Num mundo cada vez mais complexo, a IA generativa é o catalisador que permite às instituições financeiras descobrir dados relevantes e tomar decisões a uma velocidade sem precedentesTiago Rodrigues de Freitas, Partner, Head of Data and Analytics para a Ibéria, Oliver Wyman
- Sobre el vídeo
- Transcripción
A inteligência artificial generativa (IA) está a transformar o panorama financeiro e a afirmar-se como uma ferramenta-chave para redefinir a forma como o risco de crédito é avaliado. Ao ultrapassar os modelos lineares tradicionais, esta tecnologia permite analisar enormes volumes de dados não estruturados, como históricos de pagamento ou comportamentos digitais, e detetar sinais subtis que melhoram a precisão das previsões.
Para além de oferecer avaliações de risco mais completas e rigorosas, a IA generativa também acelera tarefas manuais e repetitivas, especialmente na gestão de documentação corporativa complexa. Isto permite às instituições financeiras operar com maior rapidez e eficiência num ambiente cada vez mais competitivo.
O vídeo destaca como, durante anos, os bancos confiaram em modelos de credit scoring baseados em relações lineares. No entanto, a capacidade da IA generativa de integrar dados não estruturados aumenta significativamente o poder preditivo destes modelos.
Os especialistas Tiago Rodrigues de Freitas, sócio e responsável de Data and Analytics para a Ibéria na Oliver Wyman, e Ignasi Barri, Global Head of AI and Data na GFT Technologies, sublinham que, para além de melhorar a qualidade e a capacidade de discriminação, a IA generativa acelera processos manuais, reduz o erro humano e otimiza o tempo de análise. Ainda assim, enfrentam desafios como a rápida evolução tecnológica, que gera cautela, a necessidade de modelos explicáveis para ganhar confiança e a formação dos profissionais para tirar pleno partido destas soluções.
Como exemplo prático de aplicação, os especialistas referem o Credit Risk Assistant, uma ferramenta desenvolvida em conjunto pela GFT e pela Oliver Wyman, que permite aos analistas de crédito processar de forma mais eficiente múltiplas fontes de dados em diferentes idiomas.
Olhando para o futuro, ambos demonstram grande confiança de que a inteligência artificial deixará de ser apenas um apoio aos processos de crédito para se tornar o principal motor da sua transformação, marcando o início de uma nova era para o setor financeiro.Más allá de ofrecer evaluaciones de riesgo más completas y precisas, la IA generativa también agiliza tareas manuales y repetitivas, especialmente en la gestión de documentación corporativa compleja. Esto permite a las entidades financieras operar con mayor rapidez y eficiencia en un entorno cada vez más competitivo.
El vídeo destaca cómo, durante años, los bancos han confiado en modelos de credit scoring basados en relaciones lineales. Sin embargo, la capacidad de la IA generativa para incorporar datos no estructurados incrementa significativamente el poder predictivo de estos modelos.
Los expertos Tiago Rodrigues de Freitas, socio y head of data and analytics Iberia at Oliver Wyman, y Ignasi Barri, Global Head of AI and Data en GFT Technologies, subrayan que, además de mejorar la calidad y la capacidad de discriminación, la IA generativa acelera los procesos manuales, reduce el error humano y optimiza el tiempo de análisis, aunque enfrentan retos como la rápida evolución tecnológica que genera cautela, la necesidad de modelos explicables para ganar confianza y la formación del personal para aprovechar estas soluciones eficazmente.
Como ejemplo práctico de aplicación, los expertos mencionan el Credit Risk Assistant, una herramienta desarrollada conjuntamente por GFT y Oliver Wyman, que permite a los analistas de crédito procesar de manera más eficiente múltiples fuentes de datos en distintos idiomas.
De cara al futuro, ambos expertos muestran una gran confianza en que la inteligencia artificial dejará de ser un mero apoyo a los procesos de crédito para convertirse en el motor principal de su transformación, marcando el inicio de una nueva etapa para el sector financiero.
Ignasi Barri: Temos ouvido muito falar ultimamente de IA generativa, em particular na avaliação da solvabilidade de crédito. Acredita que esta tecnologia pode melhorar este processo?
Tiago Rodrigues: Sem dúvida. Durante décadas, os bancos basearam-se em modelos de credit scoring e rating que, embora razoavelmente eficazes na discriminação de clientes, funcionam através de relações muito lineares entre variáveis e resultados. O que estamos a ver com a IA generativa é a capacidade de incorporar dados não estruturados, como histórico de pagamentos, transações e comportamentos em plataformas de e-commerce, que fornecem sinais subtis que a IA consegue captar, aumentando o poder preditivo dos modelos de crédito, melhorando a qualidade e a discriminação, e ao mesmo tempo acelerando processos manuais, especialmente no segmento корпоративo, onde é necessário analisar documentação extensa.
