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Inteligência Artificial (IA) generativa, sistemas autônomos e computação aprimorada de privacidade (PEC – do inglês Privacy-Enhancing Computation) são as três tendências tecnológicas que ganharão força nos serviços financeiros em 2022, segundo pesquisa do Gartner, Inc., líder mundial em pesquisa e aconselhamento para empresas.  De acordo com novo levantamento sobre o tema, essas tendências devem continuar a crescer nos próximos dois ou três anos, contribuindo para o avanço e a 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”, avalia Moutusi Sau, Analista e Vice-Presidente de Pesquisas do Gartner. “A Inteligência Artificial generativa permite que os executivos de TI (CIOs) dos bancos ofereçam soluções de tecnologia para os negócios em busca de crescimento de receita, enquanto sistemas autônomos e computação de aprimoramento de privacidade são soluções de longo prazo que podem fornecer novas opções para a transformação dos negócios das organizações de serviços financeiros.” 

Os analistas do Gartner preveem que os gastos com TI por empresas de serviços financeiros crescerão 6,1% em 2022, atingindo US$ 623 bilhões em todo o mundo. A maior categoria de gastos são os serviços de TI, que incluem consultoria e serviços gerenciados e respondem por 42% do total de gastos de Tecnologia da Informação no setor, com cerca de US$ 264 bilhões de investimento. A categoria que mais cresce é a de software, com previsão de aumento de 11,5%, movimentando US$ 149 bilhões. 

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 financeiro. 

Tendência 1: Inteligência Artificial 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 Inteligência Artificial generativa aprende uma representação digital de artefatos a partir de dados e gera novas criações inovadoras que são semelhantes ao original, mas não o repetem. 

Em serviços financeiros, a aplicação de redes generativas e geração de linguagem natural pode ser encontrada na maioria dos cenários para detecção de fraudes, previsão de negociação, geração de dados sintéticos e modelagem de fatores de risco. Tem potencial devido à capacidade de levar a personalização a novos patamares. 

Tendência 2: Sistemas Autônomos – Sistemas autônomos são sistemas físicos ou programas autogerenciados que 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 e situações, otimizam o desempenho e se defendem contra possíveis ataques sem intervenção humana. 

Atualmente, os sistemas autônomos são, em sua maioria, baseados em soluções de software específicos para o contexto bancário. No entanto, robôs humanoides estão surgindo em filiais inteligentes, sendo exemplos de sistemas autônomos baseados em hardware e que atendem a clientes e colaboradores. 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 que vier a ser aprendido de seus produtos. 

Tendência 3: Computação que Melhoria a Privacidade – 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 dos consumidores. Este conceito usa uma série de técnicas de proteção de privacidade para permitir que os dados sejam extraídos respeitando os requisitos de conformidade. 

Nos serviços financeiros, 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. 

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