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Como tecnologias cognitivas estão transformando o mercado de capitais

A maioria dos bancos não questiona a necessidade de implementar tecnologia baseada na inteligência artificial, mas sim como fazer isso de forma eficaz.

Tecnologias cognitivas estão transformando o mercado de capitais. Outrora reservadas aos especialistas de TI, elas estão hoje no centro das atenções – oferecendo velocidade, precisão e eficiência superiores, além de criar 20%-30% de capacidade adicional, à medida que os profissionais dessas áreas – como processamento pós-tradução – libertam-se de tarefas automatizadas, podendo focar em atividades de maior valor agregado. O desafio dos participantes do mercado, frente a uma ampla gama de soluções, é implementá-las em escala de modo a capturar o máximo valor, com o menor risco possível.

Tecnologias cognitivas são aplicações e dispositivos que realizam tarefas que, anteriormente, requeriam inteligência humana. Elas incluem robotic process automation (RPA, tradução livre: automação robótica de processos), aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, os quais reduzem a necessidade de intervenção humana e aumentam a eficiência por meio de novos insights e formas de trabalho. Muitas das tecnologias operam na fronteira do tecnologicamente possível, mas com a queda do preço do hardware, o argumento em prol de seu uso se fortalece.

Já existem inúmeros exemplos de tecnologias cognitivas em ação. Existem, pelo menos, cinco que já estão prontas para o mercado (isto é, com soluções comerciais à venda) ou sendo testadas na indústria em geral:

  • RPA: automação de tarefas rotineiras através de interfaces existentes, com foco em atividades como extração e limpeza de dados.
  • Smart Work flows: roteamento e integração de tarefas tais como ambientação do cliente e relatório mensais (normalmente, combinado com o RPA).
  • Aprendizado de máquina: aplicação/uso de algoritmos avançados em grandes conjuntos de dados para identificar padrões, ajudar a tomar decisões em áreas como idea presentment (CRM), controle de produto e supervisão de vendas.
  • Processamento de linguagem natural: transformar voz e texto, incluindo documentação legal e consultas do SAC em dados estruturados e pesquisáveis.
  • Agentes cognitivos: interações computadorizadas com humanos utilizadas, por exemplo, em centros de apoio a funcionários e help desk.

A consultoria McKinsey comparou recentemente a adoção da execução digital e processamento comercial de oito bancos no negócio de títulos negociáveis (curto prazo), e concluiu que os que apresentavam níveis mais elevados de execução digital viu receitas de front-office por funcionário aumentar em até 8x, enquanto os com níveis mais elevados de digitalização pós-negócio postou 4x mais operações no middle-office FTE que o banco com menos recursos digitais.

Normalmente, o impacto em eficácia da tecnologia não tem correlação direta com reduções de quadro de pessoal. Isso se dá porque a automação se aplica mais a tarefas que posições. Por exemplo, o RPA normalmente reduz o fluxo de trabalho do indivíduo de 10% a 20%. Ainda assim, visto pelas lentes de capacidade geral de criação, o impacto das tecnologias cognitivas é potencialmente significativo. No middle office, ela pode, por exemplo, geral capacidade adicional de cerca de 25%; na função operacional, por sua vez, a capacidade pode ser majorada em 35%.

As tecnologias cognitivas podem ser úteis como uma solução independente, mas o impacto é multiplicado quando as aplicações são implementadas em conjunto. Por exemplo, RPA e aprendizado de máquina têm maior impacto na correção de instruções-padrão, bem como nas funções de liquidação e pagamentos. Enquanto isso, os agentes cognitivos, fluxos de trabalho inteligentes e processamento de linguagem natural são mais úteis em atendimento ao cliente, por exemplo, e criação de resposta de e-mail personalizadas.

Artigo traduzido a partir do texto original: How cognitive technologies are transforming capital markets 

Autores: Darshan Chandarana, Fuad Faridi, Jared Moon e Christina Schulz

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Equipe Cedro

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