Ignasi: Os benefícios vêm sempre acompanhados de desafios. Quais considera serem os principais obstáculos para os bancos na adoção destas tecnologias?
Tiago: O primeiro é a velocidade da mudança, tão rápida que gera alguma resistência e hesitação. O segundo é a explicabilidade, compreender os resultados que a tecnologia produz, que melhorou bastante no último ano com técnicas que aplicámos em soluções como o Credit Risk Assistant. O terceiro é a adoção pelas equipas, que precisam de desenvolver novas competências para trabalhar com estas soluções, algo que ainda é um desafio, mas que deverá diminuir nos próximos dois a três anos.
Ignasi: Para aumentar a adoção, é essencial demonstrar casos reais. Foi por isso que a GFT e a Oliver Wyman criaram o Credit Risk Assistant baseado em IA generativa. Pode explicar-nos melhor?
Tiago: Claro. É um excelente exemplo de como a IA generativa pode ser aplicada rapidamente para ajudar analistas de crédito a processar grandes volumes de informação, como relatórios anuais, demonstrações técnicas e dados transacionais, extraindo sinais e insights valiosos. Tarefas que antes eram manuais, demoradas e sujeitas a erro humano tornaram-se muito mais eficientes. Além disso, foi implementado com sucesso em francês, árabe, japonês, espanhol e português, sem problemas linguísticos.
Ignasi: Acredita então que o setor do crédito vai transformar-se completamente com a IA?
Tiago: Estamos apenas a ver a ponta do iceberg. Hoje a IA é integrada nos processos existentes, mas no futuro esses processos serão redesenhados para que a IA generativa seja o principal motor da transformação. Estou convicto de que essa mudança é inevitável.
Ignasi: Tempos entusiasmantes pela frente.
Tiago: Sem dúvida.
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A inteligência artificial generativa (IA) está a transformar o panorama financeiro e a afirmar-se como uma ferramenta-chave para redefinir a forma como o risco de crédito é avaliado. Ao ultrapassar os modelos lineares tradicionais, esta tecnologia permite analisar enormes volumes de dados não estruturados, como históricos de pagamento ou comportamentos digitais, e detetar sinais subtis que melhoram a precisão das previsões.
Para além de oferecer avaliações de risco mais completas e rigorosas, a IA generativa também acelera tarefas manuais e repetitivas, especialmente na gestão de documentação corporativa complexa. Isto permite às instituições financeiras operar com maior rapidez e eficiência num ambiente cada vez mais competitivo.
O vídeo destaca como, durante anos, os bancos confiaram em modelos de credit scoring baseados em relações lineares. No entanto, a capacidade da IA generativa de integrar dados não estruturados aumenta significativamente o poder preditivo destes modelos.
Os especialistas Tiago Rodrigues de Freitas, sócio e responsável de Data and Analytics para a Ibéria na Oliver Wyman, e Ignasi Barri, Global Head of AI and Data na GFT Technologies, sublinham que, para além de melhorar a qualidade e a capacidade de discriminação, a IA generativa acelera processos manuais, reduz o erro humano e otimiza o tempo de análise. Ainda assim, enfrentam desafios como a rápida evolução tecnológica, que gera cautela, a necessidade de modelos explicáveis para ganhar confiança e a formação dos profissionais para tirar pleno partido destas soluções.
Como exemplo prático de aplicação, os especialistas referem o Credit Risk Assistant, uma ferramenta desenvolvida em conjunto pela GFT e pela Oliver Wyman, que permite aos analistas de crédito processar de forma mais eficiente múltiplas fontes de dados em diferentes idiomas.
Olhando para o futuro, ambos demonstram grande confiança de que a inteligência artificial deixará de ser apenas um apoio aos processos de crédito para se tornar o principal motor da sua transformação, marcando o início de uma nova era para o setor financeiro.Más allá de ofrecer evaluaciones de riesgo más completas y precisas, la IA generativa también agiliza tareas manuales y repetitivas, especialmente en la gestión de documentación corporativa compleja. Esto permite a las entidades financieras operar con mayor rapidez y eficiencia en un entorno cada vez más competitivo.
El vídeo destaca cómo, durante años, los bancos han confiado en modelos de credit scoring basados en relaciones lineales. Sin embargo, la capacidad de la IA generativa para incorporar datos no estructurados incrementa significativamente el poder predictivo de estos modelos.
Los expertos Tiago Rodrigues de Freitas, socio y head of data and analytics Iberia at Oliver Wyman, y Ignasi Barri, Global Head of AI and Data en GFT Technologies, subrayan que, además de mejorar la calidad y la capacidad de discriminación, la IA generativa acelera los procesos manuales, reduce el error humano y optimiza el tiempo de análisis, aunque enfrentan retos como la rápida evolución tecnológica que genera cautela, la necesidad de modelos explicables para ganar confianza y la formación del personal para aprovechar estas soluciones eficazmente.
