10 casos de uso e exemplos reais de IA generativa em serviços financeiros

Você já considerou a surpreendente precisão e crescimento do setor financeiro? É um reino onde os erros são mínimos, a precisão é fundamental e o progresso é perpétuo. Mas o que realmente está fazendo tudo acontecer nos bastidores? Bem, é IA generativa.

A IA generativa em finanças tornou-se uma valiosa ferramenta de inovação no setor, oferecendo vantagens que redefinem a forma como as operações financeiras são conduzidas e os serviços são prestados.

A sua integração em instituições financeiras melhora profundamente a eficiência, a tomada de decisões e o envolvimento do cliente. Ao automatizar tarefas repetitivas e otimizar fluxos de trabalho, a IA generativa agiliza as operações, reduz erros e corta custos, melhorando, em última análise, os resultados financeiros das empresas.

A tabela acima ilustra que se espera que a IA generativa no setor de serviços financeiros experimente um CAGR de 28,1% de 2022 a 2032. Com esta trajetória de crescimento, o tamanho do mercado de IA generativa em finanças deverá ultrapassar US$ 9,48 bilhões até 2032.

O tamanho crescente do mercado indica claramente a oportunidade significativa disponível para financiar empresas para investimento em IA generativa, permitindo-lhes capitalizar as suas capacidades transformadoras e desbloquear novas vias de crescimento e inovação.

Este blog irá explorar vários aspectos da IA ​​generativa no setor financeiro, incluindo seus casos de uso, exemplos do mundo real e muito mais. Então, sem mais delongas, vamos direto aos detalhes.

IA generativa em finanças: uma exploração aprofundada

No sector financeiro, a IA generativa tornou-se uma ferramenta que as instituições financeiras não podem dar-se ao luxo de ignorar. Ele transforma operações e processos de tomada de decisão com capacidades incomparáveis.

A tecnologia inovadora tem potencial para elevar significativamente os negócios. De acordo com um relatório da Deloitte, os avanços na IA generativa poderiam impulsionar o crescimento da produtividade empresarial em 1,5 pontos percentuais. Assim, as empresas financeiras podem obter ganhos substanciais em produtividade e receitas ao integrarem IA generativa nos seus processos.

O relatório também aborda como a IA generativa pode melhorar os fluxos de trabalho empresariais e financeiros, introduzindo consciência contextual e capacidades de tomada de decisão semelhantes às humanas, revolucionando potencialmente os processos de trabalho tradicionais. Esses avanços são possíveis graças a modelos básicos, que utilizam algoritmos de aprendizagem profunda inspirados na organização dos neurônios no cérebro humano.

Além disso, de acordo com um relatório do BCG, as funções financeiras nas empresas globais estão a abraçar o potencial transformador de ferramentas de IA como ChatGPT e Google Bard. Espera-se que estas ferramentas remodelem o futuro do trabalho na função financeira, revolucionando processos, melhorando a eficiência e impulsionando a inovação, exigindo que os CFOs obtenham uma compreensão diferenciada do seu impacto.

Espera-se que a integração da IA ​​generativa nas operações financeiras siga uma trajetória de curva S, indicando um potencial de crescimento significativo.

Atualmente, as equipas financeiras estão a explorar ativamente as capacidades da IA ​​generativa para agilizar processos, especialmente em áreas como a geração de texto e a investigação.

Olhando para o futuro, a IA Generativa está preparada para revolucionar as operações principais e remodelar as parcerias comerciais no setor financeiro. Além disso, prevê-se a colaboração com ferramentas tradicionais de previsão de IA para melhorar a capacidade e a eficiência das funções financeiras.

Leia também: O impacto transformador da IA ​​nas finanças

Principais casos de uso de IA generativa no setor financeiro

A convergência da IA ​​generativa e das finanças representa uma fusão de ponta, transformando as práticas financeiras convencionais através de algoritmos sofisticados. O uso de IA generativa em finanças abrange uma ampla gama de aplicações, incluindo avaliação de risco, negociação algorítmica, detecção de fraudes, automação de atendimento ao cliente, otimização de portfólio e previsão financeira.

