IA em finanças: Revolucionando o futuro da gestão financeira
Melhore as habilidades de dados da sua equipe financeira
Treine sua equipe financeira com o DataCamp for Business. Recursos abrangentes de treinamento em dados e IA e insights detalhados de desempenho para apoiar suas metas.

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 Shchegel, VP of Engineering at Clario
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 Gogia, Founder at Excel Champs
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 Pendergast, Senior Vice President at altLINE Sobanco
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 Kaskel, Chief People Officer at Checkr
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 Wesman, Founder & COO of GoodHire
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 Muniz, CTO at LLC Attorney
Melhore as habilidades de IA da sua equipe
Transforme seus negócios capacitando sua equipe com habilidades avançadas de IA por meio do DataCamp for Business. Obtenha melhores insights e eficiência.
