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| imagem gerada por IA |
As instituições financeiras estão ampliando o uso de inteligência artificial, mas ainda enfrentam barreiras operacionais para transformar esses investimentos em resultados. Segundo o relatório The Data Readiness Index 2026, da Cloudera, 38% das empresas do setor afirmam que o desempenho da infraestrutura prejudica consistentemente as operações.
A pesquisa mostra que 83% das instituições têm visibilidade sobre onde seus dados estão armazenados. Apesar desse avanço, a execução de cargas de trabalho de IA e análise em ambientes distribuídos continua sendo um desafio.
Para 20% dos entrevistados, a integração deficiente aos fluxos de trabalho é o principal motivo pelo qual investimentos em IA e análise de dados não geram os retornos esperados.
A governança também permanece como ponto de atenção. Embora 61% das instituições afirmem que todos ou quase todos os seus dados estão sob governança, muitas ainda enfrentam dificuldades para manter consistência, controle e conformidade regulatória em iniciativas de IA.
O levantamento destaca que 57% das empresas do setor enfrentam dificuldades para acessar 100% dos dados em seus ambientes, o que pode aumentar riscos, gerar incerteza e comprometer a detecção de fraudes.
As instituições financeiras utilizam IA em áreas como atendimento ao cliente, conformidade, detecção de fraudes, gestão de riscos e fluxos analíticos. O sucesso dessas aplicações depende da capacidade de acessar e gerenciar dados com segurança em ambientes cada vez mais complexos.
“Para as instituições financeiras, o sucesso duradouro da IA depende de mais do que apenas modelos. Depende de proporcionar à IA o contexto necessário para que ela tome decisões precisas e consistentes com base em dados confiáveis, acessíveis e bem governados”, afirmou Jake Bengston, diretor sênior de Soluções de IA para o setor na Cloudera.
Segundo a Cloudera, a preparação dos dados está se tornando um diferencial à medida que as instituições saem da fase experimental e avançam para a produção. A empresa defende a aplicação de IA a dados governados independentemente de onde estejam armazenados.
Essa abordagem, segundo a companhia, pode melhorar os resultados da IA, reduzir a complexidade, fortalecer a conformidade e acelerar o retorno sobre o investimento
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