O que é Inteligência Artificial (IA) em Finanças? O Futuro do Mundo Financeiro

A Inteligência Artificial está a transformar o setor dos serviços financeiros ao melhorar a conveniência para os clientes, aumentar a produtividade das empresas através da automatização e gerir operações complexas, como o processamento de grandes volumes de dados e a identificação de padrões que seriam impossíveis de detetar manualmente.

No entanto, a integração da IA nas finanças tem os seus desafios e existem precauções a tomar. As empresas precisam de lidar com questões como a escolha do software adequado e a garantia do cumprimento das normas regulatórias e éticas.

Neste artigo, vamos explorar as razões para implementar a IA nos serviços financeiros, analisar os casos de uso mais comuns da IA em finanças, examinar os desafios atuais enfrentados pelas instituições financeiras e discutir as tendências emergentes que irão moldar o futuro da IA no setor financeiro.

O que é IA em Finanças?

A inteligência artificial em finanças refere-se a um conjunto de tecnologias avançadas concebidas para replicar a inteligência e os processos de tomada de decisão humanos. Estas tecnologias permitem que as instituições financeiras analisem dados complexos, automatizem operações, tomem decisões de investimento informadas e reforcem as medidas de segurança para proteger as atividades financeiras.

As tecnologias de IA utilizadas no setor financeiro incluem:

• A aprendizagem automática (ML) permite que os sistemas aprendam e melhorem de forma autónoma através de redes neurais. Ao introduzir grandes volumes de dados em algoritmos de ML, as instituições financeiras conseguem treinar modelos para resolver problemas específicos e obter insights úteis para melhorias contínuas.
• A aprendizagem profunda (Deep Learning - DL) é uma técnica especializada de ML que utiliza redes neuronais com múltiplas camadas, permitindo que os sistemas aprendam com grandes volumes de dados, como históricos de transações financeiras. A DL é aplicada em áreas como a avaliação de crédito, trading algorítmico, chatbots e prevenção de branqueamento de capitais.
• O processamento de linguagem natural (Natural Language Processing - NLP) centra-se na compreensão da linguagem humana. No setor financeiro, o NLP analisa conversas com clientes, notícias, documentos regulatórios, comunicações internas, como transcrições de reuniões, e outros textos, para automatizar processos e descobrir insights baseados em dados.
• A visão computacional (CV) permite que os computadores interpretem e compreendam imagens e vídeos digitais. Nas finanças, a CV é utilizada para tarefas como o processamento de cheques, monitorização de ativos físicos, análise de expressões faciais e outras aplicações para combater fraudes e recolher informações relevantes.

Com recurso à IA, o setor financeiro pode otimizar o desempenho, aumentar os níveis de produtividade, reduzir riscos e oferecer uma experiência ao cliente alinhada com as exigências de um mercado em constante evolução.

Como é Utilizada a IA nos Serviços Financeiros

Atualmente, as principais funcionalidades da inteligência artificial nas organizações financeiras incluem o processamento e a análise de dados para obter rapidamente insights, identificar tendências e desvios, bem como para automatizar fluxos de trabalho e comunicações. Estas aplicações podem traduzir-se em benefícios empresariais significativos.

Os algoritmos de IA podem automatizar tarefas manuais, permitindo que os colaboradores se concentrem em trabalho de maior valor. Por exemplo, os chatbots com IA já tratam de questões rotineiras de apoio ao cliente, como saldos de contas e pagamentos, libertando os funcionários para tarefas mais complexas.

A automatização da recolha e análise de informações apoia os processos de Conhecimento do Cliente (KYC) e diligência devida, ajudando os profissionais do setor financeiro a verificar clientes e transações, reforçando simultaneamente a prevenção e deteção de fraudes. Os modelos de aprendizagem automática conseguem analisar milhões de transações para detetar padrões subtis indicadores de fraude de forma mais rápida e precisa do que os humanos.

Além disso, ao analisar dados dos clientes e automatizar interações, os agentes baseados em IA podem fornecer recomendações personalizadas de produtos com base no histórico de transações e nos padrões de consumo. Isto não só melhora a experiência do cliente, como também contribui para o aumento das taxas de conversão das empresas.

Em suma, a IA em finanças apoia as seguintes atividades:

• Personalização
• Gestão de Risco
• Deteção de fraude
• Conformidade Regulatória
• Diligência devida ao cliente
• Apoio ao front-office
• Previsão e modelos preditivos
• Inteligência comercial

Benefícios da IA Financeira

Melhoria da excelência operacional

A IA simplifica as operações das organizações financeiras ao ajudar a evitar erros que facilmente ocorrem com trabalhadores humanos, especialmente devido ao volume elevado de dados e processos. Procedimentos de rotina, como introdução de dados, processamento de transações e verificações de conformidade, estão sujeitos a falhas quando realizados manualmente. Os sistemas de IA, por outro lado, executam estas tarefas com elevada precisão e consistência, garantindo maior rigor e fiabilidade.

