O relatório analisou como a IA generativa poderia impactar as 20 maiores funções nos bancos. Essas funções se enquadraram em três categorias:
- Funções com alto potencial de automação: A pesquisa identificou diversas ocupações, representando 41% de todos os funcionários dos bancos, que têm alto potencial de automação, incluindo caixas.
- Funções com elevado potencial de expansão: 34% dos funcionários bancários, cujo trabalho envolve um elevado grau de julgamento, incluindo analistas de crédito e gestores de relacionamento, poderiam ser capacitados pelas ferramentas Gen AI.
- Funções que poderiam potencialmente beneficiar igualmente da automatização e de expansão: 25% de todos os funcionários dos bancos serão igualmente afetados pela automatização e pelo crescimento, incluindo agentes de atendimento ao cliente que dedicam tempo a responder a consultas, explicar serviços e preparar documentação.
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Figura 1 – Impacto da Gen AI nos bancos por função
Os bancos precisarão otimizar a utilização das suas aplicações de IA generativa e melhorar as competências dos funcionários existentes, ao mesmo tempo que atraem talentos especializados em IA e dados para apoiar a expansão e a operacionalização da tecnologia.
O roteiro para adoção da tecnologia em toda a empresa
Os bancos que estão obtendo sucesso inicial com IA generativa compartilham algumas características comuns:
- Forte contribuição do conselho e de C-Levels apoiado por negócios orientados a valor – Foco em casos de uso de baixo risco e alto volume (middle e back office), com um modelo operacional definido e financiamento discricionário centralizado para testar aplicações de alto valor.
- Base de dados robusta e gestão centrada na propriedade, qualidade e acessibilidade – Os bancos com visão de futuro têm políticas e procedimentos sólidos de governança de dados e começaram a migrar de data lakes para data meshes descentralizadas.
- Infraestrutura de nuvem segura habilitada para IA – Os bancos mais avançados em suas jornadas para a nuvem demonstraram mais agilidade e capacidade de oferecer suporte a uma ampla variedade de casos de uso.
Sobre a pesquisa
A Accenture utilizou dados do Bureau of Labor Statistics dos EUA e da Occupational Information Network para analisar 2,7 milhões de funcionários bancários nos EUA, bem como as 170 funções e 3.500 tarefas que desempenham para avaliar o impacto da IA generativa na produtividade do trabalho. A Accenture classificou cada tarefa e o tempo que os funcionários gastam para realizá-la em uma das quatro categorias: alto potencial para automação, para expansão, baixo potencial ou nenhuma tarefa linguística.
Em seguida, modelou as implicações financeiras para os bancos – com base em dados financeiros dos 154 maiores bancos a nível mundial (excluindo a China), durante um período de 12 meses que termina em setembro de 2023 – se a IA generativa fosse adotada rapidamente ao longo de um horizonte temporal de três anos, refletindo na linha do tempo de adoção de tecnologias como smartphones e mídias sociais.
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Figura 2 – Impacto da AI generativa em todo o banco
