Principais 25 Casos de Uso de IA Generativa em Finanças
Passi uma década consultando empresas de serviços financeiros. Cada implementação de IA que vi seguiu o mesmo padrão: projetos-piloto que pareciam impressionantes em apresentações, mas estagnaram na produção.
Isso está mudando. Os bancos estão agora implantando IA generativa em escala, e os resultados são mensuráveis. Aqui está o que realmente está funcionando, com base em implementações que você pode verificar.
- Para empresas de serviços financeiros
- Para unidades financeiras em empresas não financeiras
- Para bancos, confira casos de uso de IA generativa.
Funções financeiras em empresas não financeiras
1-Automação de funções contábeis
Modelos transformadores especializados ajudam unidades financeiras a automatizar funções como auditoria econtas a pagar, incluindo captura de faturas e processamento. Com funções de aprendizado profundo, GPT modelos especializados em contabilidade podem alcançar altas taxas de automação na maioria das tarefas contábeis.
Empresas de serviços financeiros
2-Finanças conversacionais
IA Generativa modelos podem produzir respostas mais naturais e contextualmente relevantes porque são treinados para entender e gerar padrões de linguagem semelhantes aos humanos. Como resultado, a IA generativa pode melhorar significativamente o desempenho e a experiência do usuário de sistemas financeiros de IA conversacional e chatbots, fornecendo interações mais precisas, envolventes e nuances com os usuários.
Finanças conversacionais fornecem aos clientes:
- Suporte ao cliente melhorado
- Conselhos financeiros personalizados
- Notificações de pagamento
- Geração de documentos, como resumos de investimentos ou solicitações de empréstimo.
Por exemplo, Morgan Stanley emprega OpenAI-powered chatbots para apoiar consultores financeiros, aproveitando a pesquisa interna e os dados da empresa como um recurso de conhecimento.
Para mais sobre finanças conversacionais, você pode conferir nosso artigo sobre os casos de uso de IA conversacional na indústria de serviços financeiros. Para explorar as muitas maneiras pelas quais a IA conversacional pode melhorar as operações de atendimento ao cliente, veja nosso artigo dedicado sobre IA conversacional para atendimento ao cliente.
3-Geração de explicações de recusa amigáveis ao solicitante
A IA desempenha um papel significativo no setor bancário, particularmente nos processos de tomada de decisão de empréstimos. Ajuda bancos e instituições financeiras a avaliar a solvência dos clientes, determinar limites de crédito apropriados e definir preços de empréstimos com base no risco.
No entanto, tanto os tomadores de decisão quanto os solicitantes de empréstimo precisam de explicações claras sobre decisões baseadas em IA, como motivos para recusas de solicitação, para fomentar a confiança e melhorar a conscientização do cliente para futuras solicitações.
Uma rede adversária generativa (GAN) condicional, um tipo de IA generativa, foi utilizada para gerar explicações de recusa amigáveis ao usuário. Ao organizar os motivos de recusa hierarquicamente, do simples ao complexo, a condicionamento de dois níveis é empregada para gerar explicações mais compreensíveis para os solicitantes (Figura 3).
Exemplo da vida real de geração de roteiro
Em um estudo de caso, a equipe de relações com investidores antecipa uma forte reação do mercado aos resultados financeiros trimestrais da empresa e precisa preparar um roteiro abrangente e possíveis perguntas dos investidores para a chamada de resultados.2
Um analista importa dados financeiros dos trimestres atual e anterior para uma planilha e usa uma ferramenta de IA generativa. A IA recebe contexto de chamadas de resultados passadas e insights específicos para gerar comentários relevantes.
A ferramenta de IA gera um roteiro para a chamada de resultados, incluindo prováveis perguntas e respostas dos investidores. O analista formata esse conteúdo em um documento do Word, destaca perguntas-chave dos investidores e o prepara para revisão gerencial e preparação do CFO.