Vamos nos aprofundar nas diversas maneiras pelas quais a IA generativa na FinTech está sendo aproveitada e elevando os negócios.

Consultoria para Mudanças de Códigos Regulamentares

A inteligência artificial generativa em finanças pode analisar grandes quantidades de dados regulamentares e fornecer informações às organizações sobre como se adaptarem de forma eficiente às mudanças nos códigos regulamentares. A interpretação de requisitos regulatórios complexos ajuda as empresas a permanecerem em conformidade e a mitigarem os riscos regulatórios de forma eficaz.

Aconselhamento financeiro personalizado

A IA generativa e as finanças convergem para oferecer aconselhamento financeiro personalizado, aproveitando algoritmos avançados e análise de dados para fornecer recomendações e insights personalizados a indivíduos e empresas. Essa abordagem personalizada aumenta a satisfação do cliente e ajuda os indivíduos a tomar decisões informadas sobre investimentos, poupanças e planejamento financeiro.

Pesquisa simplificada e síntese de documentos financeiros

A inteligência artificial generativa em finanças simplifica o processo de pesquisa e síntese de documentos financeiros, extraindo automaticamente informações relevantes de diversas fontes. Esse recurso economiza tempo dos analistas financeiros e melhora a tomada de decisões, fornecendo insights abrangentes.

Processos contábeis automatizados

A IA generativa é altamente vantajosa na automatização de tarefas contábeis rotineiras, como entrada de dados, reconciliação e categorização de transações financeiras. Reduzir o esforço manual e minimizar os erros aumenta a eficiência e a precisão na manutenção de registros financeiros.

Geração Eficiente de Relatórios Financeiros

A IA generativa tem potencial para agilizar o processo de geração de relatórios financeiros, sintetizando dados de múltiplas fontes e apresentando-os num formato estruturado. Isto permite que as empresas produzam relatórios oportunos e precisos para as partes interessadas, autoridades reguladoras e investidores.

Detecção de fraude e garantia de privacidade de dados

Uma das aplicações eficazes da IA ​​generativa em finanças é a detecção de fraudes e a segurança de dados. Algoritmos de IA generativos podem detectar anomalias e padrões indicativos de atividades fraudulentas em transações financeiras. Além disso, garante a privacidade dos dados implementando técnicas robustas de criptografia e monitorando o acesso a informações financeiras confidenciais.

(Leia também: IA no setor bancário – como a inteligência artificial é usada nos bancos)

Soluções de portfólio e gerenciamento de riscos

A inteligência artificial generativa em finanças permite otimização sofisticada de portfólio e gerenciamento de risco por meio da análise de dados históricos, tendências de mercado e fatores de risco. Ajuda as instituições financeiras a tomar decisões baseadas em dados para maximizar os retornos e, ao mesmo tempo, minimizar a exposição ao risco.

Implementação de estratégias de negociação algorítmica

Algoritmos de IA generativos desenvolvem e implementam estratégias de negociação algorítmica analisando dados de mercado e identificando oportunidades de negociação lucrativas. Isto aumenta a eficiência da negociação e permite que os traders capitalizem as flutuações do mercado em tempo real.

Otimização de Processos Fiscais

A IA generativa automatiza os processos de conformidade fiscal analisando leis fiscais, regulamentos e dados financeiros para otimizar o planejamento e relatórios fiscais. Ajuda as empresas a minimizar as obrigações fiscais, ao mesmo tempo que garante a conformidade com as regulamentações fiscais.

Análise de sentimento do cliente

A IA generativa pode analisar o feedback dos clientes de várias fontes, como mídias sociais, pesquisas e interações de suporte ao cliente, para avaliar o sentimento em relação a produtos e serviços financeiros. As instituições financeiras podem adaptar as suas ofertas e estratégias de marketing para melhor atender às necessidades e preferências dos clientes, compreendendo o sentimento do cliente.