Como ejemplo práctico de aplicación, los expertos mencionan el Credit Risk Assistant, una herramienta desarrollada conjuntamente por GFT y Oliver Wyman, que permite a los analistas de crédito procesar de manera más eficiente múltiples fuentes de datos en distintos idiomas.
De cara al futuro, ambos expertos muestran una gran confianza en que la inteligencia artificial dejará de ser un mero apoyo a los procesos de crédito para convertirse en el motor principal de su transformación, marcando el inicio de una nueva etapa para el sector financiero.
Ignasi Barri: Temos ouvido muito falar ultimamente de IA generativa, em particular na avaliação da solvabilidade de crédito. Acredita que esta tecnologia pode melhorar este processo?
Tiago Rodrigues: Sem dúvida. Durante décadas, os bancos basearam-se em modelos de credit scoring e rating que, embora razoavelmente eficazes na discriminação de clientes, funcionam através de relações muito lineares entre variáveis e resultados. O que estamos a ver com a IA generativa é a capacidade de incorporar dados não estruturados, como histórico de pagamentos, transações e comportamentos em plataformas de e-commerce, que fornecem sinais subtis que a IA consegue captar, aumentando o poder preditivo dos modelos de crédito, melhorando a qualidade e a discriminação, e ao mesmo tempo acelerando processos manuais, especialmente no segmento корпоративo, onde é necessário analisar documentação extensa.
Ignasi: Os benefícios vêm sempre acompanhados de desafios. Quais considera serem os principais obstáculos para os bancos na adoção destas tecnologias?
Tiago: O primeiro é a velocidade da mudança, tão rápida que gera alguma resistência e hesitação. O segundo é a explicabilidade, compreender os resultados que a tecnologia produz, que melhorou bastante no último ano com técnicas que aplicámos em soluções como o Credit Risk Assistant. O terceiro é a adoção pelas equipas, que precisam de desenvolver novas competências para trabalhar com estas soluções, algo que ainda é um desafio, mas que deverá diminuir nos próximos dois a três anos.
Ignasi: Para aumentar a adoção, é essencial demonstrar casos reais. Foi por isso que a GFT e a Oliver Wyman criaram o Credit Risk Assistant baseado em IA generativa. Pode explicar-nos melhor?
Tiago: Claro. É um excelente exemplo de como a IA generativa pode ser aplicada rapidamente para ajudar analistas de crédito a processar grandes volumes de informação, como relatórios anuais, demonstrações técnicas e dados transacionais, extraindo sinais e insights valiosos. Tarefas que antes eram manuais, demoradas e sujeitas a erro humano tornaram-se muito mais eficientes. Além disso, foi implementado com sucesso em francês, árabe, japonês, espanhol e português, sem problemas linguísticos.
Ignasi: Acredita então que o setor do crédito vai transformar-se completamente com a IA?
Tiago: Estamos apenas a ver a ponta do iceberg. Hoje a IA é integrada nos processos existentes, mas no futuro esses processos serão redesenhados para que a IA generativa seja o principal motor da transformação. Estou convicto de que essa mudança é inevitável.
Ignasi: Tempos entusiasmantes pela frente.
Tiago: Sem dúvida.
A inteligência artificial generativa (IA) está a transformar o panorama financeiro e a afirmar-se como uma ferramenta-chave para redefinir a forma como o risco de crédito é avaliado. Ao ultrapassar os modelos lineares tradicionais, esta tecnologia permite analisar enormes volumes de dados não estruturados, como históricos de pagamento ou comportamentos digitais, e detetar sinais subtis que melhoram a precisão das previsões.
Para além de oferecer avaliações de risco mais completas e rigorosas, a IA generativa também acelera tarefas manuais e repetitivas, especialmente na gestão de documentação corporativa complexa. Isto permite às instituições financeiras operar com maior rapidez e eficiência num ambiente cada vez mais competitivo.
O vídeo destaca como, durante anos, os bancos confiaram em modelos de credit scoring baseados em relações lineares. No entanto, a capacidade da IA generativa de integrar dados não estruturados aumenta significativamente o poder preditivo destes modelos.
Os especialistas Tiago Rodrigues de Freitas, sócio e responsável de Data and Analytics para a Ibéria na Oliver Wyman, e Ignasi Barri, Global Head of AI and Data na GFT Technologies, sublinham que, para além de melhorar a qualidade e a capacidade de discriminação, a IA generativa acelera processos manuais, reduz o erro humano e otimiza o tempo de análise. Ainda assim, enfrentam desafios como a rápida evolução tecnológica, que gera cautela, a necessidade de modelos explicáveis para ganhar confiança e a formação dos profissionais para tirar pleno partido destas soluções.