Escritório de apoio
4-Modernização de código para sistemas legados
Bancos ainda executam software escrito em COBOL dos anos 70 e 80. Encontrar desenvolvedores que conheçam COBOL é quase impossível, mas esse software lida com transações críticas e não pode simplesmente ser desligado.
Modelos de IA generativa podem:
- Ler código legado em COBOL, Fortran ou outras linguagens antigas
- Convertê-lo para linguagens modernas como Python ou Java
- Manter a mesma lógica de negócios enquanto melhora o desempenho
- Gerar documentação explicando o que o código realmente faz
O Goldman Sachs confirmou que a IA generativa é agora central para seus esforços de desenvolvimento e aprimoramento de aplicativos. Os desenvolvedores de um banco validam o código gerado por IA, pegando erros antes da implantação, mas a IA faz o trabalho pesado.
Os custos de tecnologia representam cerca de 10% das despesas típicas de um banco. Acelerar o desenvolvimento e reduzir os custos de manutenção melhora diretamente a lucratividade.3
5-Modernização de aplicativos
Bancos visam evitar depender de software desatualizado e estão continuamente investindo em esforços de modernização. Modelos GenAI empresariais podem converter código de linguagens de software legadas para linguagens modernas, permitindo que desenvolvedores validem o novo software e economizando tempo significativo.
Funcionários do Goldman Sachs confirmam que a IA generativa é um aspecto forte do desenvolvimento e aprimoramento de aplicativos.4
6-Geração automatizada de documentos
Bancos produzem milhares de documentos diariamente: resumos de investimentos, solicitações de empréstimo, relatórios de clientes e submissões regulatórias. Esses documentos são extraídos de modelos, mas personalizá-los leva tempo.
A IA generativa agora lida com isso:
- Gerar documentos profissionais a partir de prompts simples
- Extrair dados relevantes de vários sistemas
- Aplicar formatação apropriada com base no tipo de documento e destinatário
- Garantir conformidade com requisitos regulatórios
7-Projeção e análise financeira
IA Generativa melhora as projeções aprendendo com dados financeiros históricos para capturar padrões e relacionamentos complexos. Quando devidamente ajustados para bancos específicos e contextos econômicos, esses modelos fazem previsões sobre:
- Movimentos de preços de ativos
- Trajetórias de taxas de juros
- Probabilidades de inadimplência de crédito
- Volatilidade do mercado
- Tendências de indicadores econômicos
A frase-chave: “adequadamente ajustados”. Modelos prontos alucinam e fazem previsões confiantes com base em padrões que não existem. Bancos que têm sucesso com projeções de IA investem pesadamente no treinamento de modelos em seus dados específicos e validam as saídas contra o julgamento de especialistas.
8- Previsões de mercado
Ao analisar grandes volumes de dados, a IA generativa pode melhorar a precisão das projeções financeiras, incluindo preços de ações, taxas de juros e indicadores econômicos.
Exemplo da vida real
Uma instituição financeira asiática está executando um PoC para fornecer funcionalidade de prompt para relatório a 2.000 analistas e usuários.5
9-Geração de relatórios financeiros
Relatórios automatizados
A IA generativa pode criar automaticamente relatórios financeiros bem estruturados, coerentes e informativos com base nos dados disponíveis. Esses relatórios podem incluir:
- Balanços patrimoniais
- Demonstrações de resultados
- Fluxos de caixa
Essa automação simplifica o processo de relatórios, reduzindo o esforço manual e garantindo consistência, precisão e entrega oportuna de relatórios.
10- Relatórios baseados em cenários
A IA pode simular diferentes cenários regulatórios e gerar relatórios para ajudar instituições financeiras a garantir conformidade com todos os necessários requisitos sob várias condições.
Conheça os casos de uso de geração de texto por IA e exemplos da vida real.
11-Detecção de fraude
A IA generativa pode ser usada para detecção de fraude em finanças gerando exemplos sintéticos de transações ou atividades fraudulentas. Esses exemplos gerados podem ajudar a treinar e aumentar algoritmos de aprendizado de máquina para reconhecer e diferenciar entre padrões legítimos e fraudulentos em dados financeiros.