Avaliação de risco de crédito

Um uso proeminente da IA ​​generativa em finanças é a avaliação do risco de crédito. Os algoritmos de IA generativa podem analisar diversas fontes de dados, incluindo histórico de crédito, demonstrações financeiras e indicadores económicos, para avaliar o risco de crédito para mutuários individuais ou empresas. Isto permite que os credores tomem decisões mais precisas e informadas relativamente a aprovações de empréstimos, taxas de juro e limites de crédito, minimizando, em última análise, os riscos de incumprimento e otimizando as carteiras de empréstimos.

Desenvolvimento de Chatbots e Assistentes Virtuais para Finanças

A IA generativa capacita chatbots e assistentes virtuais que fornecem suporte personalizado ao cliente, respondem a dúvidas e executam tarefas financeiras rotineiras. Esses assistentes orientados por IA melhoram a experiência do cliente e simplificam as interações entre instituições financeiras e clientes.

Exemplos do mundo real de IA generativa em serviços financeiros

Vamos nos aprofundar em como os principais participantes do setor estão aproveitando o poder da IA ​​generativa no setor bancário e financeiro para revolucionar sua abordagem, aprimorar as experiências dos clientes e impulsionar a lucratividade.

Através de uma exploração detalhada, descobriremos o impacto otimista da inteligência artificial generativa nas finanças.

JP Morgan

O JPMorgan Chase, uma instituição financeira líder global, demonstrou um forte compromisso com a inovação através do seu investimento proativo em tecnologias de IA de ponta. Entre esses avanços, a IA Generativa se destaca como uma ferramenta fundamental aproveitada pela marca para elevar diversas facetas de suas operações.

Do refinamento das estruturas de gestão de risco ao aprimoramento das estratégias de negociação e à elevação das experiências de atendimento ao cliente, a IA generativa desempenha um papel multifacetado no ecossistema do JPMorgan.

Goldman Sachs

A Goldman Sachs, conhecida pelas suas proezas na banca de investimento e na gestão de ativos, abraçou o potencial transformador da IA ​​e das tecnologias de aprendizagem automática, incluindo a IA generativa.

Ao incorporar IA generativa em suas operações comerciais, a Goldman Sachs se esforça para otimizar estratégias de investimento, melhorar protocolos de gestão de risco e ficar à frente das tendências do mercado

Morgan Stanley

O Morgan Stanley, uma empresa forte na gestão de património e nos serviços financeiros, está na vanguarda da exploração de inovações impulsionadas pela IA para aumentar a sua vantagem competitiva. Com um grande foco no aproveitamento da IA ​​Generativa, o Morgan Stanley pretende reforçar as suas capacidades de detecção de fraude, optimizar os processos de gestão de carteiras e fornecer aconselhamento financeiro personalizado aos seus clientes.

Vários modelos de IA generativa encontrando operações no setor financeiro

A indústria FinTech prospera com base na inovação, procurando constantemente novas formas de melhorar a sua abordagem e impulsionar a rentabilidade. Os modelos generativos de IA desempenham um papel fundamental nesta busca pelo avanço, oferecendo uma gama de ferramentas e técnicas valiosas que as empresas financeiras utilizam para atingir os seus objetivos.

Vamos nos aprofundar em cada um desses modelos e explorar como eles contribuem para o sucesso do setor FinTech.

Autoencodificadores Variacionais (VAEs)

VAEs são arquiteturas de redes neurais que aprendem a codificar e decodificar dados de alta dimensão, como imagens ou texto. Eles são amplamente utilizados para gerar resultados realistas e diversos.

Redes Adversariais Gerativas (GANs)

As GANs consistem em duas redes neurais, um gerador e um discriminador, que são treinadas juntas de forma competitiva. Os GANs são excelentes na geração de imagens, vídeos e outras formas de dados realistas.

