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IA em finanças: Revolucionando o futuro da gestão financeira

Explore como o impacto revolucionário da IA nas finanças, desde tarefas automatizadas até a tomada de decisões aprimorada, reformula a avaliação de riscos e as estratégias de investimento.
Actualizado 16 de jan. de 2025  · 8 min de leitura

Você já se perguntou como a IA poderia remodelar o mundo das finanças? Até 2027, a previsão é de que a IA no setor financeiro seja um setor de US$ 130 bilhões. Mas o que isso realmente significa e por que é importante?

O setor financeiro sempre se preocupou em analisar dados para prever riscos e retornos. No entanto, com as grandes quantidades de dados no mundo digital de hoje, há limites para a análise humana. É aí que entra a IA, para encontrar as agulhas nos palheiros de dados financeiros.

A IA está transformando as finanças de forma revolucionária, desde a automação de tarefas rotineiras até a detecção de padrões complexos. Ele pode examinar milhões de pontos de dados, documentos e também artigos de notícias para gerar percepções muito além das capacidades humanas. O potencial? Previsão muito melhorada, avaliação de risco em tempo real e todas as outras decisões sábias de investimento.

Mas não se trata apenas de lucros. Aplicada de forma ética, a inteligência artificial em finanças também pode ampliar o acesso ao crédito e às ferramentas financeiras. Em um mundo de complexidade crescente, a IA pode ser a chave para uma gestão fiscal muito melhor, de Wall Street a bancos comunitários e até mesmo orçamentos pessoais. Para saber mais, assista ao nosso webinar sobre Criação de valor com dados em serviços financeiros.

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Entendendo a IA em finanças

Volodymyr Shchegel, vice-presidente de engenharia da Clario, explica isso da seguinte forma,

A inteligência artificial (IA) refere-se aos sistemas de computador que podem executar funções que normalmente exigem inteligência humana, como interpretação de dados visuais, reconhecimento de fala e também tomada de decisões. Em finanças, as tecnologias de IA estão sendo aplicadas para aprimorar vários processos e descobrir insights em bancos, investimentos, seguros e muito mais.

Volodymyr ShchegelVP of Engineering at Clario

Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina (ML) se enquadra na categoria mais ampla de inteligência artificial (IA) e permite que os computadores adquiram conhecimento a partir de dados sem programação direta. Em finanças, as técnicas de ML, como regressão, florestas aleatórias e redes neurais, podem detectar padrões nos dados para automatizar processos ou fazer previsões sobre riscos, preços, fraudes e muito mais.

Aprendizagem profunda

A aprendizagem profunda (DL) é uma técnica de ML muito especializada que utiliza redes neurais artificiais de várias camadas. A profundidade adicional permite o aprendizado com imensos conjuntos de dados, como históricos de transações financeiras. A DL impulsiona muitas inovações em áreas como pontuação de crédito, negociação algorítmica, chatbots e também combate à lavagem de dinheiro.

Processamento de linguagem natural

O processamento de linguagem natural (PNL) concentra-se na compreensão das linguagens humanas. Em finanças, a PNL analisa chamadas de ganhos, notícias, regulamentos, perguntas de clientes e outros textos para automatizar os processos ou descobrir insights sobre riscos, sentimentos, conformidade legal e muito mais.

Visão computacional

A visão computacional (CV) permite que os computadores interpretem e também entendam quaisquer imagens e vídeos digitais. No setor financeiro, os currículos estão sendo aplicados a tarefas como processamento de cheques, monitoramento de ativos físicos, análise de expressões faciais e muito mais para combater fraudes e também obter insights.

Por meio da automação de tarefas rotineiras e da revelação de padrões ocultos, a IA promete criar muitas eficiências e novos recursos para instituições financeiras que buscam atender melhor seus clientes.

