Atividades de gerenciamento de dados e aplicação de tecnologia de análise de dados não são novidade para 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 tem organizado diversos seminários e programas de treinamento para suas unidades associadas. Se naquela época, a maioria delas estava apenas interessada e apenas algumas pesquisavam e encontravam maneiras de aplicar a tecnologia em atividades empresariais, tomada de decisões e gestão de riscos, agora, após 5 a 6 anos, tudo mudou.

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

Com a grande vantagem de possuir um enorme data warehouse, se souberem como aproveitar, os bancos aumentarão a vantagem competitiva, fortalecerão a marca e minimizarão os riscos.

W-Nguyen Thanh Son.jpg
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 dados para o sucesso", em 19 de setembro, em Hanói. Foto: Thai Khang

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

De acordo com o representante da VNBA, os grandes bancos emitiram estratégias de dados, com estruturas de governança, conselhos de administração, equipes e unidades especializadas, juntamente com políticas que regulam 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 mais baixo.

A Sra. Dinh Hong Hanh, Diretora Geral Adjunta e Líder de Serviços de Consultoria Financeira da PwC Vietnã, comentou que todos os benefícios obtidos com os dados advêm da gestão de dados. Somente ferramentas de gestão adequadas, 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 cumprir com regulamentações e requisitos legais em constante mudança no mundo todo.

No Sudeste Asiático, as instituições financeiras estão cada vez mais amadurecendo sua governança de dados devido à pressão dos requisitos regulatórios, bem como aos impulsionadores da transformação digital e à necessidade de gerenciar dados internacionais.

A aplicação da tecnologia ajuda os bancos a fazerem avanços

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. A análise de Big Data, por sua vez, proporciona serviços personalizados, recomenda produtos adequados e atende a metas financeiras individuais, melhorando assim a satisfação do cliente e o engajamento com o banco.

Além disso, a capacidade de aprendizado do GenAI ajuda a automatizar processos complexos, minimizar erros, economizar tempo nas operações e proporcionar uma gestão de riscos robusta. O GenAI e as novas tecnologias ajudam a gerenciar melhor os riscos, compreendendo padrões de comportamento anormais, prevenindo assim comportamentos fraudulentos.

A GenAI, por meio da análise de dados históricos, prevê tendências de mercado, toma decisões mais inteligentes e precisas, abre oportunidades para desenvolver novos produtos e serviços e responde às rápidas mudanças do mercado.

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

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

No entanto, à medida que a IA é cada vez mais aplicada em 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.