Paul Miranda, Gerente geral, Mercado de Capitais dos EUA 

Agora que a IA generativa se tornou um dos principais assuntos em pauta dos serviços financeiros, líderes de private equity tendem a enxergar o potencial da nova tecnologia com uma mistura de entusiasmo e cautela. 

As empresas de private equity são atraídas pela promessa de transformação nas operações e inovação. No entanto, considerando o altíssimo risco dos negócios de aquisição, gerenciamento e monetização de empresas privadas, elas também estão muito interessadas em casos de uso e experiências de usuário que demonstrem valor tanto no curto quanto no longo prazo. 

Ajudar essas empresas a navegar por estratégias eficazes para adotar soluções generativas de IA e nuvem moderna é o nosso principal foco, bem como um dos pilares do nosso trabalho com o Microsoft Cloud for Financial Services. Os líderes de private equity reconhecem que transformação nos negócios também significa disrupção, e é por isso que evidências sólidas do valor e impacto de curto prazo da IA generativa são uma chave importante para o sucesso. 

O impacto da IA na transformação de private equity 

A IA generativa pode transformar de várias maneiras a forma como empresas de private equity fazem negócios. Aqui estão apenas três áreas em que oferece um potencial de ganhos significativos em retorno sobre o investimento (ROI): 

• Due diligence acelerada: A IA generativa ajuda a acelerar o processo de investimento em ativos, automatizando e aprimorando vários aspectos do trabalho de pesquisa e avaliação. Essa tecnologia pode agilizar a coleta de informações de  demonstrações financeiras, identificar tendências em documentos e relatórios financeiros e analisar contratos, documentos legais e registros de conformidade. 

• Caso de uso de IA generativa: Ao analisar demonstrações financeiras, documentos legais e relatórios do setor, um copiloto identifica anomalias e riscos ocultos relacionados a uma potencial oportunidade de investimento a fim de evitar erros que podem custar caro. 

• Eficiência na originação de negócios: A IA generativa ajuda as empresas a identificar e avaliar melhor oportunidades de investimento em potencial, acelerando esse processo e gerando vantagens competitivas. A tecnologia permite recuperar, resumir e extrair insights de várias fontes de dados não estruturados, além de automatizar processos e a geração de documentos, como solicitações de propostas (RFPs) e contratos. 

• Caso de uso de IA generativa: Ao analisar rapidamente vastos conjuntos de dados e documentos, um copiloto identifica com mais precisão e rapidez potenciais alvos de investimento, resultando em um pipeline de negócios mais amplo e melhores chances de encontrar oportunidades lucrativas. 

• Otimização do portfólio: A IA generativa ajuda a melhorar a eficiência operacional e a tomada de decisões para maximizar o desempenho e o valor de um portfólio de investimentos. As empresas podem tomar decisões sobre alocação de ativos por meio de insights rápidos, aumentar a eficiência automatizando processos-chave, e otimizar o compartilhamento de informações disponibilizando conhecimento institucional de forma instantânea. Por exemplo, a análise de cenários ajuda a avaliar o impacto de diferentes condições de mercado em um portfólio. 

• Caso de uso de IA generativa: Uma empresa pode analisar e priorizar investimentos com base em seu perfil estratégico e retorno potencial. 

Um primeiro passo para a inovação em IA: Copilot para Microsoft 365 

O escopo da implantação de IA generativa em private equity é tão amplo que às vezes parece difícil avaliar todas as possibilidades. 

Muitas empresas estão iniciando inovações de longo prazo com o objetivo de criar serviços e produtos de IA personalizados para o cliente e também para uso interno. Por exemplo, a Moody’s agora está focada no desenvolvimento de soluções geradoras de dados, análises, pesquisa, colaboração e risco baseadas em IA para serviços financeiros, como parte de uma parceria estratégica com a Microsoft. 

Esse nível de inovação inclui o desenvolvimento de aplicativos personalizados de IA generativa – chatbots e plugins, por exemplo – sobre uma rica plataforma de nuvem corporativa, como o Microsoft Fabric e o Azure AI Studio, que permitem o desenvolvimento e a implantação de soluções responsáveis de IA. 

Por mais poderosas que sejam, essas inovações exigem tempo e planejamento. Enquanto isso, muitas empresas também buscam soluções que possam ser colocadas em prática imediatamente para gerar benefícios imediatos. É por isso que o Microsoft Copilot para Microsoft 365 é tão atraente para muitas organizações de serviços financeiros. Desenvolvido para ser um assistente inteligente, em tempo real, e profundamente integrado aos aplicativos do Microsoft 365, que fazem parte do cotidiano da maioria dos funcionários, o Copilot para Microsoft 365 promete entregar o novo valor a curto prazo. 

Um assistente digital brilhante ou “mecanismo de pesquisa baseado em IA”? 

Para as empresas que estão implantando o Copilot para Microsoft 365, os resultados são impressionantes. Pesquisas da Microsoft indicam que a produtividade e a eficiência de uma empresa podem aumentar drasticamente. Por exemplo, 70% dos entrevistados que usam o Copilot relataram ser mais produtivos e 77% disseram que, uma vez familiarizados com o Copilot, não queriam deixar de usá-lo.¹ 

A chave para esse sucesso é se atualizar – ou, mais precisamente, entender como começar a usar o Copilot. 

Quando totalmente implantado em um ambiente corporativo, o Copilot aparece em muitos lugares nos aplicativos e até mesmo em documentos, como um pequeno ícone integrado a uma barra de ferramentas ou espaço de trabalho. Ao clicar no Copilot, uma janela é aberta, convidando você a engajar com ele e partir daí. 

No entanto, um feedback que costumamos receber é que os usuários têm apenas uma ideia vaga do que o Copilot realmente pode fazer. Na falta de orientação e tomando como base paradigmas conhecidos, as pessoas geralmente tendem a usar o Copilot como um mecanismo de pesquisa – em outras palavras, elas pedem informações baseadas em palavras-chave. O Copilot também serve para isso, mas é apenas uma fração do verdadeiro poder da IA. Ele conhece e entende vastas gamas de dados em toda a empresa e os toma como base para fazer análises e pesquisas, fornecer insights, explicar coisas e criar artefatos inteiramente novos. 

Para extrair esses benefícios, é importante saber como consultar a tecnologia – em outras palavras, fazer o que chamamos de “engenharia de prompts”. 

A chave para potencializar o valor: um ótimo prompt 

Quando baseada em linguagem natural, qualquer interação com um aplicativo de IA generativa terá maior ou menor eficácia dependendo, em grande parte, da qualidade e especificidade do prompt usado. Um prompt bem elaborado é fundamental para gerar resultados úteis. Um prompt pode ser uma pergunta, uma declaração, um conjunto de palavras-chave ou até mesmo um conjunto mais complexo de instruções. 

É aqui que uma demonstração rápida pode destacar o verdadeiro poder do Copilot. Experimente. Se sua empresa já licenciou e habilitou o Copilot para Microsoft 365 para todos os usuários, clique no ícone do Copilot no navegador (certifique-se de alternar para o modo Trabalho) ou no Copilot para Microsoft Teams e copie e cole o seguinte prompt: 

• “Resuma meus e-mails, mensagens do Teams e mensagens de canal do último dia de trabalho e de hoje. Liste itens de ação em uma coluna dedicada. Sugira follow-ups em uma coluna separada, se possível. A tabela deve ter as seguintes colunas: Tipo (E-mail/ Teams/ Canal) | Tópico | Resumo | Item de ação | Follow-up. Se meu nome tiver sido mencionado diretamente, coloque a fonte do tópico em negrito.” 

Em alguns instantes o Copilot vai gerar uma tabela como esta: 

Para ficar mais divertido, experimente instruções como estas: 

• “Resuma onde fui mencionado em e-mails, mensagens do Teams e mensagens de canal nas últimas 24 horas. Use essas informações para priorizar meus três principais itens de ação para hoje.” 

• “Resuma meus e-mails, mensagens do Teams e mensagens do canal nas últimas seis semanas sobre o <projeto ou tópico>. Liste itens de ação em uma coluna separada.” 

Esse exercício certamente ajuda a esclarecer o que o Copilot pode oferecer, mas é só a ponta do iceberg. Funcionalmente falando, adicionar o Copilot às operações de private equity ajuda uma equipe com tarefas como pesquisar, monitorar, estruturar, apoiar processos e fazer recomendações bem-informadas. 

Uma vez que os usuários estejam totalmente capacitados na engenharia de prompts, a porta estará aberta para maximizar o valor dos investimentos que a empresa faz com a IA generativa. 

Saiba mais e siga adiante 

Cada jornada de IA é única, e a melhor maneira de começar é conversando com a Microsoft ou um parceiro global para explorar opções e oportunidades. Para saber mais sobre como a Microsoft ajuda as organizações de serviços financeiros a potencializar o valor de negócio e aprofundar os relacionamentos com os clientes, consulte o site Microsoft Cloud for Financial Services. Para começar a usar o Copilot para Microsoft 365, entre em contato com sua equipe de suporte da Microsoft ou com seu parceiro de tecnologia. 

• Para mais orientações e um conjunto completo de recursos, confira o Kit de Sucesso do Copilot. 

• Para saber mais sobre “a arte dos prompts” e tirar o máximo proveito da IA generativa, consulte o Copilot Lab. 

• Para saber mais sobre o impacto do Copilot na produtividade dos negócios, consulte o Relatório Especial do Work Trend Index. 

• Para obter um roteiro para gerar valor de negócios com IA, consulte O Roteiro de Estratégia de IA.  

¹What Can Copilot’s Earliest Users Teach Us About Generative AI at Work?, Microsoft, novembro, 2023. 

Karen Del Vescovo 

Vice-presidente corporativa, Serviços Financeiros does EUA 

Karen Del Vescovo é a vice-presidente corporativa para serviços financeiros nos EUA, e comanda o trabalho da Microsoft com bancos, mercados de capitais, seguros e outros clientes e parceiros de serviços financeiros. Seu foco é ajudar os clientes a alcançarem excelentes resultados de negócios por meio da transformação digital e da tecnologia de IA e nuvem. 

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Paul Miranda 

Gerente geral para mercados de capitais, EUA 

Como gerente geral da Microsoft para mercados de capitais nos EUA, Paul Miranda lidera equipes integradas que entregam resultados excepcionais para capacitar as empresas de mercados de capitais dos EUA a criar e fornecer soluções inovadoras. Trabalhando em Nova York, ele se concentra em garantir resultados de longo prazo para algumas das maiores empresas do mundo. 

