O Grupo Stefanini e o Banco do Brasil obtiveram resultados com duas iniciativas que aplicam inteligência artificial a processos críticos da operação bancária. Os projetos envolvem análise de crédito e logística de numerário e, segundo as empresas, representam uma estimativa inicial de R$ 23 milhões em economia anual e eficiência superior a 8 mil horas-homem por ano em uma das etapas da análise de crédito.
Para o Grupo Stefanini, os resultados refletem uma abordagem AI-First, na qual a inteligência artificial é incorporada à estratégia de negócios e aos processos corporativos.
“Esses dois casos são particularmente emblemáticos porque mostram a amplitude da aplicação da IA no setor financeiro. De um lado, temos inteligência para interpretar informações complexas e apoiar decisões de crédito. De outro, modelos que antecipam necessidades e otimizam uma operação logística de grande escala. Em ambos, o valor está em usar tecnologia para tomar decisões melhores, mais rapidamente e com maior eficiência”, afirma Rodrigo Stefanini, CEO Latam e Espanha do Grupo Stefanini.
IA aplicada à análise de crédito
No Balanço Digital, a inteligência artificial é utilizada em uma das etapas do processo de concessão de crédito para empresas, a análise de demonstrativos contábeis, como Balanços Patrimoniais, DREs e SPEDs.
A solução desenvolvida pelo Grupo Stefanini combina visão computacional, OCR, deep learning, processamento de linguagem natural e IA Generativa para identificar, extrair, classificar e estruturar automaticamente informações financeiras de clientes Pessoa Jurídica.
Os dados são capturados, validados e organizados em uma plataforma interativa, de forma segura e padronizada. A automação reduz atividades manuais e permite que os profissionais concentrem seus esforços em análises de maior valor agregado e no julgamento especializado.
Nas primeiras fases de utilização, o projeto representa eficiência superior a 8 mil horas-homem por ano nessa etapa do processo de crédito. A automação também contribui para reduzir potenciais erros operacionais e acelerar as respostas aos clientes.
Modelos preditivos apoiam logística
O projeto de Numerário e Rotas aplica inteligência artificial à operação física do Banco do Brasil. O objetivo é estimar a quantidade adequada de dinheiro em espécie para cada agência, evitando tanto a falta quanto o excesso de recursos.
Para isso, o Grupo Stefanini desenvolveu, em conjunto com o banco, uma família com mais de 5 mil modelos de Numerário, que atuam de forma integrada, além de previsões adicionais organizadas por clusters. A solução considera diferentes variáveis para estimar a necessidade de recursos em cada agência.
A iniciativa também conta com o modelo de Rotas de Numerários, que apoia a definição de estratégias para circulação, abastecimento e alívio de recursos entre agências e centros de tesouraria.
Modelos analíticos preditivos e prescritivos, regras especialistas e painéis gerenciais trabalham em conjunto para recomendar o momento, o volume e a logística mais adequados para cada movimentação.
A solução permite estimar quanto dinheiro cada unidade deverá precisar, quando o recurso deverá ser enviado e como realizar a movimentação pela rede. O resultado inicial é uma estimativa de economia de aproximadamente R$ 23 milhões por ano em despesas administrativas, além da redução de quilometragem percorrida, eliminação de deslocamentos desnecessários e melhoria do planejamento logístico.
“A tecnologia precisa estar conectada aos desafios reais da operação. Quando usamos inteligência artificial para prever necessidades, recomendar decisões e otimizar recursos, conseguimos transformar dados em eficiência e, ao mesmo tempo, liberar as equipes para atividades que exigem conhecimento e capacidade de decisão”, conclui Diogo Suzart, executivo de IA do Banco do Brasil.