Modelos Autoregressivos

Modelos autoregressivos, como média móvel autoregressiva (ARMA) e média móvel integrada autoregressiva (ARIMA), prevêem valores futuros em uma série temporal com base em observações passadas. Eles são comumente usados ​​para tarefas de previsão de séries temporais.

Modelos de transformadores

Os modelos de transformadores, como a série GPT (Generative Pre-trained Transformer) da OpenAI, são baseados em um mecanismo de autoatenção que lhes permite processar sequências de dados de forma mais eficaz. Esses modelos são versáteis e podem gerar texto, imagens e outros tipos de dados.

Modelos de Aprendizado por Reforço Profundo (DRL)

Os modelos DRL combinam aprendizagem profunda com técnicas de aprendizagem por reforço para aprender comportamentos complexos e gerar sequências de ações. Eles são frequentemente usados ​​em robótica e outros ambientes dinâmicos.

PixelCNN

PixelCNN é um tipo de modelo autorregressivo projetado especificamente para gerar imagens de alta resolução pixel por pixel. Ele captura as dependências espaciais entre pixels adjacentes para criar imagens realistas.

Modelos baseados em fluxo

Modelos baseados em fluxo são modelos generativos que transformam uma distribuição de probabilidade simples em uma mais complexa por meio de uma série de transformações invertíveis. Esses modelos são usados ​​para geração de imagens, estimativa de densidade e tarefas de compactação de dados.

Autoencoder variacional com fluxos de normalização (VANF)

VANF combina os pontos fortes dos autoencoders variacionais (VAEs) e dos fluxos de normalização para gerar amostras diversas e de alta qualidade a partir de distribuições de dados complexas. Ele aproveita a normalização de fluxos para modelar distribuições complexas de espaço latente e obter melhor qualidade de amostra.

Como incorporar IA generativa em suas operações financeiras – etapas principais

Vamos nos aprofundar na compreensão da abordagem holística e estratégica necessária para integrar a IA generativa nos serviços financeiros. Através de uma compreensão abrangente das metodologias sistémicas e da parceria com uma empresa de desenvolvimento fiável, as empresas podem aproveitar eficazmente o potencial transformador da IA ​​Generativa para impulsionar a inovação e atingir os seus objetivos.

Avaliação de necessidades e objetivos

Comece iniciando uma fase de pesquisa abrangente para se aprofundar nas complexidades dos projetos financeiros. Isto envolve a realização de uma avaliação meticulosa das necessidades para identificar e definir com precisão os desafios e objetivos em questão.

Coleta e Preparação de Dados

Na fase de recolha de dados, reúna dados financeiros de forma abrangente a partir de várias fontes. Em seguida, limpe e pré-processe meticulosamente os dados para remover erros e padronizar formatos. Aumente o conjunto de dados com recursos adicionais relevantes para aumentar sua riqueza e diversidade. Garanta a conformidade regulatória em todos esses processos para manter a integridade dos dados.

Desenvolvimento e implementação de modelo

Com um conjunto de dados sólido em mãos, é hora de embarcar no desenvolvimento e implementação de modelos de IA generativa adaptados especificamente para financiar projetos. Esta fase envolve a implantação de algoritmos e metodologias adequadas para enfrentar os desafios identificados e cumprir os objetivos definidos.

Teste e Validação

Depois de concluir o desenvolvimento do modelo, estabeleça protocolos rigorosos de teste e validação. Isso envolve submeter modelos de IA generativa a testes exaustivos em diversos casos e cenários de uso financeiro. Identifique e resolva quaisquer possíveis deficiências ou discrepâncias para garantir a robustez do modelo antes da implantação.

Integração no fluxo de trabalho do software

Colabore estreitamente com engenheiros de software para integrar perfeitamente modelos em fluxos de trabalho de software existentes, garantindo interação UI/UX e maior eficiência operacional no domínio financeiro.

Monitoramento e Otimização Contínuos

Adote o monitoramento e a melhoria contínuos após a implantação para se adaptar às tendências financeiras em evolução. Implemente monitoramento de desempenho em tempo real, análise de dados e melhorias iterativas para manter a eficácia e a relevância dos modelos.