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Em 5 de junho de 2024, a Microsoft organizou ao webinar virtual: “Acelerando a inovação no setor público na era da IA“, em que especialistas da indústria e líderes do setor público latino-americano discutiram como esta e outras tecnologias avançadas estão redefinindo a maneira como os governos capacitam suas organizações, interagem com seus cidadãos e gerenciam seus serviços. 

Neste artigo, você encontrará os pontos mais destacados do evento, idealizados para inspirar líderes do setor público com ideias inovadoras. Isso os ajudará a avançar em sua transformação digital, independentemente do estágio em que se encontram nesse processo. 

Acelerando a inovação na era da IA 

É uma prioridade para o setor público ser pioneiro na implementação de soluções de inteligência artificial. A inovação tecnológica é necessária e, na Microsoft, acreditamos que treinamento e suporte também são fundamentais para garantir o uso ético e responsável da tecnologia. Miguel Blanzaco, diretor de Soluções Governamentais da Microsoft para América Latina e Caribe, afirma que a IA não apenas melhora a eficiência dos serviços públicos, mas também aprimora a relação entre o governo e os cidadãos. Segundo a Gartner, “até 2028, a IA generativa estará incorporada em 60% dos sistemas de gestão de casos governamentais.”, conheça o informe aqui. Blanzaco, enfatiza que a adoção da IA deve ser acompanhada por programas de treinamento para garantir que tanto os servidores públicos quanto os usuários possam maximizar o potencial dessas tecnologias: “Usaremos cada vez mais, porque melhora a qualidade dos serviços que o governo fornece ao cidadão e a produtividade dos servidores públicos, sempre dentro do uso responsável e ético. No futuro, poderemos integrá-la. Agora, vamos abraçá-la. A Microsoft pode acompanhar você nessa jornada de transformação digital.” 

Saiba como as organizações do setor público estão reimaginando os serviços públicos em um relatório perspicaz da Apolitical e da Microsoft. 

IA nos serviços públicos  

A inteligência artificial está revolucionando múltiplas áreas do setor público, desde a administração tributária, com a implementação de assistentes virtuais, até a segurança pública.   

Um exemplo notável é o Acelerador de Detecção de Anomalias em Dados Estruturados, específico para a faturamento eletrônico, uma solução do portfólio de Aceleradores de Indústria da Microsoft, que melhorou significativamente a produtividade das auditorias tributárias ao identificar irregularidades fiscais. A cúpula, agora disponível em formato de webinar, fornecerá insights sobre dois outros aceleradores do setor: o Acelerador de Assistência de Informação do Azure OpenAI e o Acelerador de Descoberta com Multi-Inteligência.  

Esses tipos de soluções não apenas aumentam a eficiência operacional, mas também garantem maior transparência e confiança nos processos governamentais. 

Caso de Sucesso: “Fazenda Digital” na Costa Rica 

Um dos casos de sucesso mais ilustrativos na região é a Direção Geral de Tributação da Costa Rica. A implementação de comprovantes eletrônicos em 2007 e a transição para uma plataforma digital em 2015 permitiram uma modernização significativa da administração tributária. A plataforma “Fazenda Digital” permite que os cidadãos paguem e declarem seus impostos por meio de um aplicativo de celular, promovendo um acesso mais inclusivo e eficiente para os contribuintes.  

Mario Ramos Martínez, diretor-geral de Tributação do Ministério das Finanças da Costa Rica, destaca a importância da colaboração interdisciplinar para o sucesso desses projetos tecnológicos: “Uma administração tributária enfrenta o desafio de processar inteligentemente a grande quantidade de informações que possui. O objetivo é transformar dados em insumos úteis para a tomada de decisões e inteligência fiscal.” A administração tributária moderna não se baseia apenas em conhecimento contábil, mas também em habilidades tecnológicas avançadas para aproveitar ao máximo as ferramentas de IA. 

Ética e responsabilidade no uso da IA  

A adoção da IA no setor público traz importantes considerações éticas. Na Microsoft, estamos comprometidos com o uso responsável da IA, garantindo que suas soluções operem dentro de um framework de transparência e segurança. Nossas ferramentas de segurança, como o Microsoft Azure OpenAI, são fundamentais para garantir que as interações com cidadãos e empresas sejam eficientes e seguras.  

Raúl Flores, membro do setor público da Microsoft, enfatiza que os “aceleradores da indústria” são projetados para reduzir o tempo de adoção de novas tecnologias e garantir que forneçam valor tangível em curto prazo: “O propósito do acelerador, em termos muito simples, é poder fazer análises com dados não estruturados.” Essas ferramentas vêm equipadas com documentação técnica, código de implementação e workshops de adoção para facilitar sua implantação e uso.  

Inspiração para transformar

Nosso objetivo na Microsoft é que a experiência na tivemos na implementação de soluções de IA no setor público na América Latina sirva de inspiração para mais organizações na região aderirem à onda de transformação. Os líderes governamentais que adotam essas tecnologias hoje estarão mais bem posicionados para enfrentar desafios futuros e oferecer serviços de alta qualidade aos seus cidadãos.  

A tecnologia pode melhorar a administração pública, empoderar as organizações para trabalhar de maneira mais eficiente e, em última instância, enriquecer a vida dos cidadãos. Com um foco na responsabilidade, segurança e colaboração, nosso objetivo é ajudar a construir governos mais eficientes, transparentes e inclusivos na América Latina e no resto do mundo. 

Conclusão 

A cúpula “Acelerando a inovação no setor público na era da IA” terminou com uma visão otimista do futuro da administração pública na América Latina. Especialistas concordaram que a adoção de tecnologias avançadas é essencial para melhorar a eficiência e a transparência na gestão governamental.  

Aqueles que não puderam participar do encontro ainda podem aproveitar a riqueza de conhecimentos e experiências disponíveis on demand. 

Para aqueles interessados em aprofundar nesses tópicos, convidamos você a explorar nosso conteúdo para saber mais sobre as soluções inovadoras que oferecemos para apoiar a evolução digital dos governos e descobrir como essas tecnologias podem transformar a administração pública. 

Saiba mais sobre as soluções por o setor público.

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No mundo todo, as organizações bancárias estão enfrentando desafios sem precedentes diante das mudanças nos modelos de negócios, dos requisitos para conformidade regulatória e da crescente concorrência das fintechs e das empresas financeiras não tradicionais. Os líderes dessas instituições, no entanto, estão entusiasmados com o potencial da IA Generativa para fazer frente a esses desafios. 

O OpenAI Service e as novas ofertas Copilot estão bem posicionados para ajudar os bancos a aumentarem a produtividade por meio de melhores insights, comunicações e trabalho em equipe – uma das principais áreas de foco da Microsoft. Além disso, o Microsoft Cloud for Financial Services fornece uma sólida plataforma e um modelo de dados construídos especificamente para esse setor. Muitos de nossos clientes estão empolgados com esses produtos e explorando casos de uso e outras inovações. 

Microsoft Cloud for Financial Services 

Extraia mais valor de negócios e aprofunde o relacionamento com os clientes 

Como começar 

Pagando a dívida digital dos funcionários bancários 

Os funcionários do setor bancário continuam sendo bombardeados com dados, aplicativos, mensagens, dispositivos e canais de comunicação. Essa lacuna entre o volume de dados e a capacidade de processá-los é o que chamamos de dívida digital. Cada minuto gasto pagando essa dívida é um minuto não gasto em um trabalho mais produtivo ou criativo. 

É justamente por causa dessa dívida digital que líderes e funcionários bancários estão interessados na IA Generativa e, mais especificamente, na sua promessa de melhorar drasticamente a experiência dos funcionários por meio da automação de tarefas repetitivas, resumos e comparações de conjuntos de dados, recomendações de ações e fornecimento de insights em tempo real. 

O objetivo do Copilot é capacitar a todos e ajudar os seres humanos a serem mais produtivos e criativos em suas funções. E ele já está sendo colocado à prova: segundo o Relatório Especial de Tendências de Trabalho publicado recentemente, 70% dos usuários do Microsoft Copilot relataram ser mais produtivos, 29% disseram que conseguiram pesquisar, escrever e resumir mais rapidamente, e 68% observaram uma melhora na qualidade de seu trabalho. 

Esses benefícios agora estão disponíveis para as instituições bancárias, graças ao Azure OpenAI Service, ao Copilot for Microsoft 365, Copilot for Dynamics 365 e outras funcionalidades do Microsoft Copilot que facilitam a criação de novas soluções de IA Generativa para casos de uso de alto valor. 

Melhorando a experiência do funcionário – da linha de frente ao back-office 

A IA Generativa promete aumentar a produtividade em empresas de serviços bancários e financeiros, integrando insights poderosos em tarefas diárias, resumindo documentos e reuniões, digerindo e destilando conteúdo de inúmeras fontes e gerando novos relatórios, apresentações, imagens de alta qualidade e muito mais. As implicações abrangem todos os níveis da empresa e, em última análise, a inovação afetará todos os funcionários. 

Vejamos como funcionários em três níveis diferentes de um banco podem ser mais produtivos usando aplicativos tradicionais de produtividade combinados com IA Generativa. 

O gerente de relacionamento: garantindo a satisfação ao cliente para gerar receita 

O gerente de relacionamento costuma ser o rosto do banco para o cliente. Nessa função, ele gera receita e aumenta o portfólio para o banco, construindo relacionamentos confiáveis e fornecendo insights e produtos relevantes para o cliente. Os gerentes de relacionamento podem usar o Copilot for Microsoft 365 para automatizar tarefas administrativas, redigir e-mails instantaneamente e até sugerir respostas personalizadas a consultas de clientes ou RFPs. Copilots também ajudam a priorizar ações de follow-up de rotina, agilizar os preparativos para reuniões com clientes ou recapitular itens de ação após a reunião. Gerentes de relacionamento também podem usar o Microsoft Copilot for Sales para melhorar a produtividade de vendas, obtendo detalhes importantes de sistemas de CRM ou gerando comparações de produtos e elaborando novas propostas de forma quase instantânea. 

O gestor de patrimônio: fazendo recomendações financeiras de alto nível 

Gestores de patrimônio e banqueiros de investimento precisam de insights do mercado para tomar as melhores decisões financeiras para os clientes. Isso requer acesso máximo aos dados – desde conhecer seu cliente até se manter a par das mudanças do mercado – e um forte engajamento com esse cliente. 

Gestores de patrimônio podem usar Copilots no Outlook e no PowerPoint para se comunicarem de maneira mais eficaz. O Microsoft Fabric e o Copilot for Power BI podem reunir instantaneamente várias fontes de dados, fazer análises financeiras complexas, identificar tendências e padrões importantes e otimizar os portfólios de clientes. No Outlook, o Copilot pode fazer a triagem, identificar e resumir as mensagens mais importantes e, em seguida, criar respostas instantaneamente com base em threads de e-mail e pontos-chave. No PowerPoint, o Copilot pode ser usado para criar rapidamente novos slides a partir de fontes existentes, adicionar notas com base em slides existentes ou criar uma renderização visual de um conceito ou ideia. 

