Uma visão geral da IA nas finanças

Inteligência artificial (IA) refere-se a tecnologia que pode perceber, aprender e resolver problemas de forma semelhante aos seres humanos.

A IA nas finanças é a utilização de tecnologia inteligente com o objetivo de melhorar a rapidez, eficiência e precisão do trabalho realizado por pessoas no setor dos serviços financeiros. Isto inclui análise de dados, previsão, deteção de fraude e serviço ao cliente.

O conhecimento, como se costuma dizer, é poder. E hoje, chega sob a forma de dados.

Mas e se houver tanta informação que uma pessoa nunca teria tempo suficiente para tirar conclusões significativas a partir dela?

É aqui que entra a IA. Com a utilização de algoritmos automatizados de aprendizagem automática e modelos preditivos de IA, podem emergir padrões e correlações sobre tendências de mercado ou sentimento dos clientes a partir do “ruído”.

As empresas terão informações acionáveis em tempo real para tomar decisões informadas, poderão aumentar a eficiência operacional e contar com análises preditivas para melhores previsões e mitigação de riscos. Qualquer um desses pode ser uma vantagem sobre os concorrentes.

Exemplos de IA nas finanças

Eis onde a IA está a transformar as operações financeiras (finops):

• Modelos de IA para previsão e análise preditiva: É por isso que as empresas utilizam modelos de IA para realizar análises de cenários, identificar vulnerabilidades, estabelecer contingências e mitigar potenciais impactos.

• Blockchain: As blockchains são sistemas de registo digital partilhados, descentralizados. Como são essencialmente bases de dados massivas, algumas organizações utilizam a IA para as analisar e identificar tendências.

• Decisões de crédito: Para além do histórico de crédito, os algoritmos podem também considerar dados como a atividade nas redes sociais para avaliar de forma mais precisa a solvabilidade de uma pessoa.

• Apoio ao cliente: Permitir que os chatbots tratem das perguntas frequentes e das tarefas habituais reduz a carga dos agentes humanos de apoio ao cliente, dando-lhes mais disponibilidade para lidar com casos mais complexos.

• Deteção de fraude: Os modelos de IA estão a desempenhar um papel cada vez mais crucial no reforço da cibersegurança. Analisa e treina com grandes quantidades de dados para identificar e prever anomalias que indicam ameaças.

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

• Negociação quantitativa: Os investidores estão a utilizar IA para criar algoritmos que identificam tendências, analisam dados históricos e depois efetuam transações mais rapidamente do que conseguiriam manualmente.

• RegTech: A tecnologia regulatória visa ajudar o setor dos serviços financeiros a enfrentar a tarefa complexa e intensiva em dados de reporte financeiro. Fazer isto com a automatização da IA permite-lhes cumprir a regulamentação de forma mais eficiente.

• Gestão de risco: Ao processar dados mais rapidamente e a partir de mais fontes, a IA pode fornecer à finops previsões perspicazes que podem informar decisões abrangentes de gestão de risco.

• RPA/automação da reconciliação de contas: A reconciliação envolve comparar registos financeiros internos com extratos externos, como os de um banco, para ajudar a garantir a precisão. Este processo demorado pode ser automatizado com IA.

Cinco formas como a inteligência artificial pode beneficiar o setor dos serviços financeiros

Uma companhia de seguros lançou um copiloto de IA generativa para atuários que reduziu os tempos médios de conclusão de modelação em 90%.

Com estatísticas como essas, pode parecer que a IA está a caminho de substituir os humanos nos serviços financeiros. Mas, ao permitir que a IA assuma tarefas manuais e rotineiras como a introdução de dados, acreditamos que isso permitirá que as pessoas concentrem o seu tempo e energia em tarefas que a IA não consegue realizar tão bem: pensamento crítico, estratégia e inovação.

Eis onde a IA nas finanças está a fazer exatamente isso:

• Tomada de decisões melhorada e análise de cenários para planeamento e análise financeira: As ferramentas de IA podem transformar grandes volumes de dados em informações acionáveis para apoiar os decisores. Os modelos de IA também podem ser usados para prever como as suas organizações irão desempenhar em determinados cenários, permitindo-lhes planear adequadamente para o que quer que esteja no horizonte.

