Como era de se esperar, só se falou sobre IA no evento Febraban Tech 2024, em São Paulo.
Se no ano passado os algoritmos dominaram a pauta do maior evento de tecnologia financeira da América Latina, este ano a IA foi o tema principal, sendo incluída nos discursos dos CEOs dos maiores bancos brasileiros.
“Para além das generativas tradicionais, os grandes bancos brasileiros estão querendo construir seus próprios LLMs [sigla em inglês para ‘modelos de linguagem de grande escala’]”, disse à BNamericas o presidente da Oracle Brasil, Alexandre Maioral.
Maior banco comercial privado da América Latina, o Itaú Unibanco tem 250 casos internos em andamento usando IA generativa (genAI), enquanto o Bradesco conta com 50 e o Santander Brasil com “algumas dezenas”. Sem indicar números específicos, o mesmo vale para o Banco do Brasil e a Caixa Econômica Federal.
“Estamos trabalhando com essas instituições justamente nos testes de GPUs. Quais são mais performáticas etc. Em todos os testes até agora a nossa solução têm se mostrado superior”, acrescentou Maioral.
O fato é que todo o setor financeiro está com o pé no acelerador na experimentação e na construção de casos de uso da tecnologia. No segundo semestre deste ano, o Bradesco pretende lançar a versão genAI do seu chatbot BIA, lançado em 2017 na plataforma de machine learning Watson, da IBM.
No entanto, os bancos têm preocupações com questões de compliance e transparência de dados, segurança da plataforma e potencial alucinações por LLMs, ou seja, o risco de produzir conteúdo irrelevante ou inventado.
A brasileira NeoSpace, uma startup global de IA B2B que utiliza grandes modelos financeiros para auxiliar empresas de serviços financeiros, está usando GPUs da Oracle para os modelos, explicou Maioral.
O executivo prevê que, entre o final deste ano e o primeiro semestre de 2025, a Oracle terá uma série de diferentes contratos fechados com clientes que estão neste momento testando soluções.
Para ele, porém, a genAI ainda terá que passar por um período de maturação no mercado. “Converso com muitos, muitos executivos do mercado. E muitos deles ainda pensam que IA é ChatGPT.”
Com grandes contratos com os principais bancos da América Latina, a líder global em nuvem pública Amazon Web Services (AWS) reporta projetos com diversas entidades para casos envolvendo sua solução Anthropic genAI, além de seu orquestrador BedRock.
A empresa espera avançar nessas iniciativas ao longo do segundo semestre deste ano e em 2025, explicou à BNamericas Cleber Morais, diretor de serviços públicos da AWS na América Latina.
Ele está confiante que, assim como acontece com a nuvem pública, a genAI será utilizada de diversas formas nas empresas. Morais também prevê que haverá consolidação no mercado antes do estabelecimento de LLMs específicos para saúde, logística e assim por diante.
Marcelo Cavalcante de Oliveira Lima, diretor de transformação digital da Huawei para a América Latina, comentou à BNamericas que a empresa está trabalhando em testes com clientes da região para treinar e trazer sua própria genAI, batizada de Pangu.
Entre os integradores e consultores, a indiana TCS e a alemã GFT também trabalham com genAI no setor financeiro, embora com focos diferentes.
“Nós desenvolvemos uma plataforma própria, o GFT AI Impact, para apoiar os clientes que vinham nos pedindo IA generativa. A solução nasceu no Brasil, foi desenvolvida pelo time local, e será utilizada por todo o grupo no mundo”, disse à BNamericas o CEO da GFT Brasil, Alessandro Buonopane.
A GFT é uma empresa de TI focada no setor financeiro. Seu AI Impact se propõe a simplificar o ciclo de desenvolvimento de software, orquestrando ferramentas e orientando a genAI para fornecer soluções mais eficazes para os clientes.
Segundo Buonopane, cinco clientes da GFT no Brasil e um na Colômbia estão implantando a solução, que segundo ele funciona com todas as nuvens públicas do mercado.
OUTROS TÓPICOS
Apesar da onipresença da IA, outros temas tecnológicos também foram discutidos na Febraban Tech.
A Huawei anunciou uma parceria com a Associação Brasileira de Fintechs (ABFintechs) para oferecer seus serviços e treinamento em nuvem, entre outras coisas, para cerca de 700 fintechs no país.
A Fiserv, uma empresa de tecnologia norte-americana que oferece soluções de pagamento e processamento de cartões para bancos e empresas, também busca expandir sua presença no Brasil e na América Latina em geral.
A Fiserv conecta mais de 1 milhão de POS (máquinas de pagamento) no país, conforme explicou à BNamericas seu CEO no Brasil, Jorge Valdivia. A empresa acaba de anunciar parceria com a Claro no Brasil para oferecer POS no serviço Claro Pay. Valdivia acredita que há potencial para outros acordos com o grupo América Móvil para pagamentos na América Latina.
No Brasil, a Fiserv também é parceira da Caixa para serviços de cartões e pagamentos. A empresa norte-americana reporta receitas trimestrais globais de cerca de US$ 5 bilhões.
O evento também contou com palestras sobre o Drex, moeda digital do Banco Central do Brasil – a qual deverá ser disponibilizada ao mercado em 2025 –, e sobre os próximos passos na tokenização de ativos do sistema financeiro.
A tokenização é a substituição de um elemento de dados confidenciais por um equivalente não sensível, conhecido como token.
Houve também muito debate sobre as próximas etapas do open finance (ou open banking), que permite aos bancos, com o consentimento dos usuários, compartilhar determinados dados de clientes e produtos adquiridos pelos clientes uns dos outros, com o objetivo de aumentar a concorrência e permitir ofertas mais baratas e simplificadas para os usuários.
Nos primeiros três anos de operações de financiamento aberto no Brasil, as instituições representadas pela Federação Brasileira de Bancos (Febraban) investiram mais de R$ 2 bilhões (US$ 353 milhões) no projeto.
A Febraban informou que o sistema recebeu mais de 42 milhões de consentimentos de usuários até o momento e que mais de 1 bilhão de comunicações relacionadas são feitas todas as semanas. A associação também afirma que o open finance brasileiro é o maior do mundo, tanto em abrangência de dados quanto em volume de transações.
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