O responsável pela conformidade: protegendo o banco ao minimizar os riscos 

O responsável pela conformidade precisa garantir a segurança, a privacidade e o controle dos dados financeiros e do cliente. Comunicação e colaboração são fundamentais, pois seu cargo lida com áreas críticas do banco, e uma de suas principais responsabilidade é manter a alta administração informada. 

Os Copilots no Microsoft 365 e no Microsoft Teams aumentam a produtividade dos responsáveis pela conformidade ao acelerarem uma ampla gama de tarefas de elaboração e geração de relatórios com ferramentas como prevenção contra perda de dados e gerenciamento de direitos. Os responsáveis pela conformidade podem usar o Copilot no Microsoft Teams para evitar conflitos de reunião que envolvem diversas equipes virtuais e recapitular os principais itens de ação para aqueles que não podem participar de reuniões. Eles também podem usar Copilots para resumir comentários de colegas de trabalho, listar ações pendentes e até mesmo incluir citações ausentes. Além dessas tarefas, Copilots podem criar um sumário executivo instantaneamente na parte superior de um novo documento ou gerar uma seção interna de Perguntas Frequentes com base no documento do Word. E, quando necessário, o Microsoft Purview eDiscovery pode ser usado para tornar o conteúdo mais detectável em comunicações (e-mails e vídeos) e documentos. 

Capacitando o setor bancário para ir mais longe 

Muitos bancos enxergam o advento da IA Generativa com uma mistura de entusiasmo e apreensão, o que não chega a surpreender quando estamos diante de uma nova tecnologia disruptiva. A Microsoft e seus parceiros altamente capazes estão ajudando os bancos a iniciar suas jornadas de IA Generativa, identificando casos de uso que podem ser desenvolvidos e trabalhando de forma iterativa para descobrir o que funciona melhor. Isso geralmente inclui as contribuições de parceiros do nosso ecossistema global, que são especialistas em tecnologias da Microsoft e IA Generativa, e que podem ajudar a identificar os melhores casos de uso e o melhor caminho para a implementação de soluções que atendam às suas necessidades. 

Junto com os nossos parceiros, a Microsoft está focada em ajudar os bancos a tirar o máximo partido da IA Generativa através de parcerias a longo prazo. Confiança, segurança e conformidade são os pilares da nossa proposta de valor para os clientes do setor bancários e estamos comprometidos com o avanço da IA responsável, com base em princípios éticos. 

Para saber mais sobre como bancos e empresas de serviços financeiros podem extrair mais valor de negócios, aprofundar relacionamentos com clientes e gerenciar riscos com IA e o Microsoft Cloud, leia o e-book “Empoderar a los empleados de la banca para prosperar”, visite o site do Microsoft Cloud for Financial Services ou entre em contato com seu representante de vendas ou parceiro da Microsoft. 

Chad Hamblin 

Diretor, Banking, Worldwide Financial Services Group, Microsoft 

Chad Hamblin tem mais de 20 anos de experiência em serviços bancários e de tecnologia. Chad ocupou cargos no setor de tecnologia, incluindo o gerenciamento de produtos e parceiros, consultoria, marketing de produtos e desenvolvimento de soluções. Chad é bacharel em Estudos Internacionais pela Universidade de Washington e fala japonês fluentemente. 

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De acordo com uma pesquisa da Série de Inteligência do Consumidor sobre ESG de 2021, 83% dos consumidores acreditam que as empresas devem liderar as melhores práticas em ESG, enquanto 86% preferem apoiar ou trabalhar para empresas comprometidas com essas questões. A lacuna entre as expectativas do público e a percepção das empresas fica evidente. 91% dos líderes empresariais sentem a responsabilidade de agir em assuntos de ESG. Essa responsabilidade tem um impacto positivo tanto na ética empresarial quanto na rentabilidade econômica. Implementar essas políticas gera confiança no mercado, porque demonstra um compromisso real da empresa com a sustentabilidade.  

Consumidores conscientes  

A crise da COVID-19 ampliou a base de pessoas dispostas a pagar mais por produtos e marcas comprometidos com a sustentabilidade. Hoje, as empresas devem implementar políticas adequadas devido à demanda do mercado e às regulamentações governamentais. Isso implica ser responsável com o ambiente e realizar iniciativas sociais e ecológicas, cumprindo assim os requisitos legais. No entanto, existe uma desconexão entre a percepção dos consumidores e a direção empresarial.  

Os consumidores querem que as empresas não apenas reajam, mas também moldem as melhores práticas de ESG, e estão dispostos a recompensar ou penalizar as marcas como consequência e de acordo com seu comprometimento. 76% deles afirmam que vão encerrar sua relação com empresas que maltratam o meio ambiente, os funcionários ou a comunidade em que operam.  

Compreender os dados ESG 

Para gerenciar a sustentabilidade de forma eficaz, as empresas devem usar tecnologias digitais e estatísticas. Abordar esses desafios requer um enfoque centrado nesses dados. É essencial ter informações precisas para reduzir o impacto, gerar relatórios e transformar o negócio. O uso de estatísticas para compreender a pegada de sustentabilidade e a cadeia de valor permite criar estratégias eficazes em questões de ESG. 

Ao lançar o Microsoft Cloud for Sustainability, nosso foco inicial estava nas emissões de carbono. Com o tempo, expandimos o modelo para incluir água e resíduos. Ele centraliza dados empresariais, como ERP, instalações, sensores IoT e medições ambientais, além de estatísticas externas de fornecedores, serviços públicos e transporte. Em outras palavras, simplifica a coleta, a troca, os cálculos e a geração de relatórios.  

Como começar  

Abordar os desafios da sustentabilidade é uma tarefa global em que nosso crescente grupo de parceiros está ativamente envolvido. Eles desempenham um papel crucial ao ajudar os clientes a desbloquearem seus dados, desenvolverem estratégias para reduzir seu impacto ambiental e alcançarem resultados mais respeitosos com o ambiente.  

Um exemplo concreto dessa colaboração é a iniciativa recente da McKinsey, que projetou uma solução completa que combina a inteligência de dados em sustentabilidade do Microsoft Sustainability Manager com o planejamento de descarbonização. Esta parceria tecnológica tem como objetivo principal melhorar as transformações em direção à sustentabilidade das empresas, integrando os dados relacionados às suas atividades geradoras de emissões nas estratégias para reduzi-las.  

Medindo ESG  

Ao contrário dos relatórios financeiros, a medição dos fatores ambientais, sociais e de governança corporativa (ESG) carece de normas intersetoriais claras. Ainda há progresso a ser feito e unificação de padrões com o comprometimento de todos. Em vez disso, os dados ESG vêm de relatórios e classificações de sustentabilidade publicados anualmente ou trimestralmente por provedores de informação. 

Para enfrentar essa lacuna, o Fórum Econômico Mundial e o Conselho Empresarial Internacional, uma comunidade com mais de 120 CEOs globais, assumiram o desafio de estabelecer métricas ESG comuns. O recente manifesto do Conselho Empresarial Mundial para o Desenvolvimento Sustentável destaca a urgência dessa tarefa, defendendo a transparência e a coordenação de dados abrangentes sobre emissões e normas claras de aquisição para impulsionar a descarbonização na cadeia de suprimentos. 

A Rede de Bancos Centrais e Supervisores para a Ecologização do Sistema Financeiro (NGFS) também incentivou bancos centrais e supervisores a considerarem cenários para entender melhor os riscos econômicos e financeiros das mudanças climáticas.  

Por fim, se as instituições financeiras adotarem essas métricas, reduzirão seus investimentos em esforços de transformação verde. Sem dados confiáveis e acessíveis, as empresas financeiras não poderão identificar efetivamente oportunidades de investimento em ESG, o que poderia prejudicar o crescimento econômico e o progresso ambiental e social.  

O impacto de sua empresa no mundo  

A gestão de dados ESG desafia todas as organizações sem um caminho claro. A coleta e avaliação dessas informações são cruciais para orientar os esforços internos e manter a transparência com parceiros, clientes e investidores. Não devemos esquecer o “S” e o “G” do ESG, que envolvem sustentabilidade e impacto social.  

Medir o impacto ambiental requer um profundo conhecimento na cadeia de valor. Nesse sentido, a migração para a nuvem é essencial para capturar e armazenar dados, com acesso a modelos padrão. Ao avaliar emissões de carbono, matérias-primas, resíduos, igualdade e diversidade, a IA e o aprendizado de máquina são fundamentais, pois automatizam a coleta e a análise. 

 A capacidade de registrar, relatar e agir com base nos dados relacionados aos critérios ESG surge como um novo caminho a ser percorrido por cada organização. Você está pronto/a para iniciar o seu? 

Aprenda mais 

A sustentabilidade está integrada nas finanças, agregando valor e marcando o caminho para uma transição verde lucrativa, necessária e exigida. Saiba mais sobre a importância das melhores práticas ESG nos links a seguir: 

PwC Brasil 

Microsoft Cloud for Sustainability | Microsoft 

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Chad Hamblin, Diretor da Indústria Global, Serviços Financeiros, Microsoft Dynamics 

Matt não viu o cachorro até o último segundo. Desviando repentinamente, ele errou o cachorro e depois bateu em um carro estacionado. Abalado, mas ileso, ele ligou para sua seguradora. 

O agente da central de contato que atendeu a chamada de Matt imediatamente o autenticou com biometria de voz, eliminando possíveis atritos desse momento altamente tenso. Guiado por insights e sugestões alimentados por IA, o agente conduziu Matt por um processo de admissão rápido, porém completo. Automaticamente, a plataforma da central de contato enviou a Matt um link SMS para carregar fotos dos danos, bem como comunicações de acompanhamento com detalhes de seu sinistro. Posteriormente, a plataforma gerou um resumo da chamada e extraiu detalhes e insights para chamadas futuras. E Matt, apesar da colisão, sentiu-se melhor em relação a sua seguradora por tornar o processo tão fácil. 

Esse cenário, que até muito recentemente teria parecido futurista, é apenas um dos muitos exemplos de como a IA generativa está redefinindo a própria noção de central de contato para seguradoras, bancos e outras empresas do mercado de capitais. Trata-se de apenas um exemplo do tipo de transformação que nós, na Microsoft, juntamente com nossos parceiros globais, estamos ajudando os clientes a tornar realidade com a Microsoft Cloud for Financial Services. 