• Aumento da eficiência operacional: A precisão, rapidez e automação que as ferramentas de IA trazem para as operações financeiras reduzem erros e aumentam a rentabilidade.

• Experiências de cliente melhoradas e personalização: Os chatbots de IA utilizam aprendizagem automática e algoritmos para analisar dados e preferências dos utilizadores, proporcionando experiências de atendimento ao cliente personalizadas.

• Ciclos de reporte financeiro simplificados: Um estudo recente realizado pela SAP e Oxford junto de líderes financeiros revelou que 57% dos inquiridos consideram o fecho financeiro como o processo mais demorado. As ferramentas de IA podem ser utilizadas para analisar conjuntos de dados e identificar rapidamente outliers ou riscos, conduzindo a um processo de reporte financeiro mais unificado.

• Aumento da produtividade e inovação dos colaboradores: Permitir que as ferramentas de IA assumam tarefas intensivas em dados permite que as organizações concentrem o talento humano em problemas que a IA não consegue resolver tão bem: pensamento crítico e estratégico. Afinal, as ferramentas de IA podem fornecer informações, mas são as pessoas que tomam as decisões.

• Custos reduzidos: O aumento da precisão e da velocidade da IA ajudará os colaboradores humanos a poupar tempo, permitindo-lhes inovar e ser mais criativos.

• Otimização da alocação de capital e das decisões de investimento: Os mesmos modelos de IA utilizados para realizar análises de cenários também podem informar sobre a melhor forma de investir o capital.

• Conformidade e relatórios regulamentares: Existem modelos de aprendizagem automática que podem ajudar as organizações a manterem-se atualizadas em todas as questões de conformidade regulamentar, relatórios financeiros e gestão de riscos.

A IA nas finanças pode automatizar tarefas como a introdução de dados com maior rapidez e precisão do que os humanos. Pode processar grandes volumes de dados com facilidade para identificar discrepâncias, oferecer informações e realizar análises preditivas.

O aumento da eficiência operacional é o objetivo. No entanto, consideramos que é a combinação da assistência por IA com o pensamento crítico e a intuição humanos que será o principal motor de crescimento no setor dos serviços financeiros.

Desafios e considerações éticas da IA nas finanças

É entusiasmante considerar o potencial exponencial que a IA trará para o setor dos serviços financeiros. No entanto, é fundamental ter em mente os desafios e as preocupações éticas que surgirão com o seu aparecimento.

No seu estado ideal, a IA nas finanças será utilizada de formas que respeitem a justiça, a transparência, a privacidade, a segurança e a sociedade em geral. Mas como é que algo como a justiça é definido? Alguns levantaram sobrancelhas ao saber que um modelo de IA considera a atividade de uma pessoa nas redes sociais para determinar a sua solvabilidade. Isso é justo? E, ao fazê-lo, a IA violou a privacidade dessa pessoa?

A IA pode ser utilizada para extrair informações acionáveis dos dados e ajudar a informar os decisores. Esses conhecimentos podem ser usados para reforçar preconceitos em relação a uma pessoa ou grupo? Falamos de conformidade regulatória com leis como o Dodd Frank Act nos Estados Unidos, mas e quanto aos regulamentos sobre o uso ético da IA?

Estas são todas questões cruciais que devem ser consideradas à medida que a IA se torna mais interligada com o setor dos serviços financeiros. Responder a estas questões será o objetivo do comité de direção de ética da IA de uma organização, que será composto por desenvolvedores, decisores políticos, líderes empresariais, organizações da sociedade civil, instituições académicas e utilizadores finais. Quanto mais diversificados forem os intervenientes, mais perspetivas podem ser incorporadas na política.

A supervisão contínua com “um ser humano no processo” permitirá que as políticas sejam refinadas e adaptadas ao longo do tempo, à medida que a tecnologia e a sociedade evoluem.

Formação abrangente, sob a forma de currículos, módulos de formação e mecanismos de feedback, será também necessária para integrar as políticas em toda a organização.

O futuro da IA nas finanças

IA generativa para impulsionar a elaboração de relatórios financeiros. Análise preditiva para informar decisões. Até mesmo as blockchains, com a rastreabilidade e transparência que proporcionam, estão a ser utilizadas para ajudar a cumprir a conformidade regulamentar. As ferramentas de IA estão a tornar-se cada vez mais integradas com o setor dos serviços financeiros a cada dia que passa.

