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Líderes do setor financeiro priorizam segurança de dados em meio à expansão da inteligência artificial
Publicado 26/03/2025 • 13:42 | Atualizado há 4 meses
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Publicado 26/03/2025 • 13:42 | Atualizado há 4 meses
KEY POINTS
Bancos estão de olho na inteligência artificial para proteger operações.
Pixabay.
Uma pesquisa realizada pela Hitachi Vantara aponta que 84% dos líderes do setor financeiro consideram a perda de dados catastrófica para suas operações. O estudo, que consultou 231 executivos de TI e negócios de 15 países, incluindo o Brasil, indica que a segurança é a principal preocupação das empresas de bancos, serviços financeiros e seguros (BFSI) no avanço da inteligência artificial (IA).
O levantamento revelou que 48% dos entrevistados consideram a segurança de dados o principal desafio para a implementação da IA. No entanto, a ênfase na proteção compromete a qualidade dos dados, afetando o desempenho dos modelos e o retorno sobre investimento no longo prazo. Apenas 36% dos entrevistados apontaram a qualidade dos dados como essencial para o sucesso da IA.
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Entre os desafios enfrentados, os dados só estão disponíveis quando e onde são necessários em 25% das vezes nas empresas do setor, e os modelos de IA apresentam precisão em apenas 21% das situações. Além disso, 36% dos líderes expressaram preocupação com violações de dados causadas por IA interna, enquanto 38% temem a impossibilidade de recuperação de dados após um ataque de ransomware.
A pesquisa destaca que 71% das empresas adotam a IA sem preparação adequada, testando e iterando diretamente em implementações ao vivo. Apenas 4% utilizam ambientes controlados de testes. O estudo sugere que práticas como experimentação responsável, sustentabilidade na infraestrutura, unificação de sistemas e planejamento de recuperação de dados podem ajudar as instituições financeiras a mitigar riscos e aprimorar o uso da IA.
O CTO de Serviços Financeiros da Hitachi Vantara, Mark Katz, afirma que a confiança é um elemento central no setor financeiro e que a interação entre segurança e precisão representa um desafio constante. O relatório reforça a necessidade de equilibrar proteção de dados com qualidade e desempenho para maximizar os benefícios da inteligência artificial.
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