Atendendo às demandas: soluções para os desafios da IA ​​generativa em serviços financeiros

Vamos embarcar numa exploração abrangente dos formidáveis ​​desafios encontrados pelas empresas financeiras à medida que se aventuram no domínio da IA ​​Generativa. Iremos nos aprofundar nesses desafios, revelando soluções inovadoras preparadas para superar esses obstáculos e preparar o caminho para avanços transformadores no setor financeiro.

Qualidade e preconceito dos dados

Os modelos generativos de IA são suscetíveis a distorções nos dados em que são treinados. Isto pode levar a resultados injustos em áreas como aprovações de empréstimos, pontuação de crédito ou negociação algorítmica. Dados tendenciosos podem perpetuar desigualdades históricas e levar a práticas discriminatórias.

Soluções

• Implemente técnicas robustas de limpeza de dados para identificar e remover preconceitos dos conjuntos de dados de treinamento.
• Incorpore diversas fontes de dados para representar um espectro mais amplo de informações financeiras.
• Desenvolva métricas de justiça e ferramentas de monitoramento para rastrear potenciais distorções nos resultados do modelo.
• Empregue processos de supervisão e revisão humana para decisões financeiras críticas geradas pela IA.
• Priorizar princípios e estratégias de IA responsáveis, a fim de evitar distorções de dados e garantir resultados justos e equitativos.

Explicabilidade e Interpretabilidade

Os modelos de IA generativa podem ser complexos, dificultando a compreensão de como eles chegam a resultados específicos. Esta falta de transparência pode ser problemática para as instituições financeiras que necessitam de justificar recomendações ou decisões tomadas pela IA.

Soluções

• Utilize técnicas explicáveis ​​de IA (XAI) para fornecer insights sobre o processo de raciocínio do modelo. Isso pode ajudar a construir confiança e garantir a conformidade regulatória.
• Desenvolva interpretações legíveis dos resultados do modelo para facilitar a compreensão dos profissionais financeiros.
• Priorizar o desenvolvimento de modelos interpretáveis ​​de IA generativa projetados especificamente para aplicações financeiras.

Integração e Gestão de Mudanças

A integração de modelos de IA generativa com sistemas financeiros existentes pode ser complexa. Além disso, as instituições financeiras precisam de preparar a sua força de trabalho para a integração da IA, abordando potenciais preocupações de deslocação de emprego e necessidades de requalificação.

Soluções

• Desenvolva uma abordagem faseada para a adoção da IA, começando com projetos piloto para testar a viabilidade da integração.
• Invista em programas de treinamento de funcionários para dotá-los das habilidades necessárias para trabalhar de maneira eficaz com IA generativa.
• Promova uma cultura de inovação e colaboração para garantir uma integração suave da IA ​​nos fluxos de trabalho financeiros.
• Comunique abertamente os benefícios potenciais da IA ​​para abordar as preocupações da força de trabalho e incentivar mudanças positivas.

Generalização e adaptabilidade do modelo

Os mercados financeiros estão em constante evolução e os dados históricos podem nem sempre ser um indicador perfeito das tendências futuras. Os modelos generativos de IA treinados em conjuntos de dados estáticos podem ter dificuldades para se adaptar a essas mudanças, levando a resultados imprecisos ou desatualizados.

Solução

• Atualize continuamente os dados de treinamento com novas informações para garantir a generalização do modelo.
• Desenvolva modelos adaptativos de IA generativa que possam aprender e ajustar seus resultados com base em fluxos de dados em tempo real.
• Empregue técnicas de transferência de aprendizagem para aproveitar o conhecimento dos modelos existentes em novos cenários financeiros.