Aplicações de IA em serviços financeiros

A inteligência artificial está transformando rapidamente os processos bancários para torná-los muito mais eficientes e econômicos. Por meio da análise de vastos conjuntos de dados, os algoritmos de IA são capazes de automatizar tarefas manuais, liberando os funcionários para se concentrarem em trabalhos de maior valor.

Por exemplo, os chatbots de IA agora lidam com muitas consultas rotineiras de atendimento ao cliente sobre saldos de contas, pagamentos, etc. Isso melhora muito os tempos de resposta e libera a equipe do call center.

A IA também está aprimorando a detecção e a prevenção de fraudes. Ao aproveitar os dados em finanças, os modelos de aprendizado de máquina podem analisar milhões de transações para detectar padrões sutis que indicam qualquer fraude com mais rapidez e precisão do que os humanos. Os bancos usam essas análises para detectar transações fraudulentas em tempo real, reduzindo as perdas por fraude.

Nesse contexto, a identidade digital pode ajudar a reduzir a fraude baseada em IA, fornecendo uma camada adicional de verificação, garantindo que as transações e os serviços financeiros sejam acessados apenas por usuários legítimos.

Puneet Gogia, fundador da Excel Champs, acrescenta,

Outro aplicativo importante é a decisão de crédito. As ferramentas de IA podem ingerir diversos dados do cliente, como renda e histórico de gastos, para gerar pontuações de risco de crédito. Essas pontuações baseadas em dados são muito mais precisas e justas do que os métodos tradicionais.

Puneet GogiaFounder at Excel Champs

Os bancos também estão usando a IA para oferecer recomendações personalizadas de produtos aos clientes com base em seu histórico de transações e padrões de gastos. Isso não apenas melhora a experiência do cliente, mas também as taxas de conversão.

Por exemplo, ao analisar o comportamento financeiro e as preferências de um cliente, a IA pode sugerir as taxas de CD mais competitivas que se alinham com suas metas de poupança, garantindo que os clientes obtenham os melhores retornos possíveis sobre seus depósitos.

Impacto da IA na análise financeira e no gerenciamento de riscos

A inteligência artificial também está transformando o gerenciamento de riscos e a conformidade no setor financeiro. Ao processar grandes quantidades de dados mais rapidamente do que os humanos, os sistemas de IA podem detectar riscos e atividades fraudulentas que, de outra forma, poderiam passar despercebidos.

Aqui, a importância dos aplicativos de ML em finanças se torna evidente, pois os modelos de aprendizado de máquina são particularmente hábeis na análise de conjuntos de dados complexos para melhorar as avaliações de risco e as análises financeiras.

Por exemplo, as ferramentas de IA estão sendo usadas para verificações de "conheça seu cliente" (KYC) e monitoramento de combate à lavagem de dinheiro (AML). Ao analisar os dados do cliente, os padrões de transação e as conexões com entidades potencialmente arriscadas, esses sistemas podem destacar atividades suspeitas para análise posterior.

Isso proporciona maior eficiência e reduz as chances de passagem de fundos ilegais. A vigilância baseada em IA também pode ajudar na conformidade regulamentar, sinalizando as negociações que podem violar determinadas regras.

A IA também permite análises financeiras e modelos de risco com mais nuances. Ao identificar as correlações em enormes conjuntos de dados além do que é perceptível para os seres humanos, os sistemas de IA podem permitir uma melhor análise preditiva, planejamento de cenários e também avaliações de risco. Isso leva a decisões bem informadas sobre investimentos, empréstimos, subscrição de seguros e muito mais.

A aplicação da inteligência artificial em serviços financeiros também se estende ao aumento da segurança das transações financeiras digitais, especificamente na área de finanças descentralizadas (DeFi), que está em rápida expansão.

Por meio de auditorias de contratos inteligentes, a IA pode examinar o código de contratos inteligentes para detectar vulnerabilidades e evitar fraudes, demonstrando seu papel crucial na proteção contra crimes financeiros sofisticados.