Graças à sua capacidade de processar grandes volumes de dados, a inteligência artificial melhora a exatidão de previsões, planeamento e modelação. Por exemplo, na previsão de vendas, os algoritmos de IA conseguem analisar grandes quantidades de dados e identificar padrões que poderiam passar despercebidos a um ser humano. Isto resulta em previsões mais fiáveis e numa tomada de decisões mais informada.

Melhoria da Experiência do Cliente

A IA melhora a forma como os profissionais do setor financeiro interagem com os clientes e automatiza interações rotineiras, tornando os serviços mais acessíveis. Por exemplo, os clientes podem solicitar empréstimos ou cartões de crédito e obter respostas imediatas através de um chatbot com IA, sem terem de esperar por um agente disponível. O mesmo chatbot pode sinalizar casos mais complexos que exijam intervenção humana, garantindo que todos os clientes recebem uma resposta adequada e atempada, o que aumenta a satisfação geral.

Além disso, a IA permite oferecer interações mais personalizadas. Os departamentos de marketing podem utilizar dados orientados por IA para adaptar as suas campanhas, enquanto os representantes de vendas e os agentes de apoio ao cliente podem oferecer comunicações e experiências ajustadas às necessidades individuais.

Por exemplo, na gestão de patrimónios, um assistente com IA pode compilar dados de vários sistemas para preparar resumos completos destinados a apresentações a clientes, apoiando os consultores com informação precisa e atualizada. A automatização baseada em IA pode também fornecer recomendações personalizadas aos clientes, criando oportunidades de upselling.

Aumento da produtividade

A IA aumenta a produtividade das organizações financeiras ao automatizar tarefas demoradas, como a pesquisa de mercado ou a deteção de fraudes, o que reduz a carga de trabalho dos colaboradores e minimiza erros.

Além disso, as tarefas automatizadas são realizadas a uma velocidade superior, permitindo um maior volume de operações com menos recursos envolvidos. Por exemplo, os algoritmos baseados em IA podem executar operações financeiras a alta velocidade e com grande precisão, otimizando estratégias de trading e aumentando os retornos, enquanto reduzem a necessidade de intervenção manual.

Tomada de Decisão Melhorada e Apoiada em Insights Baseados em Dados

A IA apoia a tomada de decisões nas organizações financeiras ao permitir a extração de insights mais profundos tanto a partir de dados estruturados como de não estruturados. Revela padrões e tendências que seriam impossíveis de identificar apenas com intervenção humana. Esta análise avançada de dados permite às instituições financeiras tomar decisões mais informadas e estratégicas, melhorando o seu desempenho global.

Por exemplo, os bancos podem utilizar algoritmos de IA para analisar rapidamente dados de mercado e notícias, melhorando a gestão de risco e orientando decisões de investimento e estratégias de trading.

Segurança Reforçada

Os sistemas de IA e os modelos de aprendizagem automática conseguem detetar potenciais ameaças com maior eficácia do que os analistas humanos através da análise e cálculo em tempo real das transações. Ao monitorizar de perto o comportamento de compra e compará-lo com dados históricos, a IA consegue sinalizar atividades anómalas, alertando automaticamente tanto a instituição como o cliente para verificarem a compra ou transferência em tempo real e, se necessário, agir de imediato para resolver a situação.

IA em Finanças: Casos de Usos Comuns

As aplicações de ferramentas de inteligência artificial no setor financeiro estão em constante expansão, acompanhando a evolução da própria tecnologia. Abaixo, apresentamos uma lista de casos de uso atuais que podem gerar valor para qualquer instituição financeira:

