Os bancos no Reino Unido estão a correr para adoptar a inteligência artificial, mas apesar do aumento do investimento, apenas 61% dos profissionais bancários afirmam que a inteligência artificial está a concretizar o seu potencial. Um estudo do MIT descobriu que apenas 5% das empresas que investem em IA realmente beneficiam dela. A diferença entre os gastos com IA e o ROI mensurável permanece teimosamente grande numa altura em que quase 78,3% dos profissionais bancários enfrentam uma pressão crescente para demonstrar um valor claro dos investimentos em IA e automação.

A inteligência artificial é agora uma componente essencial dos esforços de transformação digital em todo o setor; No entanto, a obtenção de retornos sobre este investimento ainda permanece indefinida.

O elo perdido? inteligência de processo.

Você não pode simplesmente conectar a IA às operações existentes e entregar resultados. A adoção bem-sucedida da IA ​​funciona quando os líderes empresariais têm visibilidade completa de como o trabalho em sua organização flui entre os sistemas. Caso contrário, a IA opera sobre processos interrompidos, dificultando o dimensionamento, o gerenciamento ou a transformação eficaz. É aqui que a Process Intelligence se torna o truque na manga. Ele fornece a visão unificada e completa que os bancos precisam para identificar, priorizar e orquestrar suas aplicações de IA mais impactantes, ao mesmo tempo que fornece à IA o contexto em tempo real para tomar decisões precisas e ativar os agentes certos no momento certo.

Por que os projetos de IA têm dificuldades

A raiz do problema é a complexidade.

Atualmente, a indústria enfrenta uma “lacuna de execução”, com menos de metade dos projetos de IA bancária considerados totalmente bem-sucedidos e que cumprem as expectativas de ROI. Na banca de retalho e empresarial, os sistemas bancários centrais (CBS), as plataformas de CRM e as ferramentas de gestão de regras de negócio (BRM) tornaram-se altamente fragmentadas ao longo do tempo. Esses sistemas fragmentados não fornecem a visibilidade e os insights corretos necessários para uma implantação eficaz de IA.

Um estudo do Boston Consulting Group descobriu que até 60% dos gastos com tecnologia bancária são consumidos pela manutenção de sistemas existentes. Os bancos muitas vezes não conseguem ver como os seus processos realmente funcionam e a IA construída sobre esta fragmentação herda os seus pontos cegos. Esta falta de clareza é um grande obstáculo que causa a má qualidade dos dados que impede a implementação bem sucedida da IA ​​em escala.

O problema do silo

A IA é fundamentalmente um mecanismo de decisão: forneça-lhe os dados e o contexto operacional corretos e ela tomará decisões inteligentes. Mas no setor bancário, os processos são executados em dezenas de sistemas desconectados e, sem dados unificados, a IA toma decisões erradas.

Os bancos enfrentam dificuldades em ambientes contíguos onde os sistemas estão desconectados e as equipes trabalham com objetivos diferentes. É por isso que fixar a IA em infraestruturas sólidas ou legadas é consistentemente insatisfatório. Sem contexto operacional suficiente, a IA carece da compreensão necessária para tomar decisões eficazes. Isto cria uma “lacuna de ligação” identificada por quase metade dos líderes bancários como uma barreira importante que contribui para a incapacidade dos pilotos de IA de alcançarem um impacto financeiro mensurável.