Os 25 principais casos de uso de IA generativa em finanças em 2026
Passei uma década prestando consultoria para empresas de serviços financeiros. Todas as implementações de IA que vi seguiam o mesmo padrão: projetos-piloto que pareciam impressionantes em apresentações, mas que estagnavam na produção.
Isso está mudando. Os bancos agora estão implementando IA generativa em larga escala, e os resultados são mensuráveis. Veja 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 o setor bancário , confira os casos de uso de IA generativa .
Funções financeiras em empresas não financeiras
1-Automatização das funções contábeis
Modelos de transformadores especializados ajudam as unidades financeiras a automatizar funções como auditoria e contas a pagar, incluindo a captura e o processamento de faturas . Com funções de aprendizado profundo, Os modelos GPT especializados em contabilidade podem atingir altos níveis de automação na maioria das tarefas contábeis.
Empresas de serviços financeiros
2-Finanças conversacionais
Os modelos de IA generativa podem produzir respostas mais naturais e contextualizadas porque são treinados para entender e gerar padrões de linguagem semelhantes aos humanos. Como resultado, a IA generativa pode aprimorar significativamente o desempenho e a experiência do usuário de sistemas de IA conversacional e chatbots financeiros, proporcionando interações mais precisas, envolventes e refinadas com os usuários.
O financiamento conversacional oferece aos clientes:
- Suporte ao cliente aprimorado
- Aconselhamento financeiro personalizado
- Notificações de pagamento
- Geração de documentos, como resumos de investimentos ou pedidos de empréstimo.
Por exemplo, o Morgan Stanley utiliza chatbots com tecnologia OpenAI para dar suporte a consultores financeiros, aproveitando a pesquisa e os dados internos da empresa como fonte de conhecimento.
Para saber mais sobre finanças conversacionais, confira nosso artigo sobre os casos de uso de IA conversacional no setor de serviços financeiros. Para explorar as diversas maneiras pelas quais a IA conversacional pode aprimorar as operações de atendimento ao cliente, veja nosso artigo dedicado à IA conversacional para atendimento ao cliente.
3- Gerar explicações de recusa que sejam fáceis de entender para o candidato
A inteligência artificial desempenha um papel significativo no setor bancário, particularmente nos processos de tomada de decisão sobre empréstimos. Ela auxilia bancos e instituições financeiras a avaliar a capacidade de crédito dos clientes, determinar limites de crédito adequados e definir preços de empréstimos com base no risco.
No entanto, tanto os responsáveis pela tomada de decisões quanto os solicitantes de empréstimos precisam de explicações claras sobre as decisões baseadas em IA, como os motivos para a recusa de solicitações, para fomentar a confiança e aumentar a conscientização do cliente para futuras solicitações.
Uma rede generativa adversarial condicional (GAN) , um tipo de IA generativa, foi utilizada para gerar explicações de recusa mais fáceis de entender para o usuário. Ao organizar os motivos da recusa hierarquicamente, do mais simples ao mais complexo, o condicionamento em dois níveis é empregado para gerar explicações mais compreensíveis para os candidatos (Figura 3).
Exemplo real de geração de scripts
Em um estudo de caso, a equipe de relações com investidores prevê uma forte reação do mercado aos resultados financeiros trimestrais da empresa e precisa preparar um roteiro abrangente e possíveis perguntas dos investidores para a teleconferência de resultados. 2
Um analista importa dados financeiros do trimestre atual e do anterior para uma planilha e utiliza uma ferramenta de IA generativa. A IA recebe contexto de teleconferências de resultados anteriores e insights específicos para gerar comentários relevantes.
A ferramenta de IA gera um roteiro para a teleconferência de resultados, incluindo prováveis perguntas e respostas dos investidores. O analista formata esse conteúdo em um documento do Word, destaca as principais perguntas dos investidores e o prepara para revisão da diretoria e para o planejamento do diretor financeiro.
Escritório administrativo
Modernização de 4 códigos para sistemas legados
Os bancos ainda utilizam softwares escritos em COBOL das décadas de 1970 e 80. Encontrar desenvolvedores que dominem COBOL é praticamente impossível, mas esse software processa transações críticas e não pode simplesmente ser desligado.
Os modelos generativos de IA podem:
- Leia código legado em COBOL, Fortran ou outras linguagens antigas.
- Converta para linguagens modernas como Python ou Java.
- Mantenha a mesma lógica de negócios enquanto melhora o desempenho.
- Gere documentação explicando o que o código realmente faz.
O Goldman Sachs confirmou que a IA generativa agora é fundamental para o desenvolvimento e aprimoramento de seus aplicativos. Os desenvolvedores de um dos bancos validam o código gerado por IA, detectando erros antes da implementação, mas a IA realiza a maior parte do trabalho pesado.
Os custos com tecnologia representam cerca de 10% das despesas de um banco típico. Acelerar o desenvolvimento e reduzir os custos de manutenção melhora diretamente a rentabilidade. 3
5-Modernização de aplicativos
Os bancos buscam evitar a dependência de softwares obsoletos e investem continuamente em iniciativas de modernização. Os modelos GenAI corporativos podem converter código de linguagens de software legadas para linguagens modernas, permitindo que os desenvolvedores validem o novo software e economizem um tempo considerável.
Funcionários do Goldman Sachs confirmam que a IA generativa é um aspecto importante no desenvolvimento e aprimoramento de aplicativos. 4
6-Geração automatizada de documentos
Os bancos produzem milhares de documentos diariamente: resumos de investimentos, pedidos de empréstimo, relatórios de clientes e documentos para fins regulatórios. Esses documentos são baseados em modelos predefinidos, mas personalizá-los demanda tempo.
A IA generativa agora lida com isso:
- Gere documentos profissionais a partir de instruções simples.
- Extraia dados relevantes de vários sistemas.
- Aplique a formatação adequada com base no tipo de documento e no destinatário.
- Garantir a conformidade com os requisitos regulamentares
7 - Previsão e Análise Financeira
A IA generativa aprimora as previsões aprendendo com dados financeiros históricos para capturar padrões e relações complexas. Quando devidamente ajustados para bancos e contextos econômicos específicos, esses modelos fazem previsões sobre:
- movimentos de preços de ativos
- trajetórias das taxas de juros
- probabilidades de inadimplência de crédito
- Volatilidade do mercado
- Tendências dos indicadores econômicos
A expressão-chave: “devidamente ajustados”. Os modelos prontos para uso criam expectativas e fazem previsões confiantes com base em padrões inexistentes. Os bancos que obtêm sucesso com previsões baseadas em IA investem fortemente no treinamento de modelos com seus dados específicos e na validação dos resultados por meio da avaliação de especialistas.
8- Previsões de mercado
Ao analisar grandes volumes de dados, a IA generativa pode melhorar a precisão das previsões financeiras, incluindo preços de ações, taxas de juros e indicadores econômicos.
Exemplo da vida real
Uma instituição financeira asiática está realizando uma prova de conceito (PoC) para fornecer a funcionalidade de geração de relatórios imediatos 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
- Demonstrações de fluxo de caixa
Essa automação simplifica o processo de geração de relatórios, reduzindo o esforço manual e garantindo consistência, precisão e entrega pontual dos relatórios.
10 - Relatórios baseados em cenários
A IA pode simular diferentes cenários regulatórios e gerar relatórios para ajudar as instituições financeiras a garantir a conformidade com todos os requisitos necessários em diversas condições.
Aprenda casos de uso e exemplos da vida real para geração de texto com IA .
11 - Detecção de fraudes
A IA generativa pode ser usada para detecção de fraudes no setor financeiro , gerando exemplos sintéticos de transações ou atividades fraudulentas. Esses exemplos gerados podem ajudar a treinar e aprimorar algoritmos de aprendizado de máquina para reconhecer e diferenciar padrões legítimos de 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 generativa em sistemas de detecção de fraudes , as instituições financeiras podem:
- Melhorar a segurança e a integridade geral das suas operações.
- Minimize as perdas decorrentes de fraudes.
- Manter a confiança do consumidor
Descubra como as aplicações jurídicas de IA generativa podem ajudar a combater atividades fraudulentas.
Exemplo da vida real
A Mastercard precisava de uma maneira mais rápida e precisa de detectar transações fraudulentas, já que os fraudadores exploravam dados de cartões de pagamento roubados. Usando IA generativa, a Mastercard analisou dados de transações de milhões de comerciantes para prever e detectar cartões comprometidos, ajudando os bancos a bloqueá-los mais rapidamente e a prevenir fraudes.
Resultados :
- Taxa de detecção de cartões comprometidos duplicada.
- Redução de falsos positivos na detecção de fraudes em até 200%.
- Aumento de 300% na velocidade de detecção de fraudes em estabelecimentos comerciais.
12 - Responder a solicitações de órgãos reguladores
Como participantes de um setor altamente regulamentado, os bancos recebem solicitações regulares dos órgãos reguladores.
Exemplo da vida real
Os bancos estão realizando provas de conceito para verificar se podem usar os LLMs (Lower Learning Machines) para responder a consultas simples e menos críticas dos órgãos reguladores. 6
13 - Gestão de portfólio
Gestão dinâmica de portfólio
Outra aplicação financeira da IA generativa pode ser a otimização de portfólios. Ao analisar dados financeiros históricos e gerar diversos cenários de investimento, os modelos de IA generativa podem ajudar gestores de ativos e investidores a identificar a gestão ideal de ativos e patrimônio, levando em consideração 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 compreender os impactos potenciais no desempenho da carteira. Isso permite que os profissionais financeiros desenvolvam e aprimorem suas estratégias de investimento, otimizem os retornos ajustados ao risco e tomem decisões mais informadas sobre a gestão de suas carteiras. Em última análise, isso leva a melhores resultados financeiros para seus clientes ou instituições.
15 - Gestão de riscos
Teste de estresse
A IA generativa pode simular condições extremas de mercado que não ocorreram nos dados históricos, permitindo que as instituições financeiras se preparem melhor para eventos raros, mas de alto impacto.
16-Modelagem de risco de crédito
Os modelos de IA podem gerar perfis sintéticos de tomadores de empréstimo para testar a robustez dos modelos de risco de crédito, melhorando a precisão da avaliação de crédito e das previsões de inadimplência.
17-Anomaly detecção
Os modelos de IA generativa podem ser treinados para compreender os padrões normais de transações e gerar pontos de dados que representam valores discrepantes ou anomalias. Isso ajuda a identificar atividades potencialmente fraudulentas ou padrões de transação incomuns que podem indicar lavagem de dinheiro.
18 - Dados sintéticos para treinamento
Como as transações fraudulentas reais são raras, a IA generativa pode criar exemplos sintéticos de atividades fraudulentas, ajudando a treinar melhores algoritmos de detecção.
19-Geração de dados sintéticos
Os dados financeiros dos clientes são confidenciais e regulamentados pelo GDPR, CCPA e outras leis de privacidade. Isso gera problemas:
- Não é possível compartilhar dados com fornecedores terceirizados para treinamento de modelos.
- Não é possível usar dados de produção em ambientes de desenvolvimento/teste.
- Não é possível realizar pesquisas sem correr o risco de violar a privacidade.
Os dados sintéticos permitem:
- Treinar modelos de aprendizado de máquina sem expor informações do cliente.
- Sistemas de teste de estresse com volumes de dados realistas
- Validação de modelos em diversos segmentos de clientes
- Compartilhamento de dados com parceiros para testes de integração.
Os clientes sintéticos têm pontuações de crédito, padrões de transação, níveis de renda e comportamentos financeiros realistas, mas não são pessoas reais, portanto não ocorrem violações de privacidade.
Como as informações dos clientes são dados confidenciais das equipes financeiras, isso representa desafios para seu uso e regulamentação. A IA generativa pode ser usada por instituições financeiras para gerar dados sintéticos que estejam em conformidade com regulamentações de privacidade como o GDPR e o CCPA.
Exemplo real de geração de dados sintéticos
O Morgan Stanley enfrentou o desafio de otimizar as operações de gestão de patrimônio e aprimorar as interações entre consultores e clientes por meio de ferramentas avançadas de IA, mantendo a segurança dos dados e minimizando erros.
Eles fizeram parceria com a OpenAI para implementar uma plataforma de IA generativa para sintetizar dados de pesquisa. Eles testaram a ferramenta com 900 consultores e planejaram uma implementação mais ampla.
A ferramenta de IA aprimorou a capacidade dos consultores de processar grandes volumes de dados com eficiência. O Morgan Stanley está expandindo a plataforma, ao mesmo tempo em que lida com riscos como erros de IA e problemas de segurança de dados. 7
20 - Estratégias de negociação e investimento algorítmica
21-Análise de cenários
Esses modelos podem simular diversos cenários de mercado, ajudando os investidores e gestores de portfólio a compreender os riscos e retornos potenciais em diferentes condições.
Segundo a Dimension Market Research, o tamanho do mercado global de IA generativa em negociações deverá atingir US$ 208,3 milhões em 2024 e US$ 1.705,1 milhões em 2033. Em 2024, espera-se que o mercado cresça a uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 26,3%. 8
22-Desenvolvimento de produto
Portfólios de investimento personalizados
A IA generativa pode analisar perfis de investidores individuais, preferências e objetivos financeiros para gerar carteiras de investimento personalizadas. Isso é particularmente útil para robo-advisors e plataformas de gestão de patrimônio.
Produtos de seguros personalizados
A IA pode criar produtos de seguros personalizados com base em perfis de risco individuais, gerando termos e estruturas de preços exclusivos para diferentes clientes.
23 - Subscrição e precificação
Modelos de precificação dinâmica
A IA generativa pode ajudar seguradoras e instituições financeiras a desenvolver modelos de precificação dinâmicos 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 as seguradoras a avaliar os resultados potenciais e a definir prêmios ou taxas de juros adequados.
Aplicações comuns
24 perguntas e respostas sobre finanças
Aproveitando sua compreensão dos padrões da linguagem humana e sua capacidade de gerar respostas coerentes e contextualizadas, a IA generativa pode fornecer respostas precisas e detalhadas a perguntas financeiras feitas pelos 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
- Índices financeiros
- Análise de ações
- Conformidade regulamentar
Por exemplo, o BloombergGPT consegue responder com precisão a algumas perguntas relacionadas a finanças, em comparação com outros modelos generativos.
Aprenda como usar o ChatGPT para o seu negócio .
25 - Análise de sentimentos
A análise de sentimentos, uma abordagem dentro do PNL (Processamento de Linguagem Natural), 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 aprimorar seus serviços ou produtos com base nessas descobertas.
As instituições financeiras podem se beneficiar da análise de sentimentos para mensurar a reputação de sua marca e a satisfação do cliente por meio de publicações em mídias sociais, artigos de notícias, interações com a central de atendimento ou outras fontes.
Por exemplo, a Bloomberg anunciou seu modelo generativo otimizado para o setor financeiro, o BloombergGPT, capaz de realizar análises de sentimento, classificação de notícias e outras tarefas financeiras, tendo superado com sucesso os critérios de avaliação.
Confira nosso artigo sobre análise do sentimento do mercado de ações para saber mais.
Desafios da IA generativa no setor financeiro e dicas para superá-los
Aqui estão alguns motivos pelos quais alguns profissionais do setor financeiro hesitam em adotar ferramentas de IA generativa em finanças:
- Precisão dos dados: “Embora a IA aprimore significativamente o processamento e a geração de dados, ela pode estar sujeita a problemas consideráveis de qualidade dos dados”, como afirma o Banco Central Europeu. Existe a possibilidade de que dados tendenciosos e imprecisos usados para treinar modelos básicos produzam resultados com mais erros. Ao alimentar modelos básicos, a qualidade e a precisão dos dados são fatores cruciais. 11
- Viés nos modelos : Os modelos de IA podem herdar vieses dos dados com os quais são treinados, levando a decisões injustas ou distorcidas, particularmente em áreas como avaliação de crédito ou recomendações de investimento.
- Para detectar esse tipo de viés em IA , as empresas podem adotar uma plataforma de IA responsável .
- Generalização limitada : As empresas podem optar por utilizar modelos de linguagem robustos e prontos para uso ou ajustar esses modelos para seus casos específicos. Modelos prontos para uso podem não apresentar bom desempenho em contextos financeiros específicos e altamente especializados sem o devido ajuste, o que pode resultar em saídas imprecisas ou irrelevantes.
- Adote as ferramentas LLMOps para construir, testar, monitorar e otimizar seus LLMs.
- Alucinações : A IA generativa pode produzir informações imprecisas ou fabricadas, o que é arriscado no setor financeiro, onde as decisões dependem de dados precisos, podendo levar a recomendações de investimento inadequadas ou violações regulatórias.
- Aplique ferramentas de segurança LLM e IA extrativa para superar esse problema e garantir a precisão do modelo.
- Regulamentação : O setor financeiro é altamente regulamentado e a IA deve cumprir padrões rigorosos de transparência, responsabilidade e uso de dados, o que representa desafios para garantir a conformidade com as estruturas legais em constante evolução.
- Implante ferramentas de governança de IA e crie um inventário de IA para garantir a conformidade com as normas de IA .
- Segurança de dados : Os 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 dos principais riscos do LLM e seus impactos.
Investimento em IA generativa e expectativas de mercado
Simulações e previsões financeiras geradas com o auxílio de IA generativa empresarial são benéficas para negociação, gestão de portfólios e mercados financeiros. Apesar de suas muitas vantagens, incluindo economia de tempo, grandes conjuntos de dados e poder computacional, essa tecnologia pode apresentar mau funcionamento e expor dados sensíveis, representando riscos de segurança. Esses desafios podem afetar especificamente os processos financeiros e a função financeira como um todo.
- Até 2030, espera-se que o setor bancário gaste 84,99 bilhões de dólares americanos em inteligência artificial generativa (IA), crescendo a uma notável taxa composta de crescimento anual de 55,55%. 13
- Prevê-se que o JP Morgan invista US$ 17 bilhões em IA generativa este ano, um aumento de 10% em relação aos US$ 15,5 bilhões de 2023. Profissionais com experiência em IA e aprendizado de máquina estão trabalhando em uma força-tarefa para encontrar aplicações em diversos setores de negócios. 15
- Segundo o McKinsey Global Institute (MGI), o uso da Inteligência Artificial de última geração (IA de Gen 1) no setor bancário poderia resultar em um valor agregado anual de US$ 200 bilhões a US$ 340 bilhões, ou de 2,8% a 4,7% da receita total do setor. Esse valor agregado viria principalmente do aumento da produtividade. 16
Para obter informações adicionais sobre automação no setor financeiro, explore nosso artigo sobre Automação Inteligente em Serviços Bancários e Financeiros (Intelligent Automation in Banking & Financial Services).
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