O Santander e a Nvidia anunciaram a renovação de sua parceria estratégica em inteligência artificial (IA) por mais três anos. O acordo, que visa aprofundar o uso de IA em diversas aplicações bancárias, concentra-se no desenvolvimento de modelos fundacionais, agentes de IA, capacidades avançadas para prevenção de fraudes e lavagem de dinheiro, além de otimizar a tomada de decisões em tempo real e simulações, como um gêmeo digital bancário.
O Santander AI Lab, com o suporte tecnológico da Nvidia, tem sido o epicentro dessas inovações. A colaboração já demonstrou resultados significativos na melhoria da qualidade do serviço e na redução de custos. Em um projeto experimental de atendimento ao cliente, a IA desenvolvida aprimorou a qualidade das interações e reduziu os custos em mais de 50%. A evolução da estratégia de IA do banco caminha para modelos menores e mais especializados, abandonando a abordagem de grandes modelos gerais, o que, em casos de uso experimental, reduziu o custo por interação de cerca de 5 euros para aproximadamente 0,03 euros, mantendo a eficácia.
Foco em Modelos Especializados e Eficiência
A parceria tem dado ênfase à criação de soluções mais eficientes e direcionadas. O Santander desenvolveu a plataforma ‘Model Arena’ para avaliar modelos de pesos abertos (open-weight models) em tarefas específicas do setor financeiro. Utilizando o Nvidia NeMo Customizer, a entidade tem ajustado modelos para usos concretos, otimizando seu desempenho. Além disso, a inteligência especializada para processos bancários centrais está sendo desenvolvida sobre a plataforma Nvidia Kumo, que utiliza modelos fundacionais de pesos abertos para dados estruturados, transformando dados brutos em inteligência preditiva. A infraestrutura tecnológica do banco está sendo atualizada com essas capacidades através do Nvidia Dynamo-Triton.
Inovação em Atendimento e Prevenção de Fraudes
O ‘Model Arena’ também é empregado no desenho, simulação, avaliação e supervisão de agentes bancários. O objetivo é aprimorar continuamente os resultados desses agentes e submeter a IA conversacional a testes de estresse em ambientes controlados, garantindo que as tecnologias sejam robustas e eficazes antes de sua implementação em larga escala no grupo Santander. Essa abordagem meticulosa visa não apenas melhorar a experiência do cliente, mas também fortalecer as defesas contra atividades fraudulentas e de lavagem de dinheiro, áreas críticas para qualquer instituição financeira global.
Visão Estratégica e Implicações para o Setor
Iñaki Bernal, responsável de IA do Santander, ressaltou a importância da Nvidia como parceira fundamental na infraestrutura, software e pesquisa que impulsionam os avanços em IA. Ele destacou que a combinação da expertise da Nvidia com a escala e o alcance global do Santander posiciona o banco de forma única para traduzir esses avanços em capacidades bancárias concretas e úteis. A visão é clara: aplicar a IA para gerar valor tangível em um setor altamente dependente de dados.
Aser Blanco, responsável global de Banca na Nvidia, complementou a visão, afirmando que o setor bancário está na vanguarda da adoção de dados para gerar inteligência. Ele enfatizou que a capacidade de transformar anos de dados em inteligência valiosa e proprietária reside não no tamanho do modelo, mas no treinamento e no ajuste fino, com o custo por resultado sendo uma métrica crucial. O Santander, segundo Blanco, está liderando pelo exemplo ao implementar modelos menores e especializados, treinados com seus próprios dados e avaliados em tarefas bancárias reais, demonstrando a viabilidade de operar com eficiência na escala de um banco global.
Perguntas em Aberto e o Futuro da IA Bancária
A renovação da parceria entre Santander e Nvidia sinaliza uma aposta contínua na IA como motor de transformação no setor financeiro. A busca por modelos mais eficientes e especializados levanta questões sobre a sustentabilidade de grandes modelos de linguagem em aplicações bancárias de nicho e o potencial de democratização do acesso a tecnologias avançadas de IA. A capacidade de adaptar e ajustar modelos para tarefas específicas pode redefinir a competitividade no mercado, permitindo que instituições de diferentes portes explorem o potencial da IA de forma mais acessível.
O foco em métricas como o custo por interação e a eficácia em tarefas específicas sugere uma maturação da aplicação da IA no setor bancário, saindo de uma fase exploratória para uma de otimização e retorno sobre o investimento. Resta observar como essa colaboração evoluirá e quais novas fronteiras serão exploradas nos próximos anos, especialmente no que diz respeito à segurança, regulamentação e à ética no uso da inteligência artificial em serviços financeiros.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · Forbes España