Como exemplo prático de aplicação, os especialistas referem o Credit Risk Assistant, uma ferramenta desenvolvida em conjunto pela GFT e pela Oliver Wyman, que permite aos analistas de crédito processar de forma mais eficiente múltiplas fontes de dados em diferentes idiomas.
Olhando para o futuro, ambos demonstram grande confiança de que a inteligência artificial deixará de ser apenas um apoio aos processos de crédito para se tornar o principal motor da sua transformação, marcando o início de uma nova era para o setor financeiro.Más allá de ofrecer evaluaciones de riesgo más completas y precisas, la IA generativa también agiliza tareas manuales y repetitivas, especialmente en la gestión de documentación corporativa compleja. Esto permite a las entidades financieras operar con mayor rapidez y eficiencia en un entorno cada vez más competitivo.
El vídeo destaca cómo, durante años, los bancos han confiado en modelos de credit scoring basados en relaciones lineales. Sin embargo, la capacidad de la IA generativa para incorporar datos no estructurados incrementa significativamente el poder predictivo de estos modelos.
Los expertos Tiago Rodrigues de Freitas, socio y head of data and analytics Iberia at Oliver Wyman, y Ignasi Barri, Global Head of AI and Data en GFT Technologies, subrayan que, además de mejorar la calidad y la capacidad de discriminación, la IA generativa acelera los procesos manuales, reduce el error humano y optimiza el tiempo de análisis, aunque enfrentan retos como la rápida evolución tecnológica que genera cautela, la necesidad de modelos explicables para ganar confianza y la formación del personal para aprovechar estas soluciones eficazmente.
Como ejemplo práctico de aplicación, los expertos mencionan el Credit Risk Assistant, una herramienta desarrollada conjuntamente por GFT y Oliver Wyman, que permite a los analistas de crédito procesar de manera más eficiente múltiples fuentes de datos en distintos idiomas.
De cara al futuro, ambos expertos muestran una gran confianza en que la inteligencia artificial dejará de ser un mero apoyo a los procesos de crédito para convertirse en el motor principal de su transformación, marcando el inicio de una nueva etapa para el sector financiero.
Ignasi Barri: Temos ouvido muito falar ultimamente de IA generativa, em particular na avaliação da solvabilidade de crédito. Acredita que esta tecnologia pode melhorar este processo?
Tiago Rodrigues: Sem dúvida. Durante décadas, os bancos basearam-se em modelos de credit scoring e rating que, embora razoavelmente eficazes na discriminação de clientes, funcionam através de relações muito lineares entre variáveis e resultados. O que estamos a ver com a IA generativa é a capacidade de incorporar dados não estruturados, como histórico de pagamentos, transações e comportamentos em plataformas de e-commerce, que fornecem sinais subtis que a IA consegue captar, aumentando o poder preditivo dos modelos de crédito, melhorando a qualidade e a discriminação, e ao mesmo tempo acelerando processos manuais, especialmente no segmento корпоративo, onde é necessário analisar documentação extensa.
Ignasi: Os benefícios vêm sempre acompanhados de desafios. Quais considera serem os principais obstáculos para os bancos na adoção destas tecnologias?
Tiago: O primeiro é a velocidade da mudança, tão rápida que gera alguma resistência e hesitação. O segundo é a explicabilidade, compreender os resultados que a tecnologia produz, que melhorou bastante no último ano com técnicas que aplicámos em soluções como o Credit Risk Assistant. O terceiro é a adoção pelas equipas, que precisam de desenvolver novas competências para trabalhar com estas soluções, algo que ainda é um desafio, mas que deverá diminuir nos próximos dois a três anos.
Ignasi: Para aumentar a adoção, é essencial demonstrar casos reais. Foi por isso que a GFT e a Oliver Wyman criaram o Credit Risk Assistant baseado em IA generativa. Pode explicar-nos melhor?
Tiago: Claro. É um excelente exemplo de como a IA generativa pode ser aplicada rapidamente para ajudar analistas de crédito a processar grandes volumes de informação, como relatórios anuais, demonstrações técnicas e dados transacionais, extraindo sinais e insights valiosos. Tarefas que antes eram manuais, demoradas e sujeitas a erro humano tornaram-se muito mais eficientes. Além disso, foi implementado com sucesso em francês, árabe, japonês, espanhol e português, sem problemas linguísticos.
Ignasi: Acredita então que o setor do crédito vai transformar-se completamente com a IA?
Tiago: Estamos apenas a ver a ponta do iceberg. Hoje a IA é integrada nos processos existentes, mas no futuro esses processos serão redesenhados para que a IA generativa seja o principal motor da transformação. Estou convicto de que essa mudança é inevitável.
Ignasi: Tempos entusiasmantes pela frente.
Tiago: Sem dúvida.