O enigma do custo da central de contato 

A COVID-19 destacou a importância crucial das centrais de contato para as empresas de serviços financeiros, uma vez que os clientes isolados tinham apenas chamadas telefônicas, e-mails e acesso digital para se conectarem a seus prestadores de serviços financeiros. De repente, foi deixado aos agentes das centrais de contato e às ferramentas digitais voltadas para o cliente lidar com a maior parte de muitas funções importantes, como responder aos problemas dos clientes, fornecer informações importantes e ajudar com transações e problemas de conta. 

À medida que as pressões da COVID-19 diminuem e surgem novos requisitos de negócios, as empresas enfrentam agora novos desafios para manter suas centrais de contato vitais e eficientes. Entre eles: 

• Os clientes modernos esperam experiências personalizadas e ficam frustrados com interações desconectadas e informações incompletas que podem resultar de sistemas e dados isolados. 
• Os clientes exigem experiências de autoatendimento simples e eficazes e ficam desanimados com soluções limitadas. 
• Os agentes da central de contato querem se concentrar na solução de problemas para os clientes, mas têm dificuldade em usar ferramentas complicadas e requisitos de treinamento difíceis, que podem resultar em altas taxas de desgaste. 

Os líderes com quem conversamos em empresas de serviços financeiros reconhecem que as centrais de contato representam uma grande oportunidade para melhorar os resultados e gerar novas receitas. Mas as centrais de contato têm sido tradicionalmente centros de custos. Agora, com a IA generativa, as empresas reconheceram rapidamente que as novas capacidades dos modelos de linguagem de grande porte (LLMs) e inteligência analítica de dados podem desbloquear ainda mais o valor do negócio. 

A central de contato com IA generativa 

A IA generativa está transformando as centrais de contato com um conjunto de novos recursos poderosos, como: 

• Criação de conteúdo: criação de conteúdo semelhante em estilo e tom ao que as pessoas estão acostumadas. 
• Resumo: escrever resumos de grandes volumes de dados. 
• Pesquisa semântica: usar linguagem natural para entender a intenção por trás das consultas. 

Eles oferecem a base para inovações, como chatbots inteligentes, assistentes virtuais e soluções personalizadas que usam processamento de linguagem natural, resposta de voz interativa (IVR), análise de tendências e sentimentos e muito mais. 

Em termos práticos, a IA generativa transforma a central de contato num ativo altamente eficiente que compreende o contexto abstrato, proporciona engajamento em um nível quase humano e capacita agentes e funcionários para prestarem serviços de forma mais rápida e eficaz. 

Os impactos potenciais das inovações da IA generativa são enormes. Interações personalizadas podem aumentar drasticamente as conversões de serviço em vendas. Ferramentas de autoatendimento perceptivas podem aumentar a satisfação do cliente por meio da gratificação instantânea. E ferramentas que reduzem a inserção de dados podem melhorar a produtividade dos agentes. Do lado das despesas, a IA pode reduzir os custos laborais, reduzindo os requisitos de formação para os agentes que, por sua vez, podem proporcionar melhores experiências para o cliente que aumentam sua fidelidade. 

Vemos a IA generativa proporcionando benefícios de curto prazo para empresas de serviços financeiros nas seguintes categorias amplas de casos de uso: 

• Assistência do agente: capacitar agentes de atendimento ao cliente e de suporte técnico com bots para fornecer insights e orientação sobre a próxima melhor ação derivada de fontes de conhecimento distintas em toda a organização. A assistência também pode incorporar transcrição multilíngue, bots de gerenciamento para simulações de previsão e pontuação automatizada de chamadas. 
• Detecção de fraude: Monitorar e analisar continuamente os fluxos de dados recebidos em busca de possíveis fraudes. Por exemplo, a detecção biométrica avançada não só permite a autenticação imediata com base na impressão de voz exclusiva do cliente, mas também reconhece uma tentativa de se passar pelo cliente. 
• Inteligência analítica de interação: Identificar padrões no comportamento do cliente para oferecer respostas cada vez mais personalizadas. A IA generativa pode analisar cada conversa (voz, texto, e-mail e assim por diante) para identificar tendências, informar melhorias de produtos, aprimorar o treinamento de agentes e garantir a conformidade. 
• Autoatendimento: Automatizar tarefas rotineiras e consultas repetitivas com chatbots de conversação e recursos de resposta de voz interativa (IVR) que permitem que computadores conversem com os clientes. Com o tempo, a IA generativa também pode criar respostas personalizadas no engajamento do cliente com base na experiência e no aprendizado de toda a organização. 

Coloque a IA generativa para trabalhar na sua central de contato 

A Microsoft oferece um amplo conjunto de soluções e recursos que atendem às necessidades de centrais de contato das organizações de serviços financeiros. Os casos de uso de IA generativa listados acima, habilitados pela tecnologia Microsoft, podem ser fornecidos em qualquer plataforma de central de contato, incluindo aquelas da NICE CXone e da Solgari, que são executadas no Microsoft Azure. Além disso, podem ser fornecidos através de soluções no Azure de parceiros como a Verint e a Callminer. As interfaces de programação de aplicativos (APIs) de dados e serviços de IA do Microsoft Azure integram-se facilmente às plataformas de call center para permitir novos casos de uso, que são bastante aprimorados por meio das soluções e contribuições de nosso ecossistema de parceiros globais e podem ser integrados ao Microsoft Teams e ao Dynamics 365. 

Comece a sua jornada ainda hoje 

Usar a IA generativa para reinventar a central de contato é uma oportunidade incomparável não apenas para aprofundar o relacionamento com os clientes, mas também para desbloquear novo valor comercial. Com a IA generativa e a Microsoft Cloud, as empresas de serviços financeiros podem otimizar custos, reduzir o tempo de obtenção de valor, melhorar a colaboração e utilizar dados para fornecer resultados de negócios mais impactantes. 

Você pode saber mais visitando nosso site, onde você pode descobrir como a Microsoft e nossos parceiros estão trabalhando juntos para ajudar nossos clientes a transformar os serviços financeiros. Caso queira acelerar a sua jornada de transformação, sinta-se à vontade para entrar em contato conosco ou com o seu parceiro de tecnologia ou representante Microsoft. 

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Mohit Das, Arquiteto de Soluções Sênior, Transformação de Soluções da Indústria de Varejo e Bens de Consumo, Microsoft  

Trey Harshfield, Arquiteto de Soluções Sênior, Transformação de Soluções da Indústria de Bens de Consumo e Varejo, Microsoft  

Shan Thayyullathil, Arquiteto de Soluções, Transformação de Soluções da Indústria de Bens de Consumo e Varejo, Microsoft  

Claus Loos, Diretor Geral de Desenvolvimento de Parceiros para Varejo e Bens de Consumo, Microsoft 

Este artigo vai te dar uma visão geral e uma base sólida para gerenciamento de crescimento de receita (RGM). Além disso, mostraremos como integrar estrategicamente a IA generativa para gerar resultados de RGM mais sólidos. 

O gerenciamento de receitas é fundamental para o crescimento e a lucratividade das receitas 

Vamos começar do início: RGM é uma disciplina multifuncional dentro da indústria de bens de consumo embalados (CPG) que utiliza análises avançadas para identificar e analisar como aumentar os lucros e encontrar oportunidades de crescimento de primeira linha. Num mercado altamente inflacionário que também está a passar por rápidas mudanças nas preferências dos consumidores, o RGM tornou-se um tema prioritário na maioria das organizações de CPG. 

Temos uma previsão ousada: a IA generativa dará a mais funcionários o acesso a ferramentas e insights de RGM, além de fornecer um caminho para ajudar as empresas a passarem do patamar atual para níveis mais elevados de maturidade. Chamamos isso de democratização do RGM – e tem um potencial incrível. 

A IA generativa pode abordar e resolver alguns dos desafios de dados, ferramentas e adoção enfrentados atualmente. 

Uma das maiores fragilidades do GRG tem sido a rapidez e precisão da informação, devido ao enorme volume, complexidade e desordem dos dados que servem de base a esta disciplina. 

A Microsoft é uma fornecedora de tecnologia confiável para muitas das maiores empresas de CPG do mundo. Fazemos parceria com nossos clientes em uma ampla variedade de transformações digitais. Por meio dessas experiências, geramos a seguinte observação sobre o caminho para os dados e a maturidade do GRG para a maioria dos CPGs. 

Apresentando a escala de maturidade de gerenciamento de crescimento de receita 

Vamos dedicar um pouco de tempo a este gráfico. 

Na parte inferior estão as bases de dados, essenciais em toda a escala de maturidade do RGM. Inicialmente, os projetos RGM são normalmente esforços únicos que envolvem a recolha, processamento e integração de dados de várias fontes, o que pode ser trabalhoso e desafiante. O primeiro passo para estabelecer a maturidade RGM é estabelecer um centro de dados RGM (RGM Data Hub 1.0) e implementar práticas sólidas de governação de dados, catalogação de dados e garantia da qualidade e confiança dos dados. 

O data center RGM é então expandido incorporando fontes de dados adicionais e adotando um modelo de dados comum (RGM Data Hub 2.0). Quanto mais o data center RGM puder se conectar a outros data centers por meio de uma plataforma de dados conectada, mais valor poderá ser obtido (RGM Data Hub 3.0). 

O RGM 1.0 representa a primeira geração de ferramentas RGM, que se concentram principalmente na análise descritiva de fatores individuais e muitas vezes ignoram outros impulsionadores do negócio. Essas ferramentas sofrem com a latência de dados, fornecem insights com base em eventos passados, têm interfaces de usuário abaixo do ideal e enfrentam baixas taxas de adoção. 

À medida que as capacidades RGM amadurecem, as ferramentas devem tornar-se mais preditivas e personalizadas. Para desbloquear todo o potencial das ferramentas RGM, é crucial integrá-las com sistemas de planeamento e procura, e os conjuntos de dados subjacentes devem ser em tempo real e mais detalhados (RGM 2.0). 

O objetivo final é criar um sistema RGM interconectado que se integre perfeitamente às operações de nível de loja no front-end, bem como à cadeia de suprimentos e aos processos de fabricação no back-end (RGM 3.0). Este nível de integração só pode ser alcançado se a base de dados também evoluir (RGM Data Hub 3.0) e incorporar dados mais detalhados. 

Independentemente do estágio da jornada RGM, é essencial priorizar a democratização das ferramentas RGM. Aproveitar a IA generativa, o design thinking, as plataformas de decisão multifuncionais e as práticas eficazes de gestão de mudanças são fatores-chave para democratizar essas ferramentas. Exploraremos o papel da IA generativa na democratização das ferramentas RGM. 

A IA generativa já está mudando a forma como trabalhamos, nos tornando mais eficazes e eficientes 

Agora vamos discutir o que é IA generativa e o que ela pode fazer: refere-se a uma categoria de técnicas e modelos de IA projetados para criar conteúdo novo e original, em vez de simplesmente reconhecer ou analisar dados. 

A IA generativa é revolucionária porque pode reunir uma palavra, uma resposta a uma pergunta, um efeito ou uma imagem a partir de um prompt, entre muitos outros casos de uso. Nossos clientes podem usar modelos generativos de IA com seus próprios bancos de dados. Isso é exclusivo dos nossos serviços Microsoft Azure OpenAI, além de contarem com a segurança e a governança que acompanham uma plataforma Microsoft. 

Existem quatro capacidades principais dos serviços Azure OpenAI: 

1. Resumo do conhecimento ou cenários 

2. Pesquisa semântica para mineração de conhecimento  

3. Geração de código  

4. Geração de conteúdo 

Para obter mais informações, visite nosso site Azure OpenAI Service. 

A IA generativa pode ajudar as empresas a atingirem a maturidade RGM de forma melhor e mais rápida. 

Empresas que utilizam IA generativa podem ultrapassar a maturidade RGM. O caminho não precisa mais ser estritamente sequencial ou linear. Então, você pode se perguntar, o que isso significa? A próxima seção aborda os detalhes da IA generativa. 

RGM com um modelo generativo de IA pode ser melhorado por meio de seus próprios dados de negócios e engenharia de direção 

Uma maneira poderosa de usar IA generativa para RGM é trazer seus próprios dados corporativos e aplicar engenharia de sugestões para complementar modelos generativos de pré-treinamento (GPT). A engenharia de prompt, também conhecida como design de prompt, envolve a seleção das palavras, frases, símbolos e formatos corretos que orientam o modelo para gerar texto relevante e de alta qualidade. Isso envolve transferir e aprimorar o aprendizado com novos dados. 

Vamos entender como funciona: 

• Aprimore o modelo com seus próprios dados de negócios: isso envolve conectar conjuntos de dados de negócios por meio de APIs e indexá-los com pesquisa vetorial. Este processo incorpora conhecimento específico do domínio e melhora a compreensão do modelo dos conceitos, terminologia e métricas do RGM, levando a respostas mais precisas e contextualizadas. Isso é resolvido usando o recurso Azure OpenAI Service on Your Data. 

• Melhor compreensão do contexto: os modelos GPT podem compreender o contexto de consultas relacionadas ao RGM, experimentando a engenharia de sugestões para otimizar os modelos quanto à confiabilidade, precisão e segurança, e gerar resultados mais relevantes e acionáveis. Os modelos podem compreender as relações entre preços, promoções, vendas e outros fatores específicos do RGM, permitindo recomendações mais criteriosas e acionáveis. 
• Prompts personalizados para pessoas diferentes: ao fornecer etapas específicas para modelos GPT, os profissionais de RGM podem orientar as respostas geradas para atender às suas necessidades específicas. Os prompts podem ser adaptados para gerar insights sobre estratégias de preços, eficácia promocional, planejamento de sortimento ou qualquer outro aspecto relevante do RGM. 
• Mitigação de preconceitos: a estrutura de IA responsável oferece a oportunidade de abordar preconceitos que podem existir no modelo GPT básico. Os profissionais da RGM podem organizar diversos conjuntos de dados de treinamento e incorporar considerações éticas para garantir recomendações justas e imparciais em áreas como estratégias de preços ou redefinições de sortimento. A jornada da Microsoft em direção à IA responsável começou há quase seis anos, quando Satya Nadella escreveu um artigo na revista Slate intitulado “A Parceria do Futuro”. Saiba mais sobre os princípios de IA responsável da Microsoft. 
• Melhores insights e tomada de decisão: modelos GPT que usam dados específicos de RGM podem melhorar o desempenho em tarefas de RGM. Os modelos podem aprender com dados históricos de RGM, tendências de mercado e melhores práticas do setor, permitindo insights mais diferenciados e contextuais que levam a uma melhor tomada de decisões em domínios como previsão de demanda, preços e estratégia promocional. 

É importante notar que este processo de experimentação e operacionalização requer um conjunto de dados bem-organizado, experiência em RGM e uma consideração cuidadosa das questões de privacidade e ética. Além disso, a monitorização e avaliação contínuas são necessárias para garantir que os modelos continuam a fornecer orientações fiáveis e relevantes no espaço dinâmico do RGM. 

Aumentando a velocidade e o acesso a insights RGM por meio da IA generativa 

O uso de IA generativa mudará a forma como as pessoas usam as ferramentas existentes e melhorará a produtividade em todo o ecossistema RGM, desde o planejamento até a execução e otimização. Atualmente, o uso de ferramentas digitais RGM está limitado a alguns analistas de dados e usuários avançados. Para usuários corporativos, a interface, a experiência e a lógica do algoritmo não são fáceis de entender ou usar. A IA generativa simplifica essa experiência, dando aos usuários empresariais a capacidade de usar prompts em linguagem natural com perguntas complexas e diferenciadas para extrair insights e cenários relevantes e contextuais, resumi-los e compartilhá-los rapidamente com parceiros e clientes multifuncionais. 

Por exemplo: 

• Um gerente de promoções comerciais de uma empresa de bebidas teria a capacidade de ser muito preciso na alocação de orçamentos promocionais para varejistas, tipos de promoção, marcas e SKUs específicos, fazendo perguntas como: “Sugira opções sobre como, o quê e com que frequência promover para alcançar um ROI promocional de mais de 1,5 na área metropolitana de Chicago em lojas de clubes durante os meses de verão (de maio a setembro).” 
• Um gerente de precificação de canal pode avaliar o risco de perda de receita com precificação baseada em linguagem natural, fazendo perguntas como: “No meu distrito de vendas, minha (marca A) tem um preço competitivo em comparação com a (marca B) em todas as lojas? Me mostre as lojas onde corro o maior risco de perder vendas devido a diferenças de preços.” 
• Um gerente de loja teria a capacidade de planejar melhor as prateleiras das lojas para cenários de falta de estoque perguntando: “Qual o melhor SKU para substituir se eu estiver sem estoque do tamanho pequeno de (marca X) para poder mitigar a perda de vendas da categoria, levando em consideração os níveis de estoque disponíveis nos fundos da loja? 

As equipes de ciência de dados serão mais produtivas com esses modelos 

Esses times usam programas estatísticos e de aprendizado de máquina para compreender eventos e prever tendências, observando causa e efeito usando os dados que têm à disposição. Esses modelos não são projetados para serem repetíveis e escaláveis na maioria dos casos e, muitas vezes, sofrem com documentação deficiente. Com a IA generativa, as equipes de ciência de dados podem criar códigos para modelos preditivos de aprendizado de máquina que resultam em aumento de produtividade. A IA generativa pode organizar melhor os dados, detectar anomalias, auxiliar na geração de código e documentar código para uma geração de código mais rápida, melhor e mais reutilizável. Isso pode aumentar a produtividade e a escalabilidade em toda a disciplina de ciência de dados. 

A IA generativa levará à democratização do RGM 

A Escala de Maturidade RGM é uma forma de as empresas de CPG avaliarem onde estão em sua jornada de integração de dados. O objetivo final é ter um sistema totalmente integrado, onde os dados fluam tanto dos processos front-end quanto back-end. A IA generativa pode ajudar as empresas a saltarem de um nível para outro. 

A IA generativa pode ser aplicada ao RGM por meio de seus próprios dados de negócios e engenharia de direção. Isso pode levar a respostas mais precisas e contextualizadas. Pode fornecer informações para orientar estratégias gerais, limitar preconceitos e melhorar o desempenho nas tarefas de RGM. O uso de IA generativa mudará a forma como as pessoas usam as ferramentas existentes. A produtividade pode ser aumentada quando insights acionáveis são fornecidos mais rapidamente aos líderes de CPG. 

A incorporação de IA generativa pode impulsionar as empresas de CPG em direção aos seus objetivos de RGM. Com a IA generativa, é possível que as empresas pulem etapas inteiras na escala de maturidade RGM. Isso resultará na descoberta de oportunidades de crescimento de receita e lucros maiores. 

Como começar: 

• Avalie os recursos atuais de RGM e de dados da sua empresa usando o Microsoft RGM e a Escala de Maturidade de Dados.  
• Defina suas metas de RGM e banco de dados alinhadas às prioridades de negócios. 

• Crie um roteiro abrangente com dimensões de dados, tecnologia, IA e gerenciamento de mudanças. 
• Avalie como você gostaria de aplicar IA generativa aos seus objetivos de RGM, independentemente de onde você esteja em termos de maturidade de RGM. 
• Dê pequenos passos para adotar a IA generativa, começando com um caso de uso ou objetivo. 
• Desenvolva e implemente medidas responsáveis de IA desde o início. 

A Microsoft e o nosso ecossistema de parceiros podem ajudar a sua organização em qualquer fase de maturidade, incluindo o lançamento ou expansão das suas iniciativas existentes em segmentos de negócios ou mercados prioritários. Comece agora. 

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No entanto, para as pessoas e equipes responsáveis pela gestão de riscos e pela garantia da conformidade, esta mudança de paradigma traz consigo novas preocupações, uma vez que é necessário cumprir requisitos rigorosos de segurança e conformidade. Embora as avaliações de risco e estratégias de auditoria no local possam ter sido simples em um mundo pré-nuvem, quando os dados são transferidos para um fornecedor de nuvem terceirizado que opera um ambiente compartilhado em hiperescala, a situação muda. Os controles de segurança e acesso são automatizados, o DevSecOps se torna mais comum, surgem lacunas de conhecimento e o contexto regulatório muda drasticamente. Para aumentar a pressão, se as avaliações de conformidade e as auditorias forem interrompidas, a inovação poderá parar bruscamente. 

Felizmente, existem alguns recursos excelentes para guiar você de forma produtiva nesta jornada. A Microsoft faz um investimento considerável para ajudar os clientes a obter a assistência necessária para otimizar avaliações de risco na nuvem em escala. Nesta postagem, eu gostaria de compartilhar um pouco do aprendizado que obtivemos por meio de nosso profundo envolvimento com os clientes, apontar algumas minas de ouro online da Microsoft e convidar você para conferir nosso Programa de conformidade para Microsoft Cloud, que acho que você vai adorar. 