• Automatização de processos bancários tradicionalmente manuais. A IA permite automatizar tarefas repetitivas e demoradas, possibilitando o processamento de grandes volumes de dados de forma mais rápida e precisa. Por exemplo, os sistemas ERP com tecnologia de IA integrada agora podem digitalizar faturas físicas, identificar as principais informações, como nome do fornecedor, materiais comprados e custo associado, e inseri-las em seus sistemas ERP automaticamente. Por exemplo, sistemas ERP com tecnologia de IA integrada conseguem digitalizar faturas em papel, identificar informações-chave como o nome do fornecedor, materiais adquiridos e respetivos custos, e inserir esses dados automaticamente no sistema. A Oracle, por exemplo, utiliza soluções de IA para simplificar os seus relatórios financeiros regulares, libertando a equipa para tarefas de maior valor acrescentado.
• Atendimento ao cliente. Os chatbots conversacionais com IA permitem aos clientes bancários aceder rapidamente a informações sobre as suas contas, 24 horas por dia. Estas tecnologias reduzem a necessidade de intervenção humana, oferecem um serviço e recomendações personalizados e contribuem para a proteção contra fraudes e ciberataques. É possível colaborar com um assistente de IA para reportar problemas e acompanhar o processo, sem depender da resposta de um colaborador humano durante o horário de expediente. Por exemplo, a American Express disponibiliza o Ask Amex, um chatbot que permite contestar cobranças. Os agentes com IA ajudam a resolver situações com transações legítimas sinalizadas como suspeitas, sem chamadas demoradas nem sites confusos. Os clientes podem fornecer os detalhes da transação ao agente virtual, carregar recibos e confirmar a sua identidade.
• Cibersegurança. Com a IA, é possível automatizar a segurança informática através da monitorização e análise contínuas da atividade e do tráfego de rede, para detetar, prevenir e responder a ameaças digitais.
• Deteção e prevenção de fraude. Graças a modelos de aprendizagem automática e aprendizagem profunda, a IA consegue analisar o comportamento de compra dos clientes e emitir alertas quando identifica padrões invulgares, como transações fraudulentas, crimes financeiros ou manipulação em operações de mercado. Isto reforça a segurança no trading, na banca digital e nas transações com cartões.
• Planeamento financeiro para clientes. A IA pode ajudar os clientes a gerir as suas finanças pessoais, analisando objetivos, padrões de consumo e tolerância ao risco para oferecer conselhos de orçamento e estratégias de poupança. Os agentes inteligentes recorrem a algoritmos avançados para fornecer recomendações de investimento personalizadas, acessíveis e adaptadas às condições do mercado e ao perfil do utilizador. Por exemplo, um assistente de pesquisa de IA pode ajudar a identificar oportunidades de confiança e recomendar formas de as capitalizar, enquanto um coach financeiro baseado em IA generativa pode ajudá-lo a tomar decisões mais inteligentes com os seus gastos.
• Trading. A IA pode ser utilizada em algoritmos de negociação para analisar tendências de mercado e dados históricos, permitindo decisões mais rápidas e execuções mais eficientes do que aquelas feitas por humanos.
• Elegibilidade para empréstimo. As instituições de crédito estão a usar IA para analisar rapidamente dados e avaliar a solvência dos clientes. A automatização da avaliação de risco, pontuação de crédito e verificação de documentos acelera e melhora o processo de aprovação de empréstimos.
• Conformidade regulatória. A IA pode monitorizar, rastrear e automatizar os processos de controlo e reporte, assegurando a conformidade com regulamentos locais e internacionais.
• Avaliação de crédito. A IA consegue analisar uma variedade de dados — não apenas financeiros, mas também comportamentais e até redes sociais — para avaliar a fiabilidade e elegibilidade de crédito dos clientes.
• Gestão de riscos. A IA analisa grandes volumes de dados para ajudar as organizações financeiras a avaliar e mitigar riscos com maior precisão, reforçando a segurança e estabilidade do setor.
• Comunicações e recomendações de marketing personalizadas. A IA permite oferecer recomendações personalizadas de produtos e serviços financeiros, tais como conselhos de investimento ou ofertas bancárias curadas nas interações do cliente, preferências de risco e objetivos financeiros. Além disso, a IA generativa pode analisar a jornada do cliente e criar campanhas de e-mail e publicidade online direcionadas, aumentando as conversões e melhorando os resultados comerciais.
• Processamento de documentos. A IA pode extrair e analisar dados a partir de documentos, agilizando processos intensivos em documentação, como a gestão de empréstimos ou a análise de oportunidades de investimento. Segundo um relatório da Forrester, uma seguradora recorreu a um agente de análise de texto para renomear, arquivar e categorizar documentos, reduzindo em 25% o volume de tarefas atribuídas aos assistentes administrativos e libertando-os para atividades mais relevantes. "Tarefas como renomear documentos são atividades que desperdiçam tempo e desmotivam os trabalhadores", disse um dos donos da empresa.
• Desenvolvimento de aplicações empresariais com IA generativa. A combinação de ferramentas no-code com IA generativa permite às organizações financeiras criar as suas próprias aplicações empresariais e acelerar a transformação digital. Por exemplo, a plataforma Creatio.ai permite criar aplicações para automatizar processos empresariais usando apenas instruções em linguagem natural.