Não seria exagero imaginar que estas ferramentas se tornem mais rápidas e precisas à medida que os computadores evoluem e o machine learning amadurece.

A falta de precisão, no entanto, não é a principal preocupação entre os utilizadores. Na verdade, o que persiste é a desconfiança dos utilizadores em relação aos algoritmos e modelos de IA e a falta de compreensão sobre como estes chegam a conclusões, por exemplo, sobre a solvabilidade.

O campo emergente da inteligência artificial explicável procura desenvolver modelos de IA que tornem o seu funcionamento interno transparente para os utilizadores humanos. Ao fazê-lo, permite-se que os decisores vejam claramente a fundamentação por detrás das conclusões apresentadas e as avaliem em conformidade, tendo em conta a sua própria experiência.

Mais uma vez, defendemos que é a combinação do processamento de dados por IA com o pensamento crítico humano que resultará numa melhor tomada de decisões.

Quais são as principais empresas que estão atualmente a utilizar IA?

Antes de avançarmos demasiado para o futuro, aqui estão algumas empresas que já utilizam IA em finanças atualmente:

Mercedes-Benz Mobilidade

Através da Mercedes-Benz Mobility, clientes particulares e empresariais podem financiar ou alugar veículos através de modelos flexíveis de aluguer e subscrição. Apesar de já terem implementado um sistema de pagamento automatizado, as equipas de contabilidade ainda tinham de conciliar manualmente as faturas quando havia informações em falta ou incorretas, o que lhes custava preciosas horas da sua semana de trabalho.

Para melhorar isto, consultaram os Serviços e Suporte da SAP para adicionar uma funcionalidade de “autoaprendizagem” ao seu software SAP Cash Application. Isto permitiu avaliar a informação disponível para atribuir pagamentos automaticamente em caso de dados incorretos. Graças à IA e ao machine learning, 58% das faturas não atribuídas foram processadas automaticamente e com sucesso, poupando em média 5-10 minutos por fatura. São 5-10 minutos, multiplicados pelos milhares de pagamentos processados por dia.

Mitsui

A Mitsui, uma das maiores empresas de comércio geral do Japão, escolheu a SAP para apoiar a sua “Estratégia Integrada de Transformação Digital” em toda a empresa.

Um dos problemas que procuravam resolver era a reconciliação e liquidação de informações não processadas dos extratos bancários. Ao utilizar técnicas de IA e aprendizagem automática, conseguiram automatizar este processo, poupando aos colaboradores 36.000 horas por ano com uma precisão superior a 90%.

A empresa também começou a utilizar chatbots no seu sistema central doméstico para reduzir a carga sobre a sua equipa de manutenção e utilizadores.

Como começar a utilizar IA em finanças

Comece por implementar um sistema ERP baseado na cloud. ERP, ou planeamento de recursos empresariais, é um sistema de software concebido para ajudar as operações financeiras a funcionar de forma mais eficiente. Todos os processos empresariais principais, como RH, produção, cadeia de abastecimento e serviços, podem ser geridos num sistema integrado.

As finanças são talvez as mais importantes porque estão mais relacionadas com o dinheiro. Gere o livro-razão, acompanha as contas a pagar e a receber, gera relatórios financeiros e muito mais.

Os sistemas ERP atuais estão a aproveitar a IA em finanças para impulsionar o crescimento e a inovação. Ao fornecer informações acionáveis em tempo real, reduzir os custos operacionais e mitigar riscos, a IA procura dar às organizações uma nova vantagem competitiva.

As ferramentas de IA que podem ajudar com a conformidade regulatória e a gestão de riscos estão integradas em um ERP como o SAP S/4HANA, mas a IA empresarial pode assumir a forma de copilotos de IA generativa ou sistemas de aprendizagem adaptativa no local de trabalho.

Programas-piloto que permitem uma integração gradual nos fluxos de trabalho também podem ajudar os colaboradores a adaptarem-se. Discussões transparentes sobre IA e o desenvolvimento de uma política de ética de IA na organização podem também ajudar a aliviar preocupações sobre ser substituído.

Perguntas frequentes

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