Nesta nova fase de adoção da IA, ideias e modelos-piloto já não são suficientes. Cada vez mais, líderes operacionais e conselhos de administração desejam ver a IA em produção em larga escala e com retornos mensuráveis. Mas essa tarefa está se revelando mais difícil do que o previsto, especialmente no setor de serviços financeiros. Atualmente estima-se que 88% dos projetos de IA empresarial sejam interrompidos antes de chegarem à produção porque sua infraestrutura existente não consegue acompanhar as necessidades de dados em tempo real.
No setor de serviços financeiros, a lacuna entre "ter dados" e "gerar valor" geralmente se resume a um único fator: latência. Embora muitas instituições tenham passado a última década aperfeiçoando os modelos "lakehouse" para dados estáticos, os casos de uso mais fortes de IA exigem uma mudança fundamental para dados em tempo real ou dados em movimento.
Uma recente mesa redonda com especialistas da IBM e da Cloudera explorou o principal desafio para os líderes: conhecer o imperativo dessa mudança e selecionar o parceiro arquitetônico adequado. A discussão concentrou-se em como a arquitetura em tempo real está finalmente corrigindo o "elo perdido" na IA financeira.
O Imperativo da IA em Tempo Real nos Serviços Financeiros
A necessidade de dados em tempo real vai além da velocidade técnica; a ideia é corrigir uma grande falha operacional. As instituições financeiras há muito tempo toleram os "horários escuros", em que os dados ficam ociosos, aguardando processamento em lote durante a noite. Nos últimos anos, esse atraso tornou-se uma desvantagem competitiva.
Foco no ROI imediato: back office e middle office
Em um relatório recente, a Omdia, empresa de pesquisa e consultoria em tecnologia, explorou os casos de uso de IA em tempo real em serviços financeiros, que incluíram:
Prevenção de fraude e segurança em tempo real
Experiência do cliente e fidelidade
Ingestão, transformação e gerenciamento de fluxo de dados
Modernização e geração de relatórios da plataforma
Confira o resumo para ver mais informações
Embora a IA generativa voltada para o consumidor, como experiência do cliente e fidelidade, seja tentadora, para muitas empresas de serviços financeiros, o retorno mais imediato sobre o investimento está sendo entregue tanto no escritório de bastidores quanto no intermediário. Esses casos de uso "pouco atraentes" se traduzem diretamente em ganhos de eficiência massivos.
Operações sem contato: A aplicação de IA em tempo real à previsão financeira interna está tornando os processos 94 a 95% automáticos
Eficiência massiva: a automatização da agregação de dados para relatórios complexos está reduzindo as despesas operacionais em 30% a 40%
Escala de impacto: Para bancos de nível empresarial, essas otimizações se traduzem em centenas de milhões de dólares em produtividade recuperada
A vantagem da união entre cloudera e ibm: eficiência híbrida e soberania
O aumento dos custos das operações em nuvem e a intensificação do escrutínio regulatório tornam a escolha da plataforma um ponto de inflexão estratégico para os serviços financeiros. A abordagem da Cloudera em relação à soberania de dados está alinhada com a da IBM, priorizando o acesso seguro e governado em vez da movimentação de dados. Juntos possibilitam um modelo de federação no local que possibilita às instituições financeiras acessar e analisar dados em qualquer lugar onde estejam, em sistemas bancários centrais, plataformas de negociação, ambientes em nuvem e canais de borda, sem movê-los. Essa abordagem apoia insights em tempo real além de ajudar as instituições a atender aos requisitos regulatórios, reduzir riscos operacionais, estabilizar custos de computação e manter controle rigoroso sobre dados financeiros sensíveis.
Flexibilidade Híbrida para Controle de Custos
A IA em tempo real nos serviços financeiros exige computação "sempre ativa" para apoiar casos de uso como processamento de pagamentos, modelagem de riscos e operações de negociação. Embora os ambientes de nuvem ofereçam agilidade para experimentação, o custo total de propriedade (TCO) para cargas de trabalho estáveis e de alto rendimento, como o processamento de transações ou relatórios regulatórios, pode ser consideravelmente menor no local. A plataforma híbrida da Cloudera possibilita a portabilidade de dados e aplicações, possibilitando que as instituições executem cargas de trabalho sensíveis à latência e de alto custo onde fizer mais sentido financeiro e operacional.
Reparo do "elo perdido" com a governança
Um grande obstáculo para a IA nos serviços financeiros é a dificuldade que os cientistas de dados e as equipes de risco enfrentam para descobrir, confiar e governar os dados em movimento. A Cloudera aborda isso estendendo controles consistentes de governança, linhagem, catalogação e segurança ao streaming de dados, garantindo que os dados em tempo real usados para decisões sejam tão auditáveis e confiáveis quanto os dados em repouso. Isso é fundamental para atender aos requisitos de conformidade e para apoiar a IA explicável.
IA e soberania de modelos
As instituições estão indo além da mera residência de dados e entrando na era da IA e da soberania dos modelos. Com a Cloudera e a IBM, as organizações podem garantir que tanto os dados quanto os modelos permaneçam dentro dos limites geográficos ou regulatórios exigidos — apoiando a conformidade com a evolução das regulamentações de proteção de dados e financeiras. Essa abordagem impede que dados sensíveis saiam de uma jurisdição, mantendo o desempenho. Além disso, os modelos do IBM Granite fornecem procedência auditável e de nível empresarial, reduzindo o risco associado a dados de treinamento opacos ou não verificados.
O caminho adiante: IA de borda e arquitetura baseada em eventos
Para possibilitar a tomada de decisões em tempo real, como prevenção de fraudes, adjudicação de crédito e validação de negociações, as instituições financeiras precisam ir além do processamento em lote para arquiteturas orientadas a eventos, alimentadas por tecnologias como NiFi e Flink.
Inteligência Artificial de Borda: Aproximar a tomada de decisões ao ponto de interação (ou à "borda")—como um ponto de venda, um caixa eletrônico ou dentro de um aplicativo móvel—permite a detecção de fraudes e a validação de transações em tempo real. Isso permite que as instituições interrompam atividades fraudulentas antes que uma transação seja concluída, em vez de identificá-las após a liquidação.
Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs): nem todo caso de uso de serviços financeiros exige um modelo de grande porte. Modelos compactos (com menos de 10B parâmetros) podem ser implantados na borda ou em ambientes controlados para oferecer suporte a casos de uso como autenticação de clientes, processamento de documentos e verificações de conformidade, oferecendo menor latência, maior privacidade e custos reduzidos de infraestrutura.
Preparação da IA para o futuro nas empresas com dados em tempo real
A era da abordagem "Campo dos Sonhos": construir enormes repositórios de dados e simplesmente esperar que o valor surgisse como consequência já passou há muito tempo. Nos serviços financeiros, o valor é medido em resultados comprovados.
O momento de agir é agora. Dados em tempo real deixaram de ser um luxo e se tornaram a base essencial das operações modernas de bancos, pagamentos, seguros e mercados de capitais. Transforma relatórios estáticos em tomadas de decisão contínuas e orientadas a eventos, possibilitando fluxos de trabalho dinâmicos que se adaptam em tempo real. Ao aproveitar a plataforma híbrida e as ofertas de dados em movimento da Cloudera, combinada com o IBM WatsonX para IA e alinhando essas tecnologias a claros resultados do negócio, as instituições financeiras podem transformar dados em tempo real em uma vantagem competitiva permanente sem perder o controle, a governança e a resiliência que esse setor exige.