A compreensão aprimorada dos padrões de fraude permite que esses modelos identifiquem atividades suspeitas com mais precisão e eficácia, levando a uma detecção e prevenção de fraudes mais rápidas. Ao incorporar IA em sistemas de detecção de fraude, instituições financeiras podem:
- Melhorar a segurança e integridade geral de suas operações
- Minimizar perdas devido a fraudes
- Manter a confiança do consumidor
Explore como aplicações legais de IA generativa podem ajudar a tomar medidas contra atividades fraudulentas.
Exemplo da vida real
A Mastercard precisava de uma maneira mais rápida e precisa de detectar transações fraudulentas, já que fraudadores exploravam dados de cartões de pagamento roubados. Usando IA generativa, a Mastercard escaneou dados de transações em milhões de comerciantes para prever e detectar cartões comprometidos, ajudando os bancos a bloqueá-los mais rápido e prevenir fraudes.
Resultados:
- Dobrou a taxa de detecção de cartões comprometidos.
- Reduziu falsos positivos na detecção de fraude em até 200%.
- Aumentou a velocidade de detecção de fraude de comerciantes em 300%.
12-Respondendo a solicitações de reguladores
Como participantes altamente regulamentados da indústria, os bancos recebem solicitações regulares de reguladores.
Exemplo da vida real
Bancos estão executando PoCs para ver se podem usar LLMs para responder a consultas simples e menos críticas de reguladores. 6
13-Gestão de portfólio
Gestão dinâmica de portfólio
Outra aplicação financeira da IA generativa pode ser a otimização de portfólio. Ao analisar dados financeiros históricos e gerar vários cenários de investimento, modelos de IA generativa podem ajudar gestores de ativos e investidores a identificar a gestão ótima de ativos e riqueza, levando em conta fatores como:
- Tolerância ao risco
- Retornos esperados
- Horizontes de investimento.
14-Índices personalizados
Esses modelos podem simular diferentes condições de mercado, ambientes econômicos e eventos para melhor entender os impactos potenciais no desempenho do portfólio. Isso permite que profissionais financeiros desenvolvam e ajustem suas estratégias de investimento, otimizem retornos ajustados ao risco e tomem decisões mais informadas sobre a gestão de seus portfólios. Isso, em última análise, leva a melhores resultados financeiros para seus clientes ou instituições.
15-Gestão de riscos
Testes de estresse
A IA generativa pode simular condições extremas de mercado que não ocorreram nos dados históricos, permitindo que instituições financeiras se preparem melhor para eventos raros, mas de alto impacto.
16-Modelagem de risco de crédito
Modelos de IA podem gerar perfis de mutuários sintéticos para testar a robustez de modelos de risco de crédito, melhorando a precisão da pontuação de crédito e previsões de inadimplência.
17-Anomaly detecção
Modelos de IA generativa podem ser treinados para entender os padrões normais de transações e gerar pontos de dados que representam outliers ou anomalias. Isso ajuda na identificação de atividades potencialmente fraudulentas ou padrões de transação incomuns que podem indicar lavagem de dinheiro.
18-Dados sintéticos para treinamento
Como transações fraudulentas reais são raras, a IA generativa pode criar exemplos sintéticos de atividade fraudulenta, ajudando a treinar melhores algoritmos de detecção.
19-Geração de dados sintéticos
Dados financeiros de clientes são proprietários e regulamentados sob GDPR, CCPA e outras leis de privacidade. Isso cria problemas:
- Não pode compartilhar dados com fornecedores de terceiros para treinamento de modelos
- Não pode usar dados de produção em ambientes de desenvolvimento/teste
- Não pode conduzir pesquisas sem arriscar violações de privacidade
Dados sintéticos permitem:
- Treinar modelos de aprendizado de máquina sem expor informações de clientes
- Testar sistemas sob estresse com volumes de dados realistas
- Validar modelos em diversos segmentos de clientes
- Compartilhar dados com parceiros para testes de integração
Os clientes sintéticos têm pontuações de crédito realistas, padrões de transação, níveis de renda e comportamentos financeiros, mas não são pessoas reais, então nenhuma violação de privacidade ocorre.
