Uma nova tecnologia da plataforma bancária digital Plumery AI visa resolver um dilema para as instituições financeiras: como ir além das provas de conceito e incorporar a inteligência artificial nas operações bancárias diárias sem comprometer a governação, a segurança ou a conformidade regulamentar.
O “AI Fabric” da Plumery foi posicionado pela empresa como uma estrutura padronizada para conectar ferramentas e modelos generativos de IA a dados e serviços bancários essenciais. De acordo com Plumery, o objetivo do produto é reduzir a dependência de integrações personalizadas e promover uma arquitetura baseada em API, orientada a eventos, que possa ser escalonada à medida que as instituições crescem.
O desafio que procura enfrentar é reconhecido no setor. Os bancos investiram fortemente na experimentação de IA ao longo da última década, mas muitas implementações permanecem limitadas. A investigação da McKinsey sugere que, embora a IA generativa possa melhorar materialmente a produtividade e a experiência do cliente nos serviços financeiros, a maioria dos bancos luta para traduzir os pilotos em produção devido aos conjuntos de dados fragmentados e aos modelos operacionais existentes. A consultoria argumenta que a adoção da IA a nível empresarial requer infraestrutura e governação partilhadas e produtos de dados reutilizáveis.
Nos comentários que acompanharam o lançamento do produto, o fundador e executivo-chefe da Plumery, Ben Goldin, disse que as instituições financeiras são claras sobre o que esperam da IA.
“Eles querem casos reais de uso de produção que melhorem a experiência e as operações do cliente, mas não comprometerão a governança, a segurança ou o controle”, disse ele. “A arquitetura de malha de dados orientada a eventos transforma a forma como os dados bancários são produzidos, compartilhados e consumidos, sem adicionar outra camada de IA sobre sistemas fragmentados.”
Dados fragmentados continuam sendo uma barreira
A fragmentação de dados continua a ser um dos obstáculos à IA operacional no setor bancário. Muitas instituições dependem de sistemas centrais legados que ficam em canais digitais mais recentes, criando silos em produtos e jornadas de clientes. Cada iniciativa de IA exige um novo trabalho de integração, análises de segurança e aprovações de governança, aumentando assim os custos e retardando a entrega.
A investigação académica e industrial apoia este diagnóstico. Estudos sobre IA explicável em serviços financeiros observam que pipelines fragmentados dificultam o rastreamento de decisões e aumentam o risco regulatório, especialmente em áreas como pontuação de crédito e combate à lavagem de dinheiro. Os reguladores deixaram claro que os bancos devem ser capazes de explicar e auditar os resultados impulsionados pela IA, independentemente de onde os modelos sejam desenvolvidos.
Plumery afirma que seu AI Fabric aborda esses problemas apresentando dados bancários orientados a domínios como fluxos governados que podem ser reutilizados em vários casos de uso. A empresa argumenta que separar os sistemas de registo dos sistemas de envolvimento e inteligência permite que os bancos inovem com mais segurança.
Evidência de IA já em produção
Apesar dos desafios, a IA já está incorporada em muitas partes do setor financeiro. Estudos de caso compilados por analistas do setor mostram o uso generalizado de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural no atendimento ao cliente, gerenciamento de riscos e conformidade.
O Citibank, por exemplo, implementou chatbots alimentados por IA para lidar com consultas de rotina dos clientes, reduzindo a pressão nos call centers e melhorando os tempos de resposta. Outros grandes bancos utilizam análises preditivas para monitorizar carteiras de empréstimos e antecipar incumprimentos. O Santander descreveu publicamente a utilização de modelos de aprendizagem automática para avaliar o risco de crédito e fortalecer a gestão da carteira.
A detecção de fraudes é outra área madura. Os bancos dependem cada vez mais de sistemas de IA para analisar padrões de transações, sinalizando comportamentos anómalos de forma mais eficaz do que sistemas baseados em regras. Pesquisas realizadas por consultorias tecnológicas observam que tais modelos dependem de fluxos de dados de alta qualidade e que a complexidade da integração continua a ser um fator limitante para instituições de menor dimensão.
Aplicações mais avançadas estão surgindo nas margens. A investigação académica sobre grandes modelos linguísticos sugere que, sob uma governação rigorosa, a IA conversacional poderia apoiar determinadas funções transacionais e de consultoria na banca de retalho. No entanto, estas implementações permanecem experimentais e são examinadas de perto devido às suas implicações regulamentares.
Provedores de plataforma e abordagens de ecossistema
A Plumery opera em um mercado competitivo de plataformas bancárias digitais que se posicionam como camadas de orquestração, em vez de substitutos de sistemas centrais. A empresa firmou parcerias destinadas a se enquadrar em ecossistemas fintech mais amplos. A sua integração com a Ozone API, um fornecedor de infraestrutura bancária aberta, foi apresentada como uma forma de os bancos fornecerem serviços compatíveis com os padrões mais rapidamente, sem desenvolvimento personalizado.
Sua abordagem reflete uma tendência mais ampla da indústria em direção a arquiteturas combináveis. Fornecedores como Backbase e outros promovem plataformas centradas em API que permitem aos bancos conectar IA, análises e serviços de terceiros ao núcleo existente. Os analistas concordam, em geral, que tais arquiteturas são mais adequadas à inovação incremental do que à substituição de sistemas em grande escala.
A prontidão permanece desigual
As evidências sugerem que a preparação no sector é desigual. Um relatório do Boston Consulting Group concluiu que menos de um quarto dos bancos acredita que estão preparados para a adoção de IA em larga escala. A lacuna, argumentou, reside na governação, nos fundamentos dos dados e na disciplina operacional.
Os reguladores responderam oferecendo ambientes controlados para experimentação. No Reino Unido, as iniciativas regulatórias de sandbox permitem que os bancos testem novas tecnologias, incluindo IA. Estes programas destinam-se a apoiar a inovação e reforçar a responsabilização e a gestão de riscos.
Para fornecedores como a Plumery, a oportunidade reside no fornecimento de infraestrutura que alinhe a ambição tecnológica e a realidade regulatória. A AI Fabric entra num mercado onde a procura por IA operacional é aparente, mas onde o sucesso depende da prova de que novas ferramentas podem ser seguras e transparentes.
Ainda não se sabe se a abordagem de Plumery se tornará um padrão adotado. À medida que os bancos passam da experimentação para a produção, o foco passa para as arquiteturas que suportam a IA. Nesse contexto, as plataformas que possam demonstrar flexibilidade técnica e adesão à governação terão maior probabilidade de desempenhar um papel importante na próxima fase da banca digital.
(Fonte da imagem: “Colorful Shale Strata of the Morrison Formation at the Edge of the San Rafael Swell”, de Jesse Varner, está licenciado sob CC BY-NC-SA 2.0.)
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