O Itaú Unibanco decidiu dobrar a aposta na inteligência artificial generativa. O banco anunciou a aquisição de 15% da NeoSpace, uma startup que desenvolve modelos fundacionais de IA voltados para o setor financeiro. O acordo, que faz parte de uma rodada de US$ 18 milhões liderada pelo próprio Itaú, envolve ainda um contrato comercial para integrar a tecnologia da NeoSpace à experiência digital do banco.
Do total investido, US$ 15 milhões saíram diretamente dos cofres do Itaú. Além do aporte, o banco pretende desenvolver produtos exclusivos junto à NeoSpace para turbinar suas ferramentas de personalização e automação financeira. O objetivo: transformar a maneira como o banco se comunica com seus clientes, desde recomendações de gestão de finanças até novas formas de modelagem de crédito.
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O movimento faz parte da estratégia do Itaú de ampliar o uso de inteligência artificial especializada, em um mercado onde a automação das interações com clientes se tornou prioridade. “Estamos certos de que abriremos caminhos para um novo paradigma no mercado, mantendo como premissa fundamental o uso responsável dos dados”, afirmou Ricardo Guerra, CIO do Itaú Unibanco, ao anunciar a parceria.
Do CRM para a IA generativa
Os CRMs tradicionais, que há décadas organizam o relacionamento entre empresas e clientes, tornaram-se um fardo pesado para quem busca velocidade e personalização. Na visão da NeoSpace, a era dos formulários e atualizações manuais está com os dias contados.
Em vez de regras fixas e dados estáticos, os modelos de IA da startup são projetados para interpretar o comportamento dos clientes em tempo real, sugerindo interações e ofertas personalizadas. “Nossos modelos são desenvolvidos para compreender profundamente as necessidades e comportamentos dos clientes, identificar oportunidades de personalização e alavancar a eficiência operacional”, explicou Bruno Pierobon, fundador da NeoSpace.
A promessa não é só um atendimento mais fluido, mas também um impacto direto nos processos internos do banco. A IA poderá, por exemplo, gerar insights automáticos para os gerentes, sugerir recomendações financeiras baseadas no histórico do cliente e até refinar a análise de risco para concessão de crédito.
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