No entanto, embora a IA traga muitos benefícios, os riscos permanecem em relação à parcialidade, explicabilidade e questões éticas. As estruturas de governança e também a supervisão humana ainda são muito necessárias. A chave é encontrar o equilíbrio certo, em que os sistemas de IA aumentam a velocidade, a precisão e a eficiência, enquanto os seres humanos fornecem orientação sobre prioridades de negócios, apetite por riscos e ética. Juntos, eles oferecem o melhor dos dois mundos.

Jim PendergastSenior Vice President at altLINE Sobanco

Os benefícios da IA nos serviços financeiros

A inteligência artificial está reformulando as operações e também aprimorando a experiência do cliente em todo o setor de serviços financeiros.

No lado das operações, a IA simplifica os processos e reduz os custos por meio da automação. Por exemplo, a automação de processos robóticos usa bots de software para lidar com tarefas repetitivas e de alto volume, como processamento de empréstimos e gerenciamento de sinistros. Isso não apenas acelera esses processos, mas também reduz o erro humano.

A IA também analisa grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados para descobrir insights que seriam impossíveis de serem detectados por humanos por conta própria. Os bancos usam algoritmos de IA para analisar dados de mercado e notícias rapidamente e também usam a mídia social para orientar decisões de investimento e estratégias de negociação. Além disso, as seguradoras aproveitam a IA para prever melhor o risco, detectar fraudes mais cedo e definir prêmios mais precisos.

Robert Kaskel, diretor de pessoal da Checkr, explica,

No que diz respeito à experiência do cliente, os chatbots de IA e os assistentes virtuais permitem o atendimento ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, por uma fração do custo dos agentes humanos. Esses bots podem entender a linguagem natural, acessar os dados do cliente e responder a muitas perguntas comuns. No entanto, as questões mais complexas são facilmente transferidas para os representantes humanos.

Robert KaskelChief People Officer at Checkr

Ao simplificar as operações de back office e aprimorar as experiências do cliente no front-end, a IA gera uma economia significativa de custos para as instituições financeiras e, ao mesmo tempo, melhora a satisfação do cliente.

Desafios na implementação de IA em finanças

A implantação de sistemas de IA no setor financeiro altamente regulamentado apresenta muitos desafios logísticos e de conformidade significativos. As instituições financeiras devem gerenciar cuidadosamente os projetos de IA para garantir a qualidade dos dados, a segurança e a adesão às normas.

Um obstáculo importante é a aquisição de dados limpos e representativos para treinar modelos de IA. Como os modelos são tão bons quanto os dados usados para desenvolvê-los, as instituições financeiras devem implementar muitos processos robustos de governança de dados. No entanto, muitos bancos têm uma arquitetura de dados complexa e fragmentada que abrange sistemas de mainframe com décadas de existência.

Conectar e preparar esses dados para projetos de IA exige um esforço considerável. As empresas também devem garantir que os dados confidenciais dos clientes sejam devidamente anonimizados e também protegidos.

Max WesmanFounder & COO of GoodHire

Os sistemas de IA devem estar em conformidade com as regulamentações financeiras que regem tudo, desde as decisões de crédito até a vigilância comercial. Os requisitos de manutenção de registros e documentação de modelos para demonstrar conformidade impõem uma enorme sobrecarga.

As empresas também devem implementar procedimentos de gerenciamento de risco do modelo para monitorar o desempenho do sistema de IA, detectar vieses e gerenciar resultados não intencionais do modelo.

A infraestrutura de armazenamento e computação para cargas de trabalho de IA com grandes volumes de dados e treinamento intensivo de modelos pode ser muito cara. Muitas instituições financeiras optam pela infraestrutura em nuvem, mas os requisitos regulamentares rigorosos sobre segurança e residência de dados representam barreiras para a adoção da nuvem. As empresas também podem ter dificuldades para integrar ferramentas modernas de IA com sistemas de TI legados.