Desafios da Implementação de IA no Setor Financeiro

Ainda que a tecnologia de inteligência artificial traga um valor significativo para as organizações de serviços financeiros e para os decisores de negócio, a sua implementação continua a enfrentar alguns obstáculos. Nesta secção, analisamos os principais desafios associados à adoção de ferramentas de IA e sugerimos formas práticas de os ultrapassar.

Lacunas na comunicação

Apesar das inúmeras vantagens da IA conversacional, os clientes de instituições financeiras podem ter uma perceção negativa da comunicação automatizada, devido à sua natureza impessoal ou padronizada. Os chatbots podem revelar-se limitados na resolução de problemas complexos, o que leva à frustração e a um cliente menos engajado.

Para mitigar estas questões, é essencial desenvolver e implementar tecnologias avançadas, capazes de lidar com pedidos complexos e fornecer respostas personalizadas. Certifique-se de que os bots conseguem compreender uma ampla variedade de interações e transferem a conversa para um agente humano sempre que ocorra um mal-entendido ou sinal de insatisfação do cliente.

Além disso, a atualização contínua dos algoritmos de IA, com vista a melhorar a naturalidade das interações, e a monitorização do feedback dos utilizadores são práticas fundamentais para manter um elevado nível de satisfação do cliente.

Necessidade de recursos de desenvolvimento qualificados

As empresas apontam frequentemente dificuldades de desenvolvimento e problemas logísticos como razões para o fracasso de projetos de IA. A criação de soluções personalizadas exige muitas vezes equipas altamente qualificadas, o que torna a tecnologia inacessível para algumas organizações.

Para ultrapassar este desafio, é importante adotar uma abordagem de alocação de recursos inteligente, escolher ferramentas eficazes de automatização de processos e recorrer a plataformas no-code. Direcione os profissionais mais qualificados para áreas de maior impacto e selecione plataformas robustas com funcionalidades de IA prontas a usar, o que permite acelerar a implementação.

Plataformas de desenvolvimento no-code, como a Creatio, permitem às instituições criar os seus próprios modelos de aprendizagem automática sem necessidade de conhecimentos de programação avançados. Esta abordagem reduz a dependência de programadores especializados, acelera os prazos de execução e oferece maior flexibilidade, aumentando as probabilidades de sucesso dos projetos de IA.

Infraestrutura de TI e dados necessária para IA

Gerir cargas de trabalho de IA com grandes volumes de dados e treinos de modelos intensivos pode ser extremamente dispendioso devido à potência de servidores exigida. Ainda que muitas instituições optem por infraestruturas na nuvem, os rigorosos requisitos regulamentares de segurança e localização dos dados representam frequentemente um obstáculo à adoção desta estratégia.

O volume de dados não estruturados nas organizações é outro desafio. Dados limpos e representativos para o treinamento de modelos de IA são essenciais, pois a qualidade desses modelos depende diretamente da qualidade dos dados utilizados. Para que as soluções de IA funcionem de forma eficaz, os dados devem ser organizados de forma ordenada.

Contudo, muitos bancos possuem arquiteturas de dados fragmentadas, distribuídas por sistemas antigos com várias décadas. A integração de ferramentas modernas de IA com estes sistemas legados pode ser particularmente difícil.

Recomenda-se a implementação de processos robustos de gestão de dados para garantir a sua qualidade e integridade. É também possível utilizar ferramentas empresariais personalizáveis que facilitem a governação dos dados e a integração da IA nos sistemas existentes.

Segurança e conformidade

As instituições financeiras lidam diariamente com informações pessoais sensíveis, o que torna a segurança uma prioridade máxima. As soluções de IA devem proteger esses dados e cumprir regulamentações específicas do setor e da região — desde decisões de crédito até à vigilância de operações financeiras. Este cumprimento normativo implica frequentemente registos detalhados e documentação exaustiva dos modelos utilizados.

Certifique-se de que os sistemas de IA adotados incluem medidas de segurança robustas para proteger os dados sensíveis e estão concebidos para cumprir as diretrizes legais e regulamentares aplicáveis ao setor financeiro. Além disso, reveja as capacidades de governação das plataformas utilizadas e estabeleça procedimentos proativos de controlo e conformidade.

Ética na utilização da IA

Como a IA é treinada com dados fornecidos por humanos, pode, inadvertidamente, reproduzir e amplificar preconceitos existentes nos dados, levando a decisões discriminatórias. Por exemplo, se os dados históricos relacionados com pontuações de crédito refletirem preconceitos contra determinados grupos demográficos, um modelo de IA treinado com esses dados pode continuar a prejudicar esses mesmos grupos.

