Uma visão geral da IA em finanças

Inteligência artificial refere-se à tecnologia que pode perceber, aprender e resolver problemas de maneira semelhante aos humanos.

IA em finanças é o uso de tecnologia inteligente com o objetivo de melhorar a velocidade, a eficiência e a precisão do trabalho realizado por humanos no setor de serviços financeiros. Isso inclui análises de dados, previsões, detecções de fraudes e atendimento ao cliente.

Conhecimento é poder, como diz o ditado. E hoje, ele chega na forma de dados.

Mas e se houver tantos dados que um humano nunca teria tempo suficiente para tirar conclusões significativas?

É aí que entra a IA. Com o uso de algoritmos automatizados de Machine Learning e modelos preditivos de IA, os padrões e correlações sobre tendências de mercado ou opiniões de clientes podem surgir do "ruído".

As empresas obterão insights práticos em tempo real para tomar decisões embasadas e aumentar a eficiência operacional, bem como terão funções analíticas preditivas para fazer previsões melhores e reduzir riscos. Qualquer um desses fatores pode ser uma vantagem sobre os concorrentes.

Exemplos de IA em finanças

É aqui que a IA está transformando as operações financeiras (finops):

• Modelos de IA para previsões e análises preditivas: por isso, as empresas usam modelos de IA para executar análises de cenários com o objetivo de identificar vulnerabilidades, criar estratégias de contingência e mitigar impactos potenciais.

• Blockchain: blockchains são sistemas de livro-razão digital compartilhados e descentralizados. Como são essencialmente bancos de dados enormes, algumas empresas usam IA para analisá-los e identificar tendências.

• Decisões de crédito: além do histórico de crédito, os algoritmos também podem considerar dados como atividade em mídias sociais para avaliar com mais precisão a credibilidade de uma pessoa.

• Suporte ao cliente: permita que os chatbots respondam às perguntas frequentes e efetuem as tarefas habituais para diminuir a carga dos agentes humanos de atendimento ao cliente, oferecendo condições para que eles resolvam casos mais complexos.

• Detecção de fraudes: os modelos de IA desempenham um papel cada vez mais importante no aprimoramento da segurança cibernética. Eles analisam e treinam com grandes quantidades de dados para indicar e prever anomalias que indiquem ameaças.

• Gestão de faturas: a IA pode assumir facilmente a tarefa tediosa de receber e enviar faturas, até sinalizar aquelas que podem ser fraudulentas.

• Negociação quantitativa: os investidores utilizam IA para criar algoritmos que identificam tendências, analisam dados históricos e executam negociações mais rapidamente do que humanos seriam capazes.

• RegTech: esta tecnologia regulatória visa ajudar o setor de serviços financeiros a assumir a tarefa complexa de gerar relatórios financeiros com grande volume de dados. Fazer isso com a automação da IA permite que eles cumpram o compliance regulatório com mais eficiência.

• Gestão de riscos: processando dados mais rapidamente de mais fontes, a IA pode fornecer às operações financeiras previsões esclarecedoras que fundamentem decisões abrangentes da gestão de riscos.

• Automação de RPA/reconciliação de contas: a reconciliação envolve a comparação de registros financeiros internos com extratos externos, como de um banco, para ajudar a garantir a precisão. Esse processo demorado pode ser automatizado com IA.

Cinco maneiras pelas quais a inteligência artificial pode beneficiar o setor de serviços financeiros

Uma companhia de seguros lançou um copiloto de IA generativa para atuários que reduziu o tempo médio de conclusão da modelagem em 90%.

Com estatísticas como essa, pode parecer que a IA está a caminho de substituir os humanos nos serviços financeiros. Mas, com a IA assumindo tarefas manuais e simples, como entrada de dados, acreditamos que as pessoas possam dedicar seu tempo e energia a tarefas que a IA não consegue realizar tão bem: pensamento crítico, estratégia e inovação.

Confira abaixo como a IA em finanças está fazendo exatamente isso:

• Aprimoramento da tomada de decisões e análise de cenários para o planejamento e análise financeiros: as ferramentas de IA podem transformar grandes volumes de dados em insights práticos para informar os responsáveis por decisões. Os modelos de IA também podem ser usados para prever o desempenho da organização em determinados cenários, permitindo que ela faça planejamentos adequados para o que está por vir.

• Maior eficiência operacional: a precisão, a velocidade e a automação que as ferramentas de IA trazem para as operações financeiras reduzem erros e aumentam a rentabilidade.

• Melhor experiência do cliente e personalização: os chatbots de IA usam Machine Learning e algoritmos para analisar dados e preferências dos usuários a fim de proporcionar experiências personalizadas de atendimento ao cliente.

• Ciclos de relatórios financeiros simplificados: uma pesquisa recente com líderes financeiros realizada pela SAP e pela Oxford descobriu que 57% dos entrevistados mencionam o fechamento financeiro como o processo mais demorado. As ferramentas de IA podem ser usadas para analisar conjuntos de dados e identificar rapidamente anomalias ou riscos, resultando em um processo de relatórios financeiros mais unificado.

• Maior produtividade dos colaboradores e inovação: permitir que as ferramentas de IA fiquem responsáveis por tarefas intensivas em dados faz com que as organizações possam direcionar seu talento humano para questões em que a IA tem pouca efetividade: pensamento crítico e estratégico. Afinal, as ferramentas de IA fornecem insights, mas as decisões finais cabem aos humanos.

• Custos reduzidos: o aumento na precisão e na velocidade da IA ajudará os colaboradores a economizar tempo, permitindo que eles inovem e sejam mais criativos.

• Otimização da alocação de capital e decisões de investimento: os mesmos modelos de IA usados para executar a análise de cenário também podem informar como investir melhor o capital.

• Compliance e relatórios regulatórios: há modelos de Machine Learning que podem ajudar as organizações a se manterem atualizadas sobre todos os assuntos de compliance regulatório, relatórios financeiros e gestão de riscos.

A IA em finanças pode automatizar tarefas, como a entrada de dados, com maior velocidade e precisão do que os humanos. Ela pode processar grandes volumes de dados com facilidade para identificar discrepâncias, oferecer insights e executar funções analíticas preditivas.

O objetivo é aumentar a eficiência operacional. No entanto, acreditamos que é a combinação da assistência de IA com o pensamento crítico e a intuição humana que se provará o fator mais significativo de crescimento no setor de serviços financeiros.

Desafios e considerações éticas da IA em finanças

É empolgante considerar o potencial exponencial que a IA trará ao setor de serviços financeiros. No entanto, é necessário ter em mente os desafios e as preocupações éticas que surgirão com isso.

Em seu estado ideal, a IA em finanças será usada de maneira que respeite a justiça, a transparência, a privacidade, a segurança e a sociedade em geral. Mas como se define algo como justiça? Alguns têm se mostrado desconfiados de um modelo de IA que considera a atividade de uma pessoa nas mídias sociais para determinar sua credibilidade. Isso é justo? E, ao fazer isso, a IA violou a privacidade dessa pessoa?

A IA pode ser usada para extrair insights práticos de dados a fim de informar os responsáveis por decisões. Esses insights podem ser utilizados para reforçar alguma discriminação em relação a uma pessoa ou a um grupo? Falamos de compliance regulatório com as leis como a Dodd Frank, nos Estados Unidos, mas quais são as regulamentações para o uso ético da IA?

Todas essas questões cruciais devem ser consideradas à medida que a IA fica mais integrada com o setor de serviços financeiros. Respondê-las será o objetivo do comitê diretor de ética em IA de uma empresa, composto por desenvolvedores, formuladores de políticas, líderes de negócios, organizações da sociedade civil, instituições acadêmicas e usuários finais. Quanto mais diversificados forem os stakeholders, mais perspectivas poderão ser incorporadas à política.

A supervisão contínua com a "participação humana" permitirá que as políticas sejam refinadas e adaptadas ao longo do tempo e à medida que a tecnologia e a sociedade avançam.

Treinamento abrangente, por meio de currículos, módulos de formação e mecanismos de feedback, também será necessário para garantir a integração das políticas em toda a organização.

