As atividades de gestão de dados e a aplicação de tecnologias de análise de dados não são novidade para as organizações do setor bancário.

Segundo o Sr. Nguyen Thanh Son, Diretor do Centro de Treinamento da Associação Bancária do Vietnã (VNBA), desde 2017 a VNBA organizou diversos seminários e programas de treinamento para suas unidades associadas. Se, naquela época, a maioria demonstrava apenas interesse e poucas pesquisavam e buscavam maneiras de aplicar a tecnologia em atividades comerciais, tomada de decisões e gestão de riscos, agora, após 5 a 6 anos, tudo mudou.

Ao participar do workshop "Aproveitando os dados para o sucesso", realizado em 19 de setembro em Hanói , o Sr. Nguyen Thanh Son afirmou que muitos bancos têm aplicado novas tecnologias na prevenção de fraudes e em atividades de pagamento no ecossistema digital, incluindo aplicativos de gerenciamento de dados.

Com a grande vantagem de possuir um enorme banco de dados, se souberem como aproveitá-la, os bancos aumentarão sua vantagem competitiva, fortalecerão sua marca e minimizarão os riscos.

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O Sr. Nguyen Thanh Son, Diretor do Centro de Treinamento da Associação de Bancos do Vietnã (VNBA), proferiu o discurso de abertura do workshop "Aproveitando os dados para o sucesso", realizado em 19 de setembro em Hanói. Foto: Thai Khang

No entanto, para explorar esse recurso, os dados devem primeiro ser controlados e processados, ou seja, governados de forma eficaz.

Segundo o representante da VNBA, os grandes bancos já implementaram estratégias de dados, com estruturas de governança, conselhos de administração, equipes e unidades especializadas, além de políticas que regulamentam os papéis das partes interessadas, estabelecendo estratégias para cada etapa e implementando-as sistematicamente. Enquanto isso, os bancos menores implementam estratégias de dados em um nível inferior.

A Sra. Dinh Hong Hanh, Diretora Geral Adjunta e Líder de Serviços de Consultoria Financeira da PwC Vietnam, comentou que os benefícios obtidos com os dados provêm da gestão eficaz dos mesmos. Somente ferramentas de gestão eficientes, sustentáveis ​​e seguras podem explorar os dados de forma eficaz.

Outro benefício da governança de dados eficaz para os bancos é que ela os ajuda a se adaptar e a cumprir as regulamentações e os requisitos legais em constante mudança em todo o mundo.

No Sudeste Asiático, as instituições financeiras estão aprimorando cada vez mais sua governança de dados devido à pressão de requisitos regulatórios, bem como aos fatores de transformação digital e à necessidade de gerenciar dados transfronteiriços.

A aplicação da tecnologia ajuda os bancos a fazerem avanços significativos.

No setor bancário, a aplicação de novas tecnologias como GenAI e aprendizado de máquina ajuda a trazer soluções inovadoras por meio da compreensão das preferências e comportamentos dos clientes. Enquanto isso, a análise de Big Data proporciona serviços personalizados, recomenda produtos adequados, atende a objetivos financeiros individuais, melhorando assim a satisfação e o engajamento do cliente com o banco.

Além disso, a capacidade de aprendizado da GenAI ajuda a automatizar processos complexos, minimizar erros, economizar tempo nas operações e proporcionar uma gestão de riscos robusta. A GenAI e as novas tecnologias auxiliam na gestão de riscos de forma mais eficaz, compreendendo padrões de comportamento anormais e, assim, prevenindo fraudes.

Através da análise de dados históricos, a GenAI prevê tendências de mercado, toma decisões mais inteligentes e precisas, abre oportunidades para o desenvolvimento de novos produtos e serviços e responde a mudanças rápidas do mercado.

Segundo pesquisa do McKinsey Institute, a IA em geral, e a GenAI em particular, podem contribuir com até 340 bilhões de dólares por meio do aumento da produtividade. De acordo com a Statista, o investimento do setor bancário em GenAI deverá atingir 85 bilhões de dólares até 2030.

Os bancos estão utilizando a GenAI para atividades como: sumarização, recuperação profunda de informações, transformação/tradução, expansão/aprimoramento de conteúdo existente, perguntas e respostas e criação de novo conteúdo.

No entanto, à medida que a IA é cada vez mais aplicada nas operações, a quantidade de dados e modelos criados aumentará, causando riscos à segurança cibernética, privacidade, operações, legalidade e conformidade. Portanto, é necessária uma aplicação responsável da IA ​​para minimizar os riscos potenciais.