Para combater este problema, as instituições financeiras devem implementar mecanismos rigorosos de supervisão e estabelecer regras claras para a aplicação ética da IA.

Como a Plataforma No-Code com IA da Creatio Revoluciona o Setor Financeiro

A Creatio é uma plataforma no-code para automatização de workflows e CRM que integra fortemente funcionalidades de inteligência artificial, incluindo o assistente multifuncional Creatio.ai. Com capacidades no-code, uma interface intuitiva e uma arquitetura componível, a Creatio permite que as organizações financeiras adaptem e personalizem fluxos de trabalho sem necessidade de programadores.

Além disso, a Creatio oferece várias soluções verticais para diferentes setores financeiros, como a banca, cooperativas de crédito e seguros, disponibilizando funcionalidades prontas a usar que ajudam a automatizar processos financeiros.

No que toca às funcionalidades de IA, a Creatio oferece várias ferramentas prontas a usar, incluindo:

• Modelos de IA e de aprendizagem automática (ML) pré-configurados para análise de dados, pontuação inteligente e previsões, segmentação de clientes, encaminhamento de casos, entre outros.
• Regras de negócio baseadas em IA para automatizar tarefas rotineiras nas áreas de marketing, vendas e apoio ao cliente.
• Ferramentas no-code potenciadas por IA para desenvolvimento assistido por inteligência artificial, permitindo que os utilizadores criem e personalizem soluções com facilidade.

Além disso, é possível criar os seus próprios modelos de ML e regras de negócio para automatizar fluxos de trabalho específicos.

A Creatio.ai combina IA generativa com tecnologia no-code, permitindo que os utilizadores aproveitem cenários de IA pré-construídos ou criem os seus através de interfaces intuitivas. Trata-se de um espaço de trabalho dedicado ao desenvolvimento e personalização de modelos e casos de uso de IA, tudo a partir de descrições em linguagem natural.

Alguns casos de uso da Creatio.ai

Para os utilizadores finais, o Creatio.ai funciona como um assistente virtual, capaz de obter rapidamente informações específicas — como um resumo do histórico financeiro de um cliente — e criar painéis personalizados com visualizações, gráficos, previsões e análises sob demanda.

Os profissionais de vendas podem utilizar o Creatio.ai para pontuação inteligente de clientes, resumos de interações e sugestões de coaching em tempo real. Os profissionais de marketing podem projetar fluxos de campanha ideais e direcioná-lo a públicos mais responsivos. Já os agentes de atendimento ao cliente podem automatizar a análise de casos e fornecer respostas personalizadas mais eficientemente.

Assistente Creatio.ai resume relatórios de vendas

Além disso, ao recorrer a IA para análises preditivas e insights acionáveis, a Creatio permite que os líderes empresariais tomem decisões informadas e impulsionem o crescimento de receitas de forma eficaz.

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O Futuro da IA na Área Financeira

A inteligência artificial está destinada a ter uma aplicação cada vez mais abrangente na análise de dados, identificação de padrões, automatização de processos e recomendações personalizadas. Este último aspeto será especialmente relevante para as empresas financeiras que pretendem implementar a personalização em larga escala. No que toca ao atendimento ao cliente, os chatbots potenciados por IA e as soluções de carteiras digitais tornar-se-ão mais avançados e capazes de simular a inteligência humana com um nível impressionante de precisão.

No domínio dos investimentos e da negociação, a IA estará apta a fazer previsões de mercado mais precisas e a executar estratégias de investimento sofisticadas. No entanto, uma governação adequada será essencial à medida que a IA assume um papel cada vez mais relevante na tomada de decisões financeiras.

A aprendizagem automática irá transformar a avaliação de risco financeiro e a regulamentação ao analisar dados alternativos e identificar riscos que poderiam passar despercebidos ao olho humano. A IA irá também apoiar os reguladores, mas a transparência e a responsabilidade continuarão a ser fundamentais.

Em suma, o futuro da IA em finanças assenta em sistemas de inteligência híbrida que combinam o poder da IA com a experiência humana, ética e empatia, garantindo uma abordagem equilibrada e ética na tomada de decisões financeiras.

Para Concluir

A IA no setor financeiro é utilizada para analisar dados, automatizar operações, gerir riscos e tomar decisões mais acertadas. Ao adotar a IA de forma responsável, as organizações podem desbloquear novas oportunidades de crescimento e aumentar a satisfação dos seus clientes.

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