IA em Finanças? Casos de Uso, Benefícios e Desafios

IA em finanças? Se você não está familiarizado com essa combinação, é provável que esteja perdendo muito. Os principais objetivos das instituições financeiras – bancos, fundos hedge e companhias de seguros – são minimizar riscos, reduzir custos e fornecer serviços de alta qualidade aos clientes usando IA.

Com vastas quantidades de dados no setor financeiro, torna-se cada vez mais importante usar IA para análise de dados, gestão de riscos, serviço personalizado e gestão de carteiras. De acordo com uma pesquisa realizada em 2023 pela NVIDIA em 200 instituições financeiras sediadas na América e Europa, as empresas estavam trabalhando nos seguintes casos de uso:

• 26% delas estavam trabalhando em um grande modelo de linguagem
• 23% em Sistema de Recomendação
• 23% em Otimização de Carteira
• 22% em Detecção de Fraude

Metade dos respondentes acreditava que a IA melhoraria seus retornos anuais em 10%, e um terço estimava que a IA reduziria seus gastos anuais em 10%

Neste blog, vamos aprender sobre os casos de uso de IA em finanças, seus benefícios e os desafios que as instituições financeiras enfrentam ao empregar IA.

IA em Finanças

IA é uma combinação de dados, poder computacional e tecnologia. O aspecto tecnológico da IA é o seguinte:

Aprendizado de Máquina: Aprendizado de Máquina consiste em algoritmos que podem ser treinados em dados financeiros, seja supervisionado ou não supervisionado, para classificar, prever e encontrar anomalias em dados financeiros.

Aprendizado Profundo: Aprendizado Profundo emprega redes neurais para analisar dados financeiros. Aprendizado Profundo é adequado quando temos bilhões de registros para dados de mercado.

Processamento de Linguagem Natural: Processamento de Linguagem Natural em finanças é usado para analisar e extrair informações de contratos, análise de sentimento de mercados financeiros e melhorar a experiência do cliente em fintech usando chatbots.

Quais são os casos de uso de IA em finanças?

Detecção de Fraude

Fraude em bancos e finanças não apenas causa distresse financeiro, mas também afeta a imagem da instituição. IA é treinada em dados históricos e pode diferenciar uma transação típica de uma anomalia. À medida que mais dados e métodos de pesquisa se tornam disponíveis, a precisão dos sistemas de IA para detectar fraude aumentará ainda mais.

Avaliação de Risco

Avaliação de risco é essencial para verificar a elegibilidade de empréstimos e a probabilidade de um mutuário inadimplir um empréstimo. IA pode analisar registros de crédito e declarações financeiras para avaliar perfis de risco de mutuários. Além disso, auditores podem usar IA para examinar registros financeiros para garantir que a empresa esteja em conformidade com as leis e regulamentos aplicáveis.

Negociação

IA é treinada em anos de dados financeiros e pode identificar tendências que podem ser difíceis de ver a olho nu. Em resumo, IA gera sinais de negociação melhores. IA pode ser usada em negociação de alta frequência, onde as negociações são realizadas em frações de segundo com base em flutuações de preços. Empresas de gestão de carteira podem desenvolver sistemas de IA para obter taxas de retorno mais altas, o que ganhará a confiança dos clientes e, por sua vez, trará mais negócios.

Serviço de Atendimento ao Cliente 24/7

Em bancos, chatbots impulsionados por IA podem fornecer serviço de atendimento ao cliente 24/7 respondendo a perguntas comuns. Com o advento do ChatGPT, não há como negar o potencial de negócios de grandes modelos de linguagem.

Quais são os benefícios de usar IA em Finanças?

Economia de Tempo

IA em finanças economiza tempo automatizando tarefas repetitivas, liberando os humanos para lidar com questões complexas. Auditores não precisam ler os registros financeiros de uma empresa durante a auditoria. Além disso, utilizar chatbots de suporte ao cliente em aplicativos de fintech economiza tempo, acelera processos e fornece serviço 24/7.

Economia de Dinheiro

IA ajuda na detecção de fraude, gestão de carteira e avaliação de risco ao conceder empréstimos. Portanto, usar IA pode ajudar uma instituição financeira a tomar decisões informadas que minimizam perdas.

Eficiência

Erros humanos no ecossistema financeiro podem ter efeitos adversos. Sistemas de IA são eficientes na tomada de decisões complexas, reduzindo o risco de erro humano.

Desafios de usar IA em Finanças

Qualidade dos Dados

Lixo para dentro, lixo para fora. Criar uma estratégia de dados eficaz para uma instituição financeira requer diligência. Identificar e verificar fontes de dados, coletá-los e convertê-los para a forma necessária pode ser um desafio para setores financeiros impulsionados por IA.

Privacidade e Segurança de Dados

Instituições financeiras usam dados pessoais todos os dias. Portanto, é essencial que elas adotem medidas de segurança para manter dados pessoais privados. Além disso, elas devem seguir leis de regulamentação de dados para entender o uso legítimo de dados.

Viés

Comportamento gnóstico em relação a variáveis como cor, raça, etnia ou gênero é chamado de viés em IA. Dados de treinamento históricos podem ter vieses que podem se traduzir em sistemas de IA. Aplicativos tendenciosos podem ser prejudiciais: limitações na concessão de empréstimos a um grupo minoritário. Avaliação e gestão de riscos são necessárias para uma aplicação de IA imparcial.

IA em Finanças – Caminho à Frente

IA em finanças pode melhorar a experiência do cliente, detectar transações fraudulentas, avaliar riscos, ajudar a criar estratégias de negociação para fundos hedge e muito mais. O ecossistema de IA (aplicativos e métodos de pesquisa) está em constante evolução, e os clientes tendem a experiências sem complicações. Instituições financeiras devem atualizar constantemente seus sistemas de IA com base nas necessidades de seus clientes e nos casos de uso de IA de ponta disponíveis.

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