O futuro da IA em finanças

IA generativa para iniciar a geração de relatórios financeiros. Funções analíticas preditivas para fundamentar decisões. Até mesmo blockchains, com a rastreabilidade e transparência que eles fornecem, estão sendo usados para ajudar a cumprir o compliance regulatório. Cada vez mais as ferramentas de IA estão sendo integradas ao setor de serviços financeiros.

Não seria exagero imaginar que essas ferramentas se tornem mais rápidas e precisas à medida que os computadores se aprimoram e o Machine Learning amadurece.

A falta de precisão, no entanto, não é a principal preocupação entre os usuários. É a desconfiança que persiste entre os usuários em relação aos algoritmos e modelos de IA e a falta de compreensão de como eles chegam a conclusões, por exemplo, sobre credibilidade.

A área emergente da inteligência artificial explicável busca produzir modelos de IA que tornem seu funcionamento interno transparente para os usuários. Isso permite que os responsáveis por decisões vejam claramente a lógica por trás das conclusões apresentadas e as julguem adequadamente, considerando sua própria experiência.

Novamente, afirmamos que a combinação do processamento de dados de IA com o pensamento crítico humano produzirá melhores decisões.

Quais empresas líderes usam IA atualmente?

Antes de avançarmos para o futuro, estas são algumas empresas que já usam IA em finanças atualmente:

Mercedes-Benz Mobility

Com a Mercedes-Benz Mobility, os clientes particulares e comerciais podem financiar ou alugar veículos por meio de modelos flexíveis de locação e assinatura. Apesar de já terem implementado um sistema de pagamento automatizado, as equipes de contabilidade ainda precisavam fazer a correspondência manual de faturas quando faltavam informações ou estavam incorretas, custando-lhes horas preciosas da semana de trabalho.

Para melhorar isso, eles consultaram o SAP Services and Support para adicionar uma funcionalidade de "autoaprendizagem" ao software SAP Cash Application. Isso permitiu avaliar as informações disponíveis para alocar pagamentos automaticamente em caso de detalhes incorretos. Graças à IA e ao Machine Learning, 58% das faturas não alocadas foram processadas automaticamente e com sucesso, economizando uma média de 5 a 10 minutos por fatura. Isso representa de 5 a 10 minutos, multiplicado pelos milhares de pagamentos processados por dia.

Mitsui

A Mitsui, uma das maiores empresas de comércio geral do Japão, escolheu a SAP para dar suporte à sua “Estratégia integrada de transformação digital" em toda a organização.

Um ponto problemático que eles queriam resolver era a reconciliação e a compensação de informações não processadas de extratos bancários. Com o uso de técnicas de IA e Machine Learning, eles conseguiram automatizar esse processo, liberando 36.000 horas de trabalho dos colaboradores por ano, com uma precisão superior a 90%.

A empresa também começou a empregar chatbots em seu sistema central doméstico para reduzir a sobrecarga da equipe de manutenção e dos usuários.

Como dar os primeiros passos com IA em finanças

Comece implementando um sistema ERP baseado na nuvem. O ERP, ou planejamento de recursos empresariais, é um sistema de software projetado para ajudar o FinOps a operar com mais eficiência. Todos os principais processos de negócios, como RH, produção, cadeia de suprimentos e serviços, podem ser gerenciados em um sistema integrado.

Finanças é talvez o mais importante, pois é o que mais lida com dinheiro por meio do gerenciamento do Razão, monitoramento de contas a pagar e a receber, geração relatórios financeiros e muito mais.

Os sistemas ERP de hoje estão aproveitando a IA em finanças para impulsionar o crescimento e a inovação. A IA procura dar às organizações uma nova vantagem competitiva, fornecendo insights práticos em tempo real e reduzindo o custo das operações e os riscos.

As ferramentas de IA que auxiliam no compliance regulatório e na gestão de riscos estão incorporadas a um ERP como o SAP S/4HANA, mas a IA empresarial pode assumir a forma de copilotos de IA generativa ou sistemas de aprendizagem adaptáveis no local de trabalho.

Os programas piloto que permitem a integração gradual a workflows também ajudam os colaboradores a se adaptarem. Discussões transparentes sobre IA e o desenvolvimento de uma política de ética de IA também ajudam a diminuir sua preocupação de serem substituídos.

Perguntas frequentes

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