Como as informações dos clientes são dados proprietários para equipes financeiras, isso representa desafios para seu uso e regulamentação. A IA generativa pode ser usada por instituições financeiras para gerar dados sintéticos que cumprem regulamentações de privacidade como GDPR e CCPA.
Exemplo da vida real de geração de dados sintéticos
O Morgan Stanley enfrentou o desafio de otimizar as operações de gestão de riqueza e melhorar as interações consultor-cliente por meio de ferramentas de IA avançadas, mantendo a segurança dos dados e minimizando erros.
Eles se associaram ao OpenAI para implementar uma plataforma de IA generativa para sintetizar dados de pesquisa. Eles pilotaram a ferramenta com 900 consultores e planejaram uma implantação mais ampla.
A ferramenta de IA aprimorou a capacidade dos consultores de processar eficientemente grandes volumes de dados. O Morgan Stanley está escalando a plataforma enquanto aborda riscos como erros de IA e problemas de segurança de dados.7
20-Trading algorítmico e estratégias de investimento
21-Análise de cenários
Esses modelos podem simular vários cenários de mercado, ajudando traders e gestores de portfólio a entender riscos e retornos potenciais sob diferentes condições.
De acordo com a Dimension Market Research, o tamanho do mercado global de IA generativa em trading deve ser de 208,3 milhões de dólares em 2024 e 1.705,1 milhões de dólares em 2033. Em 2024, espera-se que o mercado cresça a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 26,3%.8
22-Desenvolvimento de produtos
Portfólios de investimento personalizados
A IA generativa pode analisar perfis individuais de investidores, preferências e objetivos financeiros para gerar portfólios de investimento personalizados. Isso é particularmente útil para robôs-consultores e plataformas de gestão de riqueza.
Produtos de seguro personalizados
A IA pode criar produtos de seguro personalizados com base em perfis de risco individuais, gerando termos únicos e estruturas de preços para diferentes clientes.
23-Subscrição e precificação
Modelos de precificação dinâmica
A IA generativa pode ajudar seguradoras e credores a desenvolver modelos de precificação dinâmica que se ajustam em tempo real com base em novos dados, condições de mercado e comportamento individual do cliente.
Avaliação de risco
A IA pode gerar diferentes cenários de risco, ajudando subscritores a avaliar resultados potenciais e definir prêmios ou taxas de juros apropriados.
Aplicações comuns
24-Resposta a perguntas financeiras
Aproveitando sua compreensão dos padrões de linguagem humana e sua capacidade de gerar respostas coerentes e contextualmente relevantes, a IA generativa pode fornecer respostas precisas e detalhadas a perguntas financeiras feitas por usuários.
Esses modelos podem ser treinados em grandes conjuntos de dados de conhecimento financeiro para responder a uma ampla gama de consultas financeiras com informações apropriadas, incluindo tópicos como:
- Princípios contábeis
- Razões financeiras
- Análise de ações
- Conformidade regulatória
Por exemplo, o BloombergGPT pode responder com precisão a algumas perguntas relacionadas a finanças em comparação com outros modelos generativos.
Conheça como usar ChatGPT para o seu negócio.
25-Análise de sentimento
A análise de sentimento, uma abordagem dentro de NLP, categoriza textos, imagens ou vídeos em tons emocionais negativos, positivos ou neutros. Ao obter insights sobre as emoções e opiniões dos clientes, as empresas podem desenvolver estratégias para melhorar seus serviços ou produtos com base nessas descobertas.
Instituições financeiras podem se beneficiar da análise de sentimento para medir sua reputação da marca e satisfação do cliente por meio de postagens em redes sociais, artigos de notícias, interações em centros de contato ou outras fontes.