(Leia também: Prevenindo o colapso do modelo de IA: abordando o risco inerente de conjuntos de dados sintéticos)

Acessibilidade limitada aos dados

Os modelos generativos de IA prosperam em conjuntos de dados grandes e de alta qualidade. A aquisição de dados financeiros pode ser dispendiosa, fragmentada em diferentes instituições e sujeita a regulamentos de privacidade rigorosos. Este acesso limitado aos dados pode dificultar o desenvolvimento e a eficácia dos modelos de IA generativa nas finanças.

Solução

• Explore fontes de dados alternativas, como o sentimento das redes sociais ou indicadores económicos, para complementar os dados financeiros tradicionais.
• Desenvolva acordos de colaboração de dados entre instituições financeiras para compartilhar dados anonimizados para treinamento de modelos, ao mesmo tempo em que adere às regulamentações de privacidade.
• Aproveite técnicas de geração de dados sintéticos para criar conjuntos de dados financeiros artificiais, mas realistas, para fins de treinamento, garantindo a conformidade com as regras de privacidade de dados.

Fragmentação Regulatória Global

O panorama regulamentar da IA, especialmente no que diz respeito à utilização da IA ​​generativa nas finanças, ainda evolui e varia entre os diferentes países. Esta falta de regulamentações globais consistentes cria incerteza para as instituições financeiras internacionais e desencoraja a adoção generalizada de tecnologia.

Solução

• Defender regulamentações globais claras e consistentes para IA generativa em finanças por meio da colaboração da indústria e do envolvimento com órgãos reguladores.
• Desenvolva estruturas de conformidade que garantam que os modelos de IA generativa cumpram as regulamentações financeiras existentes e as diretrizes emergentes.
• Mantenha-se informado sobre a evolução das regulamentações do mercado e adapte as práticas de IA de acordo para manter a conformidade.

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Como uma empresa dedicada ao desenvolvimento de software financeiro, a Appinventiv oferece uma abordagem abrangente para incorporar IA generativa em negócios financeiros, caracterizada por planejamento meticuloso de projetos, análise de pesquisa aprofundada e soluções tecnológicas de ponta. Nossa equipe de líderes inovadores combina serviço excepcional com experiência na área, proporcionando uma experiência personalizada para clientes veteranos e novos.

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Perguntas frequentes

P. Como a IA Generativa pode ser usada em finanças?

R. A IA generativa oferece inúmeras aplicações em finanças, desde o envolvimento do cliente até o gerenciamento de riscos. Ele pode ser utilizado para analisar o sentimento do cliente, gerar consultoria financeira personalizada e automatizar estratégias de investimento.

Além disso, a IA generativa auxilia na geração de dados financeiros sintéticos para treinar modelos preditivos, otimizar o gerenciamento de portfólio e agilizar o processamento de documentos financeiros.

P. Como a IA Generativa pode ajudar na geração de dados financeiros sintéticos para treinar modelos preditivos?

R. A IA generativa em finanças desempenha um papel crucial na geração de dados sintéticos para treinar modelos preditivos, imitando os padrões e características dos dados financeiros do mundo real. Por meio de técnicas como Redes Adversariais Generativas (GANs) e Codificadores Automáticos Variacionais (VAEs), a IA Generativa pode criar conjuntos de dados sintéticos que se assemelham muito aos dados financeiros reais, preservando a privacidade e a confidencialidade.

P. Quais são os principais desafios que as empresas enfrentam ao integrar a IA generativa nos seus projetos financeiros?

R. As empresas enfrentam vários desafios ao adaptar a IA generativa em projetos financeiros, incluindo questões de privacidade de dados, interpretabilidade de modelos, integração com sistemas legados, conformidade com regulamentos, aquisição de talentos e análise de custos. Enfrentar estes desafios com a ajuda de um parceiro tecnológico especializado como a Appinventiv é essencial para uma implementação bem-sucedida e inovação em finanças

A implementação de técnicas robustas de encriptação de dados para maior privacidade, o desenvolvimento de modelos de IA explicáveis ​​para uma melhor interpretabilidade e a oferta de programas de formação abrangentes para colmatar lacunas de talentos são soluções potenciais para estes desafios.