Javier Muniz, CTO da LLC Attorney, diz,

O gerenciamento das expectativas regulatórias em relação à IA também apresenta muitos desafios. As leis e as expectativas éticas em relação à IA estão evoluindo rapidamente. Monitorar continuamente os desenvolvimentos regulatórios em todas as jurisdições e manter sistemas flexíveis é muito importante, mas difícil. Com a definição cuidadosa do escopo e da governança do projeto, as instituições financeiras podem superar esses obstáculos.

Javier MunizCTO at LLC Attorney

Considerações éticas e preconceitos

A integração da IA nas finanças traz considerações éticas significativas, principalmente com relação à parcialidade e à justiça. Os sistemas de IA podem, inadvertidamente, perpetuar ou até mesmo exacerbar os vieses existentes nos dados de treinamento. Por exemplo, se os dados históricos de empréstimos refletirem preconceitos contra determinados grupos demográficos, um modelo de IA treinado com base nesses dados poderá continuar a prejudicar esses grupos.

Para resolver esses problemas, as instituições financeiras estão implementando técnicas de aprendizado de máquina com consciência de justiça. Esses métodos visam garantir que as decisões de IA não afetem desproporcionalmente nenhum grupo específico. Além disso, as organizações estão estabelecendo comitês de ética e adotando medidas de transparência para tornar os processos de tomada de decisão de IA mais compreensíveis e responsáveis.

A necessidade de habilidades de IA em finanças 

Vimos ao longo deste artigo que há várias oportunidades e desafios que a inteligência artificial apresenta para o setor financeiro. Para aqueles que trabalham no setor, é fundamental que desenvolvam o conjunto certo de habilidades para lidar com as rápidas mudanças que estão no horizonte. 

As instituições financeiras dependem muito dos dados para avaliação de riscos, análise de mercado e tomada de decisões. A IA pode oferecer ferramentas exclusivas que permitem que os profissionais da sua equipe descubram insights e automatizem processos que aumentam a eficiência e a precisão.

Para se manterem competitivas, as empresas financeiras devem equipar suas equipes com as habilidades necessárias em dados e IA. O DataCamp for Business é um parceiro ideal para você. Ele oferece soluções de treinamento personalizadas que capacitam as equipes financeiras a dominar as ferramentas e técnicas necessárias para aproveitar a IA de forma eficaz.

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  • Análises perspicazes: Acompanhamento do desempenho para alinhar o treinamento com suas metas estratégicas.

Em um setor em que os dados são um ativo importante, ter uma equipe bem treinada não é apenas benéfico - é imperativo. 

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Futuro da IA em finanças

Muitos especialistas preveem que a IA continuará a revolucionar o setor financeiro nos próximos anos. Provavelmente, veremos a IA ser usada de muitas maneiras complexas para analisar dados, identificar padrões e percepções, automatizar processos e fazer muitas recomendações.

Em investimentos e negociações, a IA pode se tornar avançada o suficiente para fazer previsões de mercado muito precisas e também executar estratégias de negociação sofisticadas. Isso pode permitir que as empresas otimizem os investimentos e também os retornos. No entanto, a governança adequada será muito necessária à medida que a IA tomar mais decisões financeiras.

Para os bancos, a IA ajudará a entender melhor seus clientes por meio da análise de dados, permitindo serviços mais personalizados. Chatbots e robo-consultores já estão sendo usados para atendimento ao cliente e planejamento financeiro, mas a tecnologia se tornará mais avançada e também semelhante à humana. Além disso, podemos esperar avanços significativos, como a integração de soluções baseadas em IA em carteiras digitais para bancos.

Muitos processos manuais, como a avaliação de solicitações de empréstimo e também a detecção de fraudes, serão automatizados com sistemas complexos de IA. No entanto, a supervisão humana e a governança continuarão sendo cruciais.

A IA também está transformando a avaliação e a regulamentação dos riscos financeiros. O aprendizado de máquina pode analisar dados alternativos e detectar riscos ou eventos que podem passar despercebidos pelos humanos. Dessa forma, a IA pode ajudar os reguladores na supervisão, embora a explicação e a transparência dos sistemas de IA sejam muito importantes para a prestação de contas.

