Maturidade da IA no setor bancário e de serviços financeiros

Outros casos de uso comuns incluem melhorar a experiência do cliente (56%), inovar em novos produtos ou serviços (54%) e automatizar processos (51%). A automação orientada pela IA é considerada a tecnologia mais importante para o sucesso empresarial nos próximos dois anos.

Surpreendentemente, o uso de IA do setor de atendimento ao cliente (37%) e pesquisa e desenvolvimento (37%) é significativamente menor do que a tendência global (53% para ambos). Essa diferença provavelmente se deve a restrições regulatórias rígidas e questões de confiança do cliente, já que informações confidenciais e sensíveis devem ser protegidas. No entanto, enfrentar essas barreiras representa uma oportunidade para as empresas melhorarem a experiência do cliente e impulsionarem a inovação.

A importância dos dados não estruturados

Embora os tomadores de decisão no setor de BFS concordem que os dados não estruturados são extremamente importantes para o sucesso de sua estratégia de IA (53%), eles ainda os consideram substancialmente menos importantes do que os dados estruturados (46% contra 67%) quando comparados.

Essa priorização de dados estruturados provavelmente decorre de requisitos rigorosos de conformidade e de geração de relatórios. Além disso, a visão abaixo da média do setor sobre os dados não estruturados pode ser devido à falta de conhecimento sobre como aproveitar efetivamente a IA com eles.

Por exemplo:

• Apenas um em cada quatro (26%) se considera altamente eficaz na gestão de dados não estruturados em grande escala.
• Apenas 27% consideram que são excelentes em tornar os dados não estruturados acessíveis.
• Apenas 30% afirmam ser consistentemente eficazes em tornar os dados não estruturados confiáveis.

Para capitalizar plenamente isso, as empresas devem melhorar sua abordagem à gestão e governança de dados não estruturados.

Conclusão: Aperfeiçoamento de estratégias de dados

O setor de BFS reconhece o valor de aproveitar a IA com dados não estruturados, mas muitos não dispõem de processos consistentes para capitalizar totalmente seu potencial. À medida que as expectativas dos clientes evoluem, é imperativo que as empresas priorizem a coleta, a análise e a ação com base em dados não estruturados, como feedback dos clientes e padrões de transações, para oferecer experiências personalizadas e centradas no cliente.

Para liberar esse potencial, as empresas precisam refinar suas estratégias de IA e implementar processos robustos para gerenciar dados não estruturados. Ao fazer isso, as empresas podem construir relacionamentos mais fortes, promover a lealdade e manter uma vantagem competitiva.

Para se aprofundar nos dados e ver onde as empresas se encontram em sua jornada de IA em outros países e setores, confira nosso artigo aqui. 

Para explorar mais recursos sobre BFS e saber como a Iron Mountain pode ajudar a transformar suas informações em insights, acesse nosso centro de recursos.

Sobre a pesquisa

A Iron Mountain contratou a empresa independente especializada em pesquisas de mercado Vanson Bourne para realizar esta pesquisa. O estudo incluiu uma pesquisa com 1.400 tomadores de decisão de TI e dados que têm conhecimento ou responsabilidade pela estratégia de IA em suas empresas. As empresas dos entrevistados deveriam ter 250 funcionários ou mais nos seguintes países: EUA, Reino Unido, França, Alemanha, Índia e Austrália. As empresas são de vários setores públicos e privados, mas houve um forte foco em serviços bancários e financeiros, seguros, saúde e ciências da vida, mídia e entretenimento, setor público (excluindo saúde) e energia. Este resumo baseia-se em 205 tomadores de decisão do setor bancário e de serviços financeiros.