Quando a velocidade não é suficiente – o argumento para a IA agêntica nas operações pós-negociação
A mudança para a liquidação T+1 não aumentou o volume de trabalho de reconciliação – comprimiu o tempo disponível para o concluir. Para as instituições financeiras que gerem grandes filas de exceções, o modelo tradicional de aguardar que os analistas intervenham, investiguem e resolvam falhas já não é suficiente. A janela é mais curta, mas o padrão de precisão mantém-se inalterado.
Robin Hasson, responsável pelas soluções de reconciliação na Smartstream, expõe o desafio de forma clara: as empresas devem alcançar o mesmo nível de qualidade de dados, integridade e precisão – num prazo mais apertado e sem a opção de aumentar os recursos humanos para absorver a pressão.
Investigação permanente – mudança de reativa para preventiva
Uma das mudanças mais significativas que os Smart Agents introduzem nas operações pós-negociação é a transição da gestão reativa de exceções para a análise preventiva. Em vez de identificar um problema apenas após a ocorrência de uma falha, os fluxos de trabalho agênticos analisam os dados antecipadamente – investigando e corrigindo problemas antes de resultarem numa falha. Esta intervenção mais precoce reduz o risco de liquidação e elimina o custo da remediação a jusante.
Ao contrário dos analistas humanos, os agentes de IA operam continuamente e não estão limitados por horários de trabalho ou turnos. As filas de investigação não se acumulam durante a noite ou ao fim de semana. Os agentes começam a analisar falhas, a recolher informações e a formular recomendações assim que surgem exceções – com a revisão humana integrada em pontos de controlo de governação e não no início de cada tarefa.
A governação e a supervisão humana permanecem inegociáveis
Hasson é claro quanto ao facto de a fase atual de implementação da IA agêntica não ser de autonomia total. As empresas estão a manter uma abordagem com intervenção humana, particularmente em ambientes regulados, onde os controlos sobre a tomada de decisões, a auditabilidade e a linhagem de dados são requisitos centrais. O papel do analista de operações evolui – de investigador manual para supervisor de recomendações geradas por IA – mas a responsabilidade pela decisão final permanece com o utilizador.
Os riscos da automatização sem controlo são reconhecidos diretamente. Alucinações de IA, consequências não intencionais em sistemas de produção e falhas de governação em ambientes regulados são considerações reais. Para Hasson, a auditabilidade não pode ser uma reflexão tardia: cada ação realizada por um agente deve ser registada, rastreável e responsabilizável. A plataforma Smart Agents da Smartstream foi construída com este princípio incorporado – proporcionando total explicabilidade e fluxos de trabalho de verificação dupla juntamente com as suas capacidades autónomas.
Capacidade elástica – dimensionar operações sem aumentar recursos humanos
A infraestrutura agêntica introduz também um novo modelo para o planeamento da capacidade operacional. Em vez de contratar pessoal adicional antes dos períodos de pico – picos de fim de mês, eventos de stress de mercado ou atrasos de liquidação – as empresas podem dimensionar recursos informáticos e capacidade de agentes a pedido e depois contrair novamente quando os volumes normalizam. Hasson descreve isto como uma força de trabalho elástica: uma que não requer integração, formação ou custos operacionais fixos.
A implicação a longo prazo é uma mudança fundamental na forma como os modelos operacionais de back-office são estruturados. A IA agêntica não é simplesmente uma ferramenta para gerir a pressão do T+1 – é um mecanismo para repensar a economia e a arquitetura das operações financeiras de forma mais ampla.
Leia a entrevista completa na Asset Servicing Times
Este artigo é extraído de uma entrevista com Robin Hasson publicada na Asset Servicing Times edição 390. Para saber mais sobre como a Smartstream está a aplicar a IA agêntica à reconciliação e à gestão de exceções, visite a página da solução Smart Agents.