Por outro lado, os criminosos já estão usando a IA para explorar vulnerabilidades, portanto, o setor financeiro deve permanecer muito vigilante.

De modo geral, os especialistas enfatizam que, embora a IA traga muitos benefícios em termos de eficiência, percepção e inovação, é fundamental manter o envolvimento humano nas finanças. São necessários sistemas de inteligência híbrida que combinem a IA com a experiência, a ética e as emoções humanas. O futuro das finanças está nessa colaboração entre humanos e IA.

Impacto no emprego

A integração da IA no setor financeiro está remodelando o mercado de trabalho. Embora a IA automatize tarefas rotineiras e repetitivas, ela também cria oportunidades para novas funções que exigem habilidades analíticas e técnicas avançadas.

Funções emergentes

  • Especialistas em IA: Profissionais com experiência em IA e aprendizado de máquina estão em alta demanda para desenvolver e manter sistemas de IA.
  • Cientistas de dados: A necessidade de cientistas de dados que possam interpretar dados complexos e criar modelos está crescendo.
  • Oficiais de ética: À medida que a ética da IA se torna um ponto focal, estão surgindo funções dedicadas a garantir práticas éticas de IA.

Mudança de funções

  • Analistas financeiros: Com a IA lidando com tarefas pesadas de dados, os analistas financeiros agora estão se concentrando mais na tomada de decisões estratégicas e na interpretação dos insights gerados pela IA.
  • Representantes de atendimento ao cliente: Enquanto os chatbots com IA gerenciam as consultas de rotina, os representantes humanos têm a tarefa de lidar com problemas mais complexos dos clientes.

A mudança para a IA exige um foco na qualificação e requalificação da força de trabalho para garantir que os funcionários possam prosperar nesse novo cenário tecnológico.

Conclusão

Como vimos, a inteligência artificial está pronta para transformar muitos aspectos do setor financeiro, de bancos a investimentos e também seguros. A IA e o aprendizado de máquina prometem tornar as finanças mais eficientes, mais acessíveis e também menos propensas a erros ou preconceitos humanos. No entanto, como acontece com todas as tecnologias que mudam rapidamente, a IA também gera muitos novos desafios e preocupações.

Regulamentação, ética e mudanças na força de trabalho são questões fundamentais que precisarão ser enfrentadas no futuro. Os governos e os órgãos reguladores precisarão seguir uma linha muito tênue na tentativa de incentivar a inovação e, ao mesmo tempo, proteger os consumidores de possíveis abusos ou consequências não intencionais.

O setor financeiro também precisará desenvolver a garantia de qualidade e a explicabilidade de modelos complexos de aprendizado de máquina para criar confiança nos usuários finais.

De modo geral, porém, a IA promete imensas recompensas para o setor financeiro e também para a sociedade em geral, se as estruturas políticas adequadas puderem ser estabelecidas. Os consumidores poderiam se beneficiar de uma subscrição mais precisa, de um gerenciamento de patrimônio personalizado e também da detecção de fraudes.

A IA marca o início de um capítulo novo e muito empolgante para o setor financeiro. No entanto, a realização de todo o seu potencial e, ao mesmo tempo, o gerenciamento dos riscos e dos custos de transição exigirão esforços coordenados entre os formuladores de políticas, as empresas, a sociedade civil e também os consumidores durante a próxima década e depois.

Se você estiver procurando por dados práticos e treinamento em IA para sua equipe financeira, o DataCamp pode ajudar. Ao investir nas habilidades de dados da sua equipe, você pode:

  • Maximize a receita usando o aprendizado de máquina para criar experiências mais personalizadas para os clientes
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  • Minimizar o risco, aproveitando as mais recentes técnicas analíticas de modelagem de risco de crédito e gerenciamento de portfólio

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Shawn Plummer
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