PwC: As instituições entrevistadas já obtiveram retornos preliminares de 10%-15% através de investimentos em IA

Pergunta à IA · Retorno do investimento em IA de até 15%, por que ainda há lacunas no orçamento?

Xin Jing Bao Beike Finance News (Repórter Chen Weicheng) - Em 17 de março, a PwC publicou o relatório “A IA impulsiona a renovação e atualização dos serviços financeiros na China continental e Hong Kong”, que mostra que 76% das instituições financeiras planejam usar IA para transformar suas estratégias de negócios e ajudar a abrir novas fontes de receita; as instituições entrevistadas já obtiveram um retorno preliminar de 10% a 15% com investimentos em IA.

Wang Jianping, sócio responsável pela consultoria de gestão da PwC China, afirmou: “As instituições entrevistadas já obtiveram um retorno preliminar de 10% a 15% com investimentos em IA. Enquanto focam nos ganhos de curto prazo, elas também valorizam mais o valor de longo prazo da IA na melhoria da posição de mercado, na expansão de oportunidades estratégicas e no crescimento de novas oportunidades. Mas a questão central é se o investimento é suficiente — a pesquisa mostra que 61% das instituições financeiras destinam menos de 10% do orçamento de tecnologia para IA, o que indica uma lacuna de 30% a 40% entre o investimento em IA e a demanda real do setor.”

Os entrevistados afirmaram que o retorno do investimento em seus projetos de IA se manifesta na redução de perdas de risco, aumento da eficiência de conformidade, incremento de receita e redução de custos. O relatório também destaca a importância da colaboração homem-máquina: 57% das instituições estão usando IA para melhorar as funções existentes dos funcionários. A aplicação da IA tende a reforçar as capacidades humanas, não substituí-las.

Ni Qing, sócio responsável pelo setor de gestão de ativos e patrimônio na PwC China, afirmou: “A implantação de IA varia conforme o setor. Os bancos concentram-se na gestão de riscos, combate à lavagem de dinheiro e conformidade, enquanto o setor de seguros foca na melhoria do nível dos agentes, atendimento ao cliente e processamento de sinistros. Na gestão de ativos e patrimônio, a IA é aplicada na gestão de investimentos e carteiras, análise de dados e mercado.”

O relatório também aponta que a ampla adoção de IA ainda enfrenta múltiplos obstáculos. Entre eles, a escassez de talentos e estruturas organizacionais rígidas são os principais obstáculos à implantação em larga escala, com impacto muito maior do que questões de orçamento ou tecnologia. A pesquisa mostra que apenas 29% das instituições financeiras afirmam ter criado uma cultura de “prioridade à IA”. É importante notar que a implementação da IA não depende apenas de capacidades tecnológicas, mas também de uma transformação cultural; além disso, processos tradicionais e silos funcionais continuam limitando a expansão da IA.

Wang Jianping afirmou: “Os entrevistados geralmente relatam que um grande desafio atual é recrutar profissionais híbridos que entendam tanto de negócios quanto de algoritmos. Treinar e aprimorar as habilidades dos funcionários existentes, bem como criar mecanismos de incentivo para usar IA como ferramenta de transformação, são essenciais para estabelecer uma cultura de prioridade à IA. Mas também é fundamental que a alta gestão dê o exemplo e promova ativamente a aplicação da IA.”

Além de talentos e cultura organizacional, os dados são um fator crítico. Os entrevistados apontaram que os três maiores obstáculos para aumentar os investimentos em IA são a disponibilidade de dados (30%), pressão regulatória (20%) e a necessidade de priorizar a manutenção dos sistemas centrais existentes (14%). Problemas de segurança de dados e privacidade são considerados os principais desafios na gestão de dados, levando 90% das instituições financeiras a depender de dados proprietários internos para suportar seus cenários de aplicação de IA.

Wang Jianping acredita: “As instituições financeiras têm altas expectativas para o potencial da IA na capacitação de negócios. Para elas, o valor da IA vai além de melhorar a eficiência operacional, sendo uma oportunidade-chave para remodelar modelos de negócios nativos de IA, reinventar experiências de serviço e inovar em negócios, não podendo ser perdida.”

Editor: Yang Juanjuan

Revisão: Yang Lì