Citi Executive: Como a IA Generativa Está Revolucionando o Setor Bancário e Apresentando Riscos no Suporte ao Cliente

A IA generativa está promovendo uma transformação significativa no Citi, aprimorando a tomada de decisões baseada em dados. No entanto, o banco optou por não implementar um chatbot voltado para o público externo, devido aos riscos inerentes.

Promiti Dutta, chefe de tecnologia e inovação em analytics do Citi, expressou essa perspectiva durante o AI Impact Tour em Nova York. Ela destacou: “Quando entrei no Citi há quatro anos e meio, a ciência de dados e a análise eram frequentemente consideradas secundárias. O surgimento da IA generativa trouxe uma mudança de paradigma, colocando dados e análises em primeiro plano. De repente, todos estavam ansiosos para explorar soluções de IA.”

Prioridades de IA Generativa no Citi

Dutta compartilhou como essa mudança cultural gerou entusiasmo por projetos de IA em toda a organização. O Citi categorizou suas iniciativas de IA generativa em três áreas principais, focadas em resultados significativos e mensuráveis:

1. Assistente de Agente: Modelos de linguagem grandes (LLMs) ajudam os agentes de call center a resumir informações de clientes e facilitar a anotação durante as interações. Embora não sejam voltados diretamente para o cliente, essa aplicação aprimora a capacidade dos agentes de atender às necessidades dos clientes.

2. Automação de Tarefas: LLMs agilizam processos manuais, como resumir extensos documentos de conformidade e auxiliar os funcionários a encontrar informações necessárias.

3. Funcionalidade de Busca Interna: O Citi está desenvolvendo um motor de busca interno centralizado, permitindo que os funcionários obtenham insights baseados em dados de forma simples. Esta ferramenta em breve permitirá que a equipe gere análises por meio de linguagem natural, melhorando a eficiência em toda a organização.

Abordagem Cautelosa para o Engajamento Externo

Embora o Citi adote a IA generativa internamente, Dutta alertou contra o uso de LLMs para interações com clientes, mencionando os riscos potenciais. Ela destacou as preocupações com as “alucinações” dos LLMs, que, embora benéficas em contextos criativos, representam riscos de precisão inaceitáveis em serviços financeiros. "Em uma indústria onde a confiança é fundamental, não podemos permitir erros em interações com clientes," enfatizou.

Por enquanto, o Citi utiliza métodos de processamento de linguagem natural (NLP) pré-escritos para comunicação com clientes, uma prática estabelecida antes do surgimento da IA generativa no final de 2022.

Perspectivas Futuras para LLMs

O Citi permanece aberto a utilizar LLMs externamente, mas deseja garantir que todas as implementações incluam supervisão humana. Dutta mencionou que o ambiente bancário altamente regulado exige testes rigorosos antes da adoção de novas tecnologias. Essa abordagem cautelosa contrasta com o Wells Fargo, que utiliza ativamente a IA generativa em interações com clientes por meio de seu assistente virtual Fargo.

Transformando Processos Internos

A força-tarefa interna do Citi revisa as iniciativas de IA generativa, assegurando uma implementação responsável alinhada à segurança do cliente. Dutta compartilhou que há entusiasmo em toda a organização com relação à IA generativa, enfatizando a necessidade de gerenciar esse entusiasmo de forma eficaz.

Sarah Bird, da Microsoft, destacou a importância da estabilidade nos sistemas de IA, informando que a empresa está abordando ativamente as imprecisões dos LLMs, especialmente em aplicações que utilizam geração aumentada por recuperação (RAG). Os esforços contínuos visam melhorar a confiabilidade desses modelos, essenciais para diversas aplicações.

No evento, a Dr. Ashley Beecy, do NewYork-Presbyterian, destacou como a IA generativa está transformando a saúde por meio de modelos multimodais, sinalizando uma mudança de paradigma nos cuidados com os pacientes.

Conclusão

O Citi está navegando estrategicamente no panorama da IA generativa, focando em melhorias internas enquanto permanece atento aos riscos associados a aplicações voltadas para o cliente. Essa abordagem combina inovação com responsabilidade, assegurando que segurança e confiança dos clientes sejam prioritárias à medida que a tecnologia evolui.