnológicas para bancos e empresas de investimento

IA generativa

O Gartner prevê que 20% de todos os dados de teste para casos de uso voltados para o consumidor serão gerados sinteticamente até 2025. A IA generativa aprende uma representação digital de artefatos a partir de dados e gera novas criações inovadoras que são semelhantes ao original, sem repeti-los.

Em serviços bancários e de investimento, a aplicação de redes adversariais generativas (GANs) e geração de linguagem natural (NLG) podem ser encontradas na maioria dos cenários para detecção de fraudes, previsão de negociação, geração de dados sintéticos e modelagem de fatores de risco. Assim, ela representa grande potencial devido à capacidade de levar a personalização a novos patamares.

Sistemas Autonômicos

Sistemas autônomos são sistemas físicos ou de software autogerenciados. Ou seja, eles aprendem com seus ambientes e modificam dinamicamente seus próprios algoritmos em tempo real para otimizar seu comportamento em ecossistemas complexos. Eles criam um conjunto ágil de recursos de tecnologia que suportam novos requisitos, otimizam o desempenho e defendem contra ataques. Tudo isso sem intervenção humana.

Atualmente, a maioria dos sistemas autônomos se baseiam em software no contexto bancário. No entanto, robôs humanóides estão surgindo em filiais inteligentes e são exemplos de sistemas autônomos baseados em hardware, que atendem a clientes e consumidores. Dessa forma, eles poderiam ser aplicados na gestão autônoma de dívidas, assistentes de finanças pessoais e empréstimos automatizados. Roboadvisors são essencialmente sistemas autônomos de baixo nível, embora ainda existam preocupações de confiança devido ao seu alto nível de automação.

O Gartner prevê que até 2024, 20% das organizações que vendem sistemas ou dispositivos autônomos exigirão que os clientes renunciem às cláusulas de indenização relacionadas ao comportamento aprendido de seus produtos.

Computação que Melhora a Privacidade

A computação de aprimoramento de privacidade (PEC) protege o processamento de dados pessoais em ambientes não confiáveis. O que é cada vez mais crítico devido à evolução das leis de privacidade e proteção de dados, bem como às crescentes preocupações do consumidorOu seja, ele usa uma variedade de técnicas de proteção de privacidade para permitir que o valor seja extraído dos dados enquanto ainda atende aos requisitos de conformidade.

O Gartner prevê que 60% das grandes organizações usarão uma ou mais técnicas de computação para melhorar a privacidade em análises, inteligência de negócios ou computação em nuvem até 2025.

Nos bancos e empresas de investimento, os dados têm um papel inerente em qualquer esforço de análise, computação e monetização de dados. A adoção do PEC está aumentando em casos de uso como análise de fraude, operações de inteligência, compartilhamento de dados e combate à lavagem de dinheiro.

Fonte: Gartner