Três estratégias testadas na prática para governar os riscos da nuvem 

Graças à nossa comunidade de conformidade, obtemos um fluxo incrível de insights, comentários e histórias sobre o que funciona e o que não funciona. Estas são as três estratégias que vemos no cerne de toda organização que governa com sucesso os riscos da nuvem: 

1. Estabelecer um órgão de governança de risco na nuvem. As organizações de risco são complexas, e as abordagens isoladas provavelmente atingirão seus limites quando diferentes partes interessadas de controle de risco em todas as três linhas de defesa fizerem sua própria avaliação de um provedor de serviços de nuvem. Muitas vezes, vemos problemas com uma má compreensão das tecnologias de nuvem e dos controles de risco. As ineficiências tendem a surgir à medida que questões são levantadas repetidamente por diferentes partes interessadas (“Onde estão armazenados os meus dados?” ou “Quem pode acessá-los?”). Muitos problemas podem ser resolvidos ou evitados por meio de uma abordagem unificada de avaliação de riscos na nuvem. Aconselhamos a criação de um conselho ou órgão de governança de risco na nuvem que envolva todas as principais funções em um processo único e integrado que leve a implantações mais rápidas e resolva restrições de recursos e lacunas de habilidades. 

2. Aderir a padrões comuns e aplicar abordagens baseadas em riscos. Nem todos os casos de uso são iguais, mas muitas vezes vemos clientes aplicarem um conjunto extremamente grande de controles obrigatórios a todo e qualquer caso de uso de nuvem, independentemente de sua importância. Além disso, os fornecedores de nuvem aplicam diferentes medidas de controle de risco em comparação com o que seria esperado no local, e isso pode levar a discussões intermináveis sobre controle. Uma boa maneira de evitar esses desafios é alinhar as estruturas de controle interno aos padrões do setor, como o SOC 2 e Cloud Controls Matrix (CCM) da Cloud Security Alliance. Essa abordagem fornece estrutura e orientação para a implementação de controles apropriados que podem ser aplicados com base em risco a casos de uso individuais, sempre alinhados aos requisitos de risco, segurança e conformidade da sua organização. 

3. Aproveitar ao máximo a garantia de terceiros. Outra armadilha é que algumas instituições financeiras tentarão avaliar ou auditar cada controle da nuvem de forma independente. Isso é uma perda de tempo porque já existem certificações e relatórios de auditoria disponíveis onde vários terceiros respeitáveis atestam a solidez e segurança desses mesmos controles e das áreas de risco relacionadas. Eles não devem ser ignorados. A Microsoft é líder em conformidade e oferece uma ampla oferta de conformidade para Azure, Dynamics 365 e Microsoft 365 com mais de 100 certificações e atestados. 

Nossa estrutura para avaliação na nuvem 

Depois que essas bases forem estabelecidas, você poderá realizar avaliações de risco na nuvem nessas seis dimensões básicas: 

Agora você pode obter um processo de avaliação de risco otimizado para nuvem que gera eficiência máxima à medida que você percorre diferentes casos de uso. De forma crítica, este processo permanecerá resiliente à medida que a empresa implanta gradualmente mais funções de negócios no Microsoft Cloud onde cada uma exigirá uma avaliação contextual dos riscos. 

Como aproveitar os riscos e os recursos de auditoria do Microsoft Cloud 

A Microsoft entende a necessidade crítica de que as equipes de risco, conformidade e auditoria de serviços financeiros tenham uma boa base com ferramentas e recursos que as capacitem a compreender e avaliar totalmente os riscos relacionados à nuvem. 

Para explicar como operamos nossa nuvem e ajudar os clientes em suas avaliações de risco e auditorias, criamos um local centralizado que descreve a conformidade da Microsoft e aponta para nossas ofertas de conformidade. Isso inclui uma seção de garantia de serviço que descreve detalhadamente a forma como operamos nossos serviços do Microsoft Cloud, o que é um excelente ponto de partida para as funções de risco e auditoria iniciarem suas avaliações. A seção de garantia de serviço é organizada por 14 domínios de risco e descreve detalhadamente a forma como a Microsoft trabalha para proteger os dados de nossos clientes. Isso inclui caminhos de aprendizagem sob demanda disponíveis para os clientes aprenderem em seu próprio ritmo. 

Outro excelente recurso é o nosso Portal de confiança de serviço, onde você pode baixar relatórios de auditoria externa, documentos úteis e itens como relatórios de vulnerabilidade de terceiros, continuidade de negócios e relatórios de validação de plano de recuperação de desastres. Você também encontrará listas de verificação detalhadas de conformidade regulatória para serviços financeiros regionais que podem ser usadas para atender aos requisitos regulatórios de cada país. 

Em seguida, o Gerente de Conformidade do Microsoft Purview é uma ferramenta exclusiva que permite avançar ainda mais e gerenciar riscos e conformidade não apenas do lado da Microsoft, mas também para suas implantações multinuvem, garantindo que suas configurações atendam a todos os requisitos regulatórios, bem como às práticas recomendadas de segurança cibernética e privacidade. Você encontrará mais de 320 avaliações de conformidade alinhadas a vários setores e regiões em todo o mundo. Você pode clicar duas vezes em cada controle e revisar informações detalhadas, incluindo implementações de controle da Microsoft, e como cada controle foi testado por auditores externos e os resultados. 

Não se esqueça que a nuvem envolve uma responsabilidade compartilhada e que, depois de avaliar a Microsoft como seu provedor, você também deve garantir que suas implantações sejam compatíveis por padrão e seguras de maneira ideal. A boa notícia é que isso tudo está integrado na garantia de serviço como ponto de partida seguindo a mesma estrutura baseada em risco. 

Precisa do que há de melhor? Verifique o Programa de conformidade para Microsoft Cloud 

O Programa de conformidade para Microsoft Cloud é um serviço premium criado especificamente para dar suporte a profissionais de controle de risco e conformidade em suas avaliações. Esse programa teve origem há 10 anos, quando as primeiras organizações de serviços financeiros começaram a adotar a nuvem, e facilita o envolvimento trilateral entre clientes, reguladores e especialistas da Microsoft. O programa continua evoluindo e oferece aos clientes acesso direto a especialistas jurídicos, de segurança cibernética, de privacidade, de risco e de conformidade regulatória, tanto da Microsoft quanto do setor como um todo. 

Os clientes receberão as melhores respostas para perguntas e preocupações muito específicas e poderão enviar questionários completos para acelerar a avaliação de riscos e as atividades de auditoria. O programa traz um valor educativo tremendo com webinars e palestras sobre conformidade global e regional; oferece oportunidades de envolvimento em uma comunidade com outros clientes e especialistas do setor; e fornece atualizações proativas relacionadas a desenvolvimentos regulatórios e de conformidade em todo o mundo. 

Participe do programa hoje mesmo 

Os insights e dicas deste artigo foram em grande parte baseados na experiência desta comunidade nos últimos anos. Se isso soa interessante para você e sua organização, convido você a participar do Programa de conformidade para Microsoft Cloud e conectar-se com seus colegas hoje mesmo. 

Saiba mais sobre o Microsoft Cloud para serviços financeiros. 

Programa de conformidade para Microsoft Cloud 

Acelere a adesão à nuvem com garantia de conformidade proativa. 

Comece a se conectar hoje mesmo  

Tom Deprins 

Diretor de Conformidade Global de Serviços Financeiros 

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A tecnologia desempenha um papel importante na luta contra o crime cibernético, mas também a cultura. Conforme explica Sally Eaves, Diretora de Tecnologia de Tecnologia Emergente e Consultora Global de Estratégia, “cerca de 98% das ameaças de cibersegurança, independentemente do setor, podem ser amplamente reduzidas por meio da aplicação de padrões básicos de higiene cibernética”. Com o custo global do crime cibernético previsto para ultrapassar US$ 10 trilhões anualmente até 2025, as empresas têm motivos para proteger seus ativos por meio de mudanças tanto tecnológicas quanto culturais.  

Estratégias proativas de segurança para defender indústrias essenciais 

A tecnologia já desempenha um papel enorme ao tornar os sistemas de energia mais inteligentes, confiáveis ​​e sustentáveis. Para aumentar o acesso aos dados, mantendo-os seguros, as organizações devem buscar a digitalização estratégica. À medida que as soluções tradicionais de TI se conectam à Internet das Coisas, há o risco de que os criminosos cibernéticos encontrem oportunidades para acessar dados importantes. Na indústria de energia, isso é uma questão de grande importância. Pessoas, propriedades e o meio ambiente dependem do funcionamento adequado desse setor vital. 

Como diz Eaves, “Certamente, hoje devemos estar falando sobre o custo da inação e o custo da insegurança, especialmente em um setor tão crucial como a energia”. Eaves afirma que acertar as bases é fundamental. Por exemplo, as organizações recentemente começaram a projetar sistemas de cibersegurança com arquitetura de confiança zero, o que é uma ótima maneira de proteger ativos sem exigir pessoal extra para o esforço. 

Eaves apresenta um cenário incrivelmente complexo para as empresas de energia navegarem, que inclui habilidades e alinhamento, integração e visibilidade do sistema, expansão de ferramentas e integração com ambientes externos. “A importância das parcerias confiáveis para navegar na complexidade ganha destaque”, diz Eaves. Para obter o máximo efeito, as soluções cibernéticas devem ser simples para as equipes usarem.   

Usando IA para aumentar a eficiência das operações de segurança 

As violações de dados atingiram um custo recorde de US$ 4,35 milhões em 2022, portanto, o valor da cibersegurança nunca foi tão grande. A indústria de serviços financeiros está inovando para fornecer esse valor aos clientes sem sobrecarregar sua equipe. “A IA e o aprendizado de máquina também estão contribuindo significativamente para a eficiência, retenção e envolvimento da equipe, especialmente considerando que os especialistas em cibersegurança são escassos e muito procurados”, diz o especialista em cibersegurança Nick Bilodeau, Diretor Executivo da Quantum. 

No entanto, a inovação deve ir além da tecnologia. “A área que muitas vezes não recebe tanta atenção, mas é fundamental na cibersegurança, é o elemento humano”, diz Bilodeau. Mesmo profissionais não técnicos devem se tornar alfabetizados em cibersegurança para poderem identificar ameaças e manter as informações seguras. O treinamento baseado em funções, adaptado às responsabilidades específicas de cada cargo, é uma tendência promissora que está se espalhando pelo setor de serviços financeiros. 

Adotando uma abordagem holística para a cibersegurança 

Os fabricantes foram solicitados a enfrentar uma tempestade no início dos anos 2020, e o crime cibernético só intensifica os ventos contrários restantes. As empresas podem ser tentadas a adotar uma abordagem incremental ao enfrentar desafios em muitas frentes. No entanto, é muito melhor projetar sistemas de cibersegurança desde o início do que adaptar soluções existentes. 

Scott Luton, um líder de pensamento focado em manufatura e cadeias de suprimentos, observa que, embora alguns riscos sejam específicos do setor, muitos afetam todas as empresas. Isso significa que os fabricantes precisam ter um plano para detectar, mitigar e remediar uma ampla gama de ameaças cibernéticas. E as organizações devem proteger suas redes considerando as políticas e planos de seus parceiros de cadeia de suprimentos e entrega. 

Muitos fabricantes também estão melhorando suas posturas de segurança migrando para a nuvem. Porque os sistemas de nuvem são distribuídos, eles são mais resistentes do que os mainframes tradicionais. Os sistemas de nuvem também ajudam as organizações a garantir que tenham backups. Com ferramentas avançadas de IA, arquitetura de confiança zero e infraestrutura de nuvem em vigor, os fabricantes estão adotando uma abordagem holística para a cibersegurança. 

Avançando em direção ao futuro da cibersegurança 

Os sistemas de cibersegurança do futuro provavelmente incorporarão tanto tecnologia moderna quanto novas mentalidades. Conforme diz Jose Razo, Especialista Sênior em Tecnologia da Microsoft, “Não apenas tentamos prever o que vai acontecer, mas também educamos as pessoas desde o início para terem uma mentalidade de segurança”. Ao combinar ferramentas preditivas e educação dos funcionários, as empresas estão avançando em relação aos criminosos cibernéticos. 

Para iniciar sua conversa sobre segurança, entre em contato com a equipe: Microsoft Security Contato. 

Para saber mais sobre as soluções de segurança da Microsoft, acesse aqui: Serviços de segurança em nuvem | Microsoft Security. 

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As seguradoras fornecem produtos e serviços essenciais que sustentam economias, proporcionam segurança aos clientes na busca de seus sonhos e mantêm empresas e famílias em operação quando ocorre um desastre, e fazem isso tudo ao mesmo tempo em que agregam valor aos seus acionistas.   

Cada seguradora está muito atenta em relação a enfrentar os desafios que o setor tem enfrentado ao longo dos últimos anos, como a incerteza econômica e preocupações específicas do setor em relação às mudanças climáticas e à agitação geopolítica, para citar algumas. Outro desafio é a tecnologia, que promete tanto a diferenciação competitiva (vencer), quando bem utilizada, quanto a ameaça de perda de mercado ou desintermediação (perder), quando mal utilizada. Não existe meio termo.   

Tudo isso era verdade antes de 2023. No momento seguinte, o mundo mudou. Com a chegada do ChatGPT e da IA ​​generativa, o poder da IA ​​se tornou mais acessível a todos. Para a Microsoft, isso impulsionará uma evolução da nossa visão de seguro inteligente. Para as seguradoras, com sua ênfase em produtos centrados em dados, para seus amplos ecossistemas de agentes e clientes com conhecimento digital, essa é simplesmente uma oportunidade incrível.   

Microsoft e IA generativa: criação de novas possibilidades  

Temos visto um nível de interesse sem precedentes na tecnologia de IA, que agora observamos em relação à IA generativa, que eu normalmente defino como um sistema para a geração de texto, imagens ou código em resposta a entradas ou solicitações do usuário, com base em extensos conjuntos de dados. Os nossos clientes perguntam: O que isso pode fazer por nós agora? Quais são os melhores casos de uso? Como podemos começar?  

A primeira informação que compartilhamos é que a IA generativa está disponível, ao alcance dos clientes. Para as empresas que querem criar suas próprias soluções de IA generativa, o Microsoft Azure OpenAI Service reúne modelos avançados da OpenAI, inclusive ChatGPT e GPT-4, com os recursos empresariais do Azure. Para as seguradoras, todos os dados carregados, inclusive dados e conteúdo de treinamento, são isolados na assinatura do Azure para que permaneçam nos limites da organização — o que é imprescindível. Por estarem totalmente integradas ao Azure, as seguradoras também obtêm todas as vantagens da segurança de nível empresarial e do acesso com base em funções. E isso só está melhorando, pois recentemente anunciamos a disponibilidade da versão preliminar do GPT-4. O GPT-4 é o modelo de linguagem de grande porte mais avançado da OpenAI que permite orientar insights com maior exatidão do que os modelos de linguagem de grande porte anteriores desenvolvidos pela OpenAI.  

Isso se soma ao fato de que a IA já está sendo integrada ao Microsoft Cloud e aos produtos da Microsoft que os clientes já utilizam e adoram. Recentemente, anunciamos o Microsoft 365 Copilot, que integra recursos de IA generativa novos e incríveis em todo o pacote de produtividade da Microsoft, complementado por copilotos para Bing Search, Microsoft Dynamics 365, Viva Sales e GitHub.  

Isso é muita inovação, tanta que pode ser assustador. Gostaria de apresentar alguns insights sobre o que consideramos ser os recursos mais importantes para as seguradoras e como eles serão utilizados nos casos de uso.   

Estes são os três principais recursos da IA generativa que esperamos que se estabeleçam rapidamente entre as seguradoras e ofereçam benefícios diferenciados:   

1. Criação e resumo de conteúdo. A IA generativa será amplamente utilizada nas organizações para gerar elementos como propostas, relatórios, apresentações e resumir reuniões internas e conversas com clientes. 

2. Pesquisa semântica. Ao utilizar um contexto e uma linguagem naturais, a pesquisa se tornará mais inteligente e rápida e será continuamente treinada ao longo da interação com os clientes. 

3. Geração de código. Com recursos de copiloto para gerar código sofisticado, os desenvolvedores passarão menos tempo na escrita de linhas de código e mais tempo na criação de projetos de novos modelos estatísticos e ferramentas matemáticas para desafios atuariais. 

Casos de uso de IA generativa que as seguradoras vão adorar  

Com tais recursos, podemos viabilizar alguns cenários interessantes. Os casos de uso descritos a seguir podem capacitar e impulsionar a produtividade em toda a organização:  

• Agentes de centrais de contatos capacitados. Com a capacidade de transcrever, resumir e obter insights sobre cada interação com o cliente, os agentes podem medir instantaneamente o sentimento do início ao fim de uma conversa. A equipe da central de contato pode obter coaching em tempo real. Além disso, nova inteligência pode ser alimentada em uma base de conhecimento da central de contato para oferecer aos agentes respostas melhores e mais rápidas a perguntas futuras. As seguradoras podem se beneficiar de insights agregados para monitorar os principais indicadores de desempenho de satisfação do cliente, engajamento e impacto do Net Promoter Score, de forma a melhorar continuamente a experiência dos clientes. 
• Underwriters capacitados. Em linhas de negócios complexas, como nas áreas comercial, de especialidades e de resseguros, o processo de underwriting envolve o processamento de grandes quantidades de dados não estruturados. A IA generativa, em conjunto com outros recursos de IA, como o reconhecimento óptico de caracteres (OCR), pode desempenhar o papel de um “assistente de underwriting” ao extrair e organizar as diversas formas de dados, resumir o conteúdo e sugerir áreas de oportunidade para os underwriters considerarem com base na lógica apropriada. Em seguida, a documentação pode ser gerada para vincular a política. Isso deve liberar os underwriters de tarefas secundárias e administrativas que normalmente consomem até 40% de seu tempo. 
• Gerentes de sinistros capacitados. A IA generativa afetará praticamente todas as etapas do ciclo de vida dos sinistros. Os representantes de atendimento ao cliente podem utilizar a IA para resumir os documentos da apólice no primeiro aviso de perda e responder mais rapidamente às consultas do cliente ao longo da jornada de sinistros. Os peritos e analistas de sinistros utilizarão a IA para garantir rapidamente que os sinistros de alta prioridade sejam tratados imediatamente e que os sinistros de baixa prioridade não causem atrasos ou listas de pendências. Os especialistas em recuperação de seguros utilizarão a IA para ajudar na codificação de sinistros de sub-rogação e resseguro, de forma a agilizar a recuperação de capital devido de terceiros ou resseguradores. 

• Corretores e agentes de seguros capacitados. A IA generativa permite a implantação de sistemas eficientes de base de conhecimento. À medida que os clientes procuram comprar novos produtos de seguro ou renovar a cobertura existente, as bases de conhecimento de produtos habilitadas por uma experiência semelhante a um chat podem capacitar os corretores a responder às perguntas dos clientes sobre os níveis de cobertura e outros benefícios. 
• Assistentes virtuais maiores e melhores. A jornada de um novo cliente normalmente começa online, onde os agentes digitais desempenham um papel importante para ajudar os clientes a conhecer o seguro. A IA generativa reinventa toda a noção de um chatbot e permite novos tipos de engajamento. Os clientes existentes e potenciais poderão fazer todos os tipos de perguntas em linguagem natural e obter rapidamente respostas contextualizadas. Os funcionários e parceiros também terão experiências melhores ao obter respostas rápidas às perguntas que precisam para realizar o trabalho.  

IA intencionalmente responsável  

A IA generativa pode, às vezes, criar resultados incorretos. Portanto, para todos os casos de uso, é crucial que pessoas realizem o controle e a supervisão. À medida que a inovação da IA de próxima geração ganha impulso, estamos otimistas quanto ao que ela pode fazer pelas pessoas, pelo comércio e pela sociedade. Os avanços da Microsoft em IA estão fundamentados na missão da nossa empresa de ajudar todas as pessoas e organizações do planeta a fazer mais. Temos o compromisso de cumprir a promessa da IA e fazer isso de uma maneira responsável. A nossa abordagem à IA se baseia em três princípios: inovação significativa, capacitação de pessoas e organizações, e responsabilidade.  

Dessa forma, nos dedicamos ao desenvolvimento responsável de sistemas de IA para o setor e a garantir que funcionem conforme o planejado, além de serem utilizados de maneiras que permitam conquistar a confiança. Fomos uma das primeiras empresas de tecnologia de grande porte a solicitar uma regulamentação governamental criteriosa sobre a tecnologia de reconhecimento facial e estamos comprometidos com a criação de uma IA intencionalmente responsável por meio da nossa norma de IA responsável. Para obter mais informações, leia “What is Microsoft’s Approach to AI?” (Qual é a abordagem da Microsoft em relação à IA?). 

O que vem a seguir para o seguro inteligente 

A nossa missão está centrada em capacitar as seguradoras, e estamos empolgados em apresentar a elas os nossos avanços de IA generativa por meio das nossas ofertas Azure OpenAI Service e Microsoft 365 Copilot. Além disso, colaboraremos com os nossos parceiros do setor para facilitar a integração desses recursos avançados em suas soluções. Não vejo a hora de presenciar as criações inovadoras que as nossas seguradoras e parceiros desenvolverão com a IA generativa. Os nossos esforços coletivos permitirão que possamos utilizar os modelos de IA mais avançados disponíveis para atender aos objetivos de negócios com a responsabilidade, a segurança e a garantia intrínsecas do Microsoft Cloud.  

Saiba mais sobre a nossa visão de seguro inteligente e como o Microsoft Cloud e o nosso ecossistema global de parceiros podem ajudar a atender a cenários em constante evolução, como necessidades dos clientes, requisitos de espaço de trabalho híbrido, regulamentações complexas, novos concorrentes, integração de soluções e o aumento da frequência e gravidade dos sinistros. 

Por fim, saiba mais sobre a era da IA ​​generativa no setor de serviços financeiros lendo outras publicações desta série: 

• A era da IA ​​generativa: orientar a transformação no setor bancário 
• A era da IA ​​generativa: orientar a transformação nos mercados de capitais 

Capacitação do seguro inteligente 

Encontre novas maneiras de engajamento de clientes e melhoria da modelagem de riscos para o alcance de resultados comerciais. 

Saiba mais 

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As organizações de serviços financeiros reconhecem há muito a tecnologia como uma força transformadora em seus modelos de negócios. Agora, elas estão prestes a aproveitar os novos avanços em IA e ciência de dados para combater, de maneira resoluta, algumas das atividades criminosas mais destrutivas do mundo. 

Com o conjunto de soluções Microsoft Cloud for Financial Services, os nossos clientes têm gerenciado dados de serviços financeiros em escala e criado soluções que melhoram as experiências do cliente e as eficiências operacionais. Com o advento dos recursos de IA generativa no Azure OpenAI Service, as empresas agora podem obter um novo valor a partir dos dados não apenas para gerar melhores resultados para os clientes, mas também para melhorar a proteção contra diversos tipos de crimes financeiros, inclusive fraude, crimes eletrônicos e lavagem de dinheiro. 

Os custos financeiros e a escala desses crimes são impressionantes. Em todo o mundo, o total estimado de dinheiro lavado em um ano é de pelo menos 2% do produto interno bruto global, ou US$ 800 bilhões.¹ Para organizações de serviços financeiros, o custo da conformidade em relação a crimes financeiros chegou aos US$ 213,9 bilhões em 2021² — US$ 56,7 bilhões apenas no Canadá e nos Estados Unidos em 2022,³ um aumento de 13,6% em relação a 2021. 

Até recentemente, as organizações de serviços financeiros sentiam que tinham uma capacidade limitada para combater as piores formas de atividade criminosa. Elas jogam um jogo de gato e rato com criminosos que utilizam inúmeros instrumentos financeiros de maneiras sofisticadas e exploram a natureza distribuída do sistema financeiro para cometer seus crimes. Para mascarar as atividades, os criminosos podem, por exemplo, realizar pequenas transações em diversas instituições diferentes, ou em contas diferentes na mesma instituição financeira. 

Proteção da privacidade ao aumentar a segurança 

O enfoque global na privacidade digital em um mundo cada vez mais interconectado é a base da confiança, dos direitos humanos e da capacitação individual. As leis em todo o mundo exigem a aplicação da privacidade, como a Lei de Implementação da Carta Digital (Digital Charter Implementation Act) de 2022 no Canadá e o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados da União Europeia. E, obviamente, os bancos e outras empresas de serviços financeiros também sabem que perderão clientes se os dados vazarem ou forem utilizados indevidamente. 

O ponto fundamental da privacidade é a proteção das informações pessoais. Isso representa alguns desafios no combate ao crime financeiro, pois impede que as organizações tenham uma visão completa do que um criminoso, ou um grupo deles, pode estar fazendo. Todas as chaves estão em registros de transações, informações de contas, bancos de dados de relacionamento com clientes e assim por diante. Mas permanecem fora dos limites quando associadas a informações de identificação pessoal. 

Felizmente, agora as empresas podem atacar o problema utilizando novas tecnologias, como a computação confidencial e a IA, que permitem que diversas partes obtenham insights de dados financeiros com segurança, sem infringir os requisitos de privacidade. 

Computação confidencial e desidentificação: novas camadas de proteção 

Essa alteração é possível devido a uma série de recursos e métodos modernos baseados em nuvem. Por um lado, é possível proteger melhor os dados na nuvem com soluções como Azure Confidential Computing. Esse serviço exclusivo criptografa os dados durante o processamento, o que significa que eles não ficam protegidos apenas em repouso e em trânsito, mas também durante a utilização. Enquanto os dados estiverem na memória, ninguém os pode acessar: operadores de nuvem, administradores mal-intencionados ou inclusive um software privilegiado, como um hipervisor. 

O pilar da confiança na computação confidencial do Azure reside no hardware independente. Nem mesmo os operadores da Microsoft podem acessar as chaves de criptografia. É isso que permite que clientes governamentais verifiquem, de forma independente e criptográfica, a identidade e o “estado adequado conhecido” do ambiente operacional em nuvem que utilizam. 

Ao mesmo tempo, os órgãos reguladores estão começando a reconhecer o impacto de novas técnicas de desidentificação, que ocultam ou removem informações de identificação pessoal dos conjuntos de dados. O mascaramento de dados, a perturbação de dados e a privacidade diferencial são algumas das ferramentas e métodos eficientes de desidentificação que estão comprovando sua eficácia ao disponibilizar dados para a IA de forma a oferecer insights importantes sem colocar a privacidade em risco. 

Ao mesmo tempo em que garantem os benefícios de proteções adequadas de privacidade, as organizações de serviços financeiros agora podem trabalhar com conjuntos de dados corporativos para tomar decisões programáticas sobre dados não apenas de um local, mas de diferentes locais e, possivelmente, inclusive de diferentes instituições. Isso muda radicalmente o estilo de processamento de dados de uma empresa. Swift é apenas um exemplo recente de uma empresa de serviços financeiros que se beneficiou dessas inovações na criação de um modelo de detecção de irregularidades para dados transacionais sem copiar ou mover dados de locais seguros. É de ressaltar que isso significa que a IA e as ferramentas e tecnologias relacionadas agora poderão investigar, analisar e detectar tendências e insights que ajudam os seus negócios e podem ter um impacto social positivo. 

Como a IA ajuda as organizações de serviços financeiros 

Com a IA, as empresas de serviços financeiros têm novos recursos para avaliação e pontuação de riscos, o que pode ajudar a priorizar investigações e recursos. Elas também podem se beneficiar do reconhecimento de padrões, que pode detectar irregularidades e atividades suspeitas em grandes conjuntos de transações financeiras, dados de clientes e outras fontes. Isso tem implicações consideráveis para o gerenciamento de fraudes, do qual as organizações de serviços financeiros dependem para reduzir seus riscos. Se uma empresa puder demonstrar novos níveis de due diligence, será possível alcançar uma redução dos custos de underwriting. 

Além disso, a IA generativa pode ser utilizada para analisar uma ampla variedade de dados não estruturados de diversos repositórios internos para identificar indicadores de atividades potencialmente suspeitas. O processamento de linguagem natural ajudará na entrega de documentos regulamentares, textos jurídicos e relatórios de conformidade. Além disso, as instituições financeiras podem obter amplos benefícios organizacionais por meio da integração com aplicativos de produtividade. Na Microsoft, o nosso objetivo é democratizar a IA e disponibilizar essas ferramentas para que fiquem acessíveis a todos na empresa, não apenas analistas de dados e matemáticos. Isso se reflete nas amplas inovações anunciadas recentemente no Microsoft Build 2023, nas quais integramos a IA ao Azure, ao Microsoft 365, às nossas ferramentas de desenvolvimento e muito mais. Esses produtos com tecnologia de IA ajudam a obter informações mais úteis para uma melhor tomada de decisão e maior eficiência em toda a organização. 

A arte do possível 

Em nosso trabalho com os clientes, observamos uma onda de interesse em analisar o potencial dessas ferramentas novas e eficientes para combater a fraude, a lavagem de dinheiro e outras formas de crime financeiro. No Canadá, os recursos de melhoria da privacidade foram impulsionados há muito devido à afirmação da Comissária de Informações e Privacidade de Ontário (Information and Privacy Commissioner of Ontario) de que a desidentificação é uma forma legítima e valiosa de proteger as informações, e as empresas receberam orientação sobre como proceder. É uma confirmação convincente de que as organizações podem utilizar novas abordagens para tratar questões de privacidade à medida que investigam novas oportunidades. Assim que despertamos a arte do possível, o diálogo muda rapidamente e podemos trabalhar de forma colaborativa para resolver esses difíceis desafios. 

Combata o crime financeiro com a tecnologia Microsoft Cloud 

A colaboração é essencial para o progresso de todo o setor na luta contra todos os tipos de fraudes e crimes financeiros. A capacidade de realizar um trabalho em cooperação é um valor fundamental da Microsoft, e isso significa muito mais do que garantir a integração dos nossos produtos e conjuntos de ferramentas. Significa que reconhecemos que esses desafios são maiores do que nós ou qualquer outra empresa, organização ou entidade. Portanto, promovemos e apoiamos as funções desempenhadas por todos os participantes do ecossistema, desde parceiros do setor até funcionários públicos, órgãos reguladores, agências de aplicação da lei e, obviamente, clientes. 

Para as organizações de serviços financeiros que querem investigar essas novas possibilidades, um compromisso exploratório ou uma prova de conceito é uma boa maneira de analisar como as peças do enigma do processo e da tecnologia se encaixam. A utilização dessas ferramentas pelos clientes, de maneiras criativas e impactantes, para melhorar as organizações e o mundo em geral nos surpreende constantemente. 

Leia mais em uma publicação recente sobre como a tecnologia Microsoft Cloud ajuda os bancos a gerenciar riscos e confira exemplos reais de clientes e outros recursos que mostram como a Microsoft e os nossos parceiros globais podem ajudar os bancos a aprofundar os insights de risco, facilitar a conformidade regulamentar e combater o crime financeiro. 

¹24 Alarming Money Laundering Statistics (24 estatísticas alarmantes sobre lavagem de dinheiro) [New Data 2022 & Infographic], BusinessDIT. 

²Global spend on financial crime compliance at financial institutions reaches $213.9 billion (O gasto global com conformidade em relação a crimes financeiros nas instituições financeiras chega a US$ 213,9 bilhões), Finextra. 

³True Cost of Financial Crime Compliance Study for the United States an Canada (Estudo sobre o custo real da conformidade em relação a crimes financeiros – Estados Unidos e Canadá), LexisNexis Risk Solutions. 

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