Por exemplo, a Bloomberg anunciou seu modelo generativo ajustado para finanças, BloombergGPT, que é capaz de realizar análise de sentimento, classificação de notícias e algumas outras tarefas financeiras, passando com sucesso nos benchmarks.
Confira nosso artigo sobre análise de sentimento do mercado de ações para saber mais.
Adicionar como fonte preferencialDesafios da IA generativa na indústria financeira e dicas para superá-los
- Precisão dos dados : “Embora a IA melhore muito o processamento e a geração de dados, ela pode estar sujeita a problemas significativos de qualidade de dados.” como afirma o Banco Central Europeu. Há uma chance de que os dados enviesados e imprecisos usados para treinar modelos fundamentais produzam saídas com mais erros. Ao alimentar modelos fundamentais, a qualidade e a precisão dos dados são fatores cruciais.11
- Vieses nos Modelos: Modelos de IA podem herdar vieses dos dados em que são treinados, levando a decisões injustas ou distorcidas, particularmente em áreas como pontuação de crédito ou recomendações de investimento.
- Para detectar tal viés de IA, as empresas podem adotar uma plataforma de IA responsável.
- Generalização limitada: As empresas podem confiar em modelos de linguagem grandes prontos ou ajustar LLMs para seus casos de uso. Modelos prontos podem não ter bom desempenho em contextos financeiros específicos e altamente especializados sem o ajuste adequado, o que poderia resultar em saídas imprecisas ou irrelevantes.
- Adote ferramentas LLMOps para construir, testar, monitorar e ajustar melhor seus LLMs.
- Alucinações: A IA generativa pode produzir informações imprecisas ou fabricadas, o que é arriscado em finanças, onde as decisões dependem de dados precisos, levando a conselhos de investimento ruins ou violações regulatórias.
- Aplicar ferramentas de segurança LLM e IA extrativa para superar esse problema e garantir a precisão do modelo.
- Regulamentações: O setor financeiro é altamente regulamentado, e a IA deve cumprir padrões rigorosos de transparência, responsabilidade e uso de dados, representando desafios para garantir a conformidade com estruturas legais em evolução.
- Implante ferramentas de governança de IA e crie um inventário de IA para garantir conformidade de IA.
- Segurança de Dados: Dados financeiros são sensíveis, e garantir que os sistemas de IA os manipulem com segurança, prevenindo violações ou uso indevido, é crucial para manter a confiança do cliente e evitar penalidades regulatórias.12
Explore 10 principais riscos de LLM e seu impacto.
Gastos com IA generativa e expectativas de mercado
Simulações e previsões financeiras produzidas com a ajuda de IA generativa empresarial são benéficas para trading, gestão de portfólio e mercados financeiros. Apesar de suas muitas vantagens, incluindo economia de tempo, grandes conjuntos de dados e poder computacional, ela pode falhar e expor dados sensíveis, representando riscos de segurança. Esses desafios podem afetar especificamente os processos financeiros e a função financeira geral.
- Até 2030, espera-se que a indústria bancária gaste 84,99 bilhões de dólares americanos em inteligência artificial (IA) generativa, crescendo a uma taxa de crescimento anual composta notável de 55,55 por cento.13
- Espera-se que o J.P. Morgan invista 17 bilhões de dólares em IA generativa este ano, um aumento de 10% em relação aos 15,5 bilhões de dólares em 2023. Profissionais com experiência em IA e aprendizado de máquina estão trabalhando em uma força-tarefa para encontrar aplicações em vários verticais de negócios.15
- De acordo com o McKinsey Global Institute (MGI), o uso de Gen AI na indústria bancária poderia resultar em uma adição de valor anual de 200 bilhões a 340 bilhões de dólares, ou 2,8 a 4,7 por cento das receitas totais da indústria. Essa adição de valor viria principalmente do aumento da produtividade.16
Para insights adicionais sobre automação no setor financeiro, explore nosso artigo sobre Automação Inteligente em Bancos e Serviços Financeiros.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
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year = {2026},
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note = {AIMultiple. Acessado em 14 Maio 2026}
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