"Podemos gostar mais ou menos das big techs, mas há uma democratização enorme do acesso a este tipo de tecnologia com custos muito acessíveis", explicou Afonso Eça, administrador do BPI, na talk “Liderança Tecnológica na Era da Disrupção: Como Navegar entre Inovação, Regulação e Crescimento Sustentável”. Descreveu três pilares fundamentais da inteligência artificial (IA) aplicada à banca. “Hoje consigo pôr o meu sistema a fazer três coisas sozinho. Consegue prever com machine learning predictive tentativas de fraude, comportamentos de clientes, e antecipar situações. Se usar tecnologia de computer vision, deep learning, document AI, consigo que um documento, que entra, saia com informação altamente estruturada, classificada, etc. Com a tecnologia mais recente, a parte generativa, consigo pôr a máquina a conversar comigo em linguagem natural”.
No BPI, a implementação tem sido gradual e sistemática, mas na maior parte das iniciativas de inteligência artificial mantêm-se filtros humanos nas fases do processo. Segundo Afonso Eça, o banco identificou "256 casos de uso para a utilização deste tipo de ferramenta no banco" num programa de seis meses.
António Henriques, CEO do Bison Bank, trouxe uma perspetiva particularmente interessante sobre o desafio regulatório. "A IA tem erro", sublinhou o CEO do Bison Bank. "Não consigo nunca desenvolver nada em IA em que diga que isto não vai ter erro. É impossível. Contrariamente àquilo que é desenvolvimento informático tradicional, em que, no limite, consigo desenvolver um software que certifico que não tem erro, em IA isto é impossível."
Os desafios à regulação
Esta realidade coloca desafios únicos ao regulador. "Esta conceção transporta para o regulador tradicional da banca uma verdade diferente. É verdade que não consigo regular algo que já estou à partida a dizer que tem erro. Consigo, mas é mais complicado", explicou António Henriques, defendendo que "é importante que isto seja trazido por alguém que perceba da tecnologia e que perceba o que ela pode trazer."
Afonso Eça trouxe um exemplo revelador sobre a perceção do erro. "A nossa tolerância ao erro humano é enorme, porque erramos todos os dias. A nossa tolerância para o erro dos outros é grande, mas a tolerância para o erro da máquina é perto do zero”.
O administrador do BPI recordou uma experiência que tiveram com Computer Vision. As pessoas estavam chocadas porque esta não identificara um cartão de cidadão com uma fotografia com má qualidade. “Estavam escandalizados porque a máquina tinha um rácio de acerto de 99%, mas falhara." A solução foi comparar com o desempenho humano. “Pela amostra, o rácio de erro era muito superior a um por cento”, esclareceu Afonso Eça.
Contrariando a perceção comum, António Henriques defendeu que a tecnologia pode humanizar os serviços bancários. "Quando falamos desta parte da tecnologia na banca ficamos sempre com esta ideia de que tecnologia é igual a desumanização do serviço e que essa humanização vai ficar restrita a um conjunto menor de clientes. Mas tenho uma visão diametralmente oposta. Estou totalmente convencido de que com a tecnologia ou com o stack tecnológico que temos à nossa disposição hoje, a indústria financeira e outras vão conseguir humanizar muito mais os seus serviços."
