A inteligência artificial (AI) está a transformar o ecossistema financeiro, oferecendo aos bancos a oportunidade de se reinventarem num mundo cada vez mais digital e orientado por dados. Segundo o intelligent-banking report, publicado pela KPMG, em Fevereiro de 2025, 80% dos executivos bancários acreditam que aqueles que abraçarem a AI terão uma vantagem competitiva sobre os que não o fizerem.

Adicionalmente, 62% esperam um retorno moderado, a muito alto, sobre os investimentos em AI. O relatório sublinha que a AI não é apenas um investimento tecnológico, mas é vista como fundamental para o futuro da banca e essencial para a sobrevivência e o crescimento a longo prazo, impulsionando a inovação em áreas críticas como detecção de fraudes, experiência de cliente, redução de custos e gestão de riscos.

Apesar das grandes oportunidades, a integração eficaz da AI enfrenta numerosos e significativos desafios que impedem o progresso para além de iniciativas isoladas. Superar estas barreiras é crítico para desbloquear o potencial da AI e garantir o sucesso futuro num ambiente bancário competitivo. Os desafios enfrentados na integração da AI, no contexto da transformação impulsionada por AI na banca, incluem:

1. Estabelecimento de Infra-estrutura Robusta: A implementação de AI em larga escala exige uma infra-estrutura tecnológica robusta e escalável. Implica fortes investimentos em plataformas de cloud computing, sistemas de processamento de dados avançados e ambientes de desenvolvimento de machine learning (ML). Uma infra-estrutura inadequada pode limitar a capacidade dos bancos de processar grandes volumes de dados e realizar análises complexas, essencial para adoptar AI de forma eficaz;

2. Gestão de Dados: Os dados são o fundamento da AI - a sua qualidade, integridade e acessibilidade são cruciais. Actualmente, os bancos enfrentam desafios significativos na consolidação de dados de diversas fontes e na manutenção de altos padrões de qualidade e segurança. Sem práticas robustas de gestão de dados, incluindo governo de dados e framework de segurança, os modelos de AI podem ser imprecisos, insuficientemente treinados e vulneráveis do ponto de vista de segurança;

3. Desafios Regulatórios e Éticos: A AI introduz riscos adicionais, particularmente, em áreas sensíveis como decisão de crédito e monitorização de conformidade e, sendo o sector bancário altamente regulado, assegurar cumprimento de requisitos de privacidade, segurança e integridade de dados, estabelecer frameworks de governança rigorosos e implementar mecanismos para garantir a conformidade e preservar a confiança são importantes desafios a ter em consideração;

4. Competências digitais e Cultura Organizacional: A falta de competência especializada em AI e resistência à mudança constituem factores que dificultam a adopção de AI. Recrutar e investir na capacitação e desenvolvimento de competências digitais é um factor decisivo para as organizações públicas e privadas.

5. Visão Estratégica e Liderança Transformacional: Uma liderança forte e alinhada é factor determinante para definir uma visão de adopção de AI e impulsionar a transformação digital, sendo necessário definir objectivos claros e mensuráveis, alinhados com a estratégia de negócio e opções estratégicas.

Leia o artigo integral na edição 826 do Expansão, de Sexta-feira, dia 16 de Maio de 2025, em papel ou versão digital com pagamento em kwanzas. Saiba mais aqui)

*DANILSON SEMEDO, Partner de Advisory da KPMG Angola