Os 25 principais casos de uso de IA generativa em finanças
Passei uma década prestando consultoria para empresas de serviços financeiros. Cada implementação de IA que vi seguia o mesmo padrão: projetos-piloto que pareciam impressionantes em apresentações, mas travavam na produção.
Isso está mudando. Os bancos agora estão implantando IA generativa em escala, e os resultados são mensuráveis. Veja o que realmente está funcionando, com base em implementações que você pode verificar.
Funções financeiras em empresas não financeiras
1-Automação de funções contábeis
Modelos transformer especializados ajudam as unidades financeiras a automatizar funções como auditoria e contas a pagar, incluindo captura e processamento de faturas. Com funções de aprendizado profundo, os modelos GPT especializados em contabilidade podem alcançar altas taxas 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 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 de IA conversacional financeira e chatbots, proporcionando interações mais precisas, envolventes e matizadas com os usuários.
As finanças conversacionais oferecem aos clientes:
- Suporte ao cliente aprimorado
- Aconselhamento financeiro personalizado
- Notificações de pagamento
- Geração de documentos, como resumos de investimento ou pedidos de empréstimo.
Por exemplo, Morgan Stanley emprega chatbots com tecnologia OpenAI para apoiar os consultores financeiros, aproveitando a pesquisa e os dados internos da empresa como fonte de conhecimento.
Para saber mais sobre finanças conversacionais, consulte nosso artigo sobre os casos de uso da IA conversacional no setor de serviços financeiros. Para explorar as várias maneiras pelas quais a IA conversacional pode melhorar as operações de atendimento ao cliente, veja nosso artigo dedicado à IA conversacional para atendimento ao cliente.
3-Geração de explicações de negação amigáveis ao solicitante
A IA desempenha um papel significativo no setor bancário, particularmente nos processos de decisão de empréstimos. Ela ajuda bancos e instituições financeiras a avaliar a solvabilidade dos clientes, determinar limites de crédito adequados e definir o preço dos empréstimos com base no risco.
No entanto, tanto os tomadores de decisão quanto os solicitantes de empréstimos precisam de explicações claras sobre decisões baseadas em IA, como os motivos da negação do pedido, para promover 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 negação fáceis de usar. Ao organizar hierarquicamente os motivos de negação, do simples ao complexo, um condicionamento de dois níveis é empregado para gerar explicações mais compreensíveis para os solicitantes.
Figura 1: Explicações de negação de empréstimo geradas por IA1
Exemplo real de geração de script
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 de investidores para a teleconferência de resultados.2
Um analista importa dados financeiros do trimestre atual e dos anteriores para uma planilha e usa 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 de investidores e respostas. O analista formata esse conteúdo em um documento do Word, destaca as principais perguntas dos investidores e o prepara para revisão gerencial e preparação do CFO.
Back office
4-Modernização de código para sistemas legados
Os bancos ainda executam software escrito em COBOL dos anos 1970 e 80s. Encontrar desenvolvedores que conheçam COBOL é quase impossível, mas esse software processa transações críticas e não pode simplesmente ser desligado.
Os 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 negócio enquanto melhora o desempenho
- Gerar documentação explicando o que o código realmente faz
O Goldman Sachs confirmou que a IA generativa agora é central para seus esforços de desenvolvimento e aprimoramento de aplicações. Os desenvolvedores de um banco validam o código gerado por IA, detectando erros antes da implantação, mas a IA faz o trabalho pesado.
Os custos de tecnologia representam ~10% das despesas de um banco típico. Acelerar o desenvolvimento e reduzir os custos de manutenção melhora diretamente a lucratividade.3
5-Modernização de aplicações
Os bancos buscam evitar depender de software desatualizado e estão continuamente investindo em esforços de modernização. Os modelos GenAI empresariais podem converter código de linguagens de software legadas para modernas, permitindo que os desenvolvedores validem o novo software e economizem um tempo significativo.
Funcionários do Goldman Sachs confirmam que a IA generativa é um forte aspecto do desenvolvimento e aprimoramento de aplicações.4
6-Geração automatizada de documentos
Os bancos produzem milhares de documentos diariamente: resumos de investimento, pedidos de empréstimo, relatórios de clientes e submissões regulatórias. Esses documentos partem de modelos, mas personalizá-los leva tempo.
A IA generativa agora cuida disso:
- Gerar documentos profissionais a partir de prompts simples
- Extrair dados relevantes de vários sistemas
- Aplicar formatação apropriada com base no tipo de documento e no destinatário
- Garantir consistência com os requisitos regulatórios
7-Previsão e análise financeira
A IA generativa melhora as previsões aprendendo com dados financeiros históricos para capturar padrões e relações complexas. Quando devidamente fine-tuned para bancos e contextos econômicos específicos, esses modelos fazem previsões sobre:
- Movimentações 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 fine-tuned”. Modelos prontos para uso alucinam e fazem previsões confiantes com base em padrões que não existem. Os bancos que têm sucesso com previsões de IA investem pesadamente no treinamento de modelos com seus dados específicos e na validação dos resultados em relação ao julgamento 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 real
Uma instituição financeira asiática está executando um PoC para fornecer funcionalidade de prompt-to-report a 2.000 analistas e usuários.3
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 agiliza 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 sob várias condições.
Conheça os casos de uso e exemplos reais de geração de texto com IA.
11-Detecção de fraudes
A IA generativa pode ser usada para detecção de fraudes em finanças ao gerar exemplos sintéticos de transações ou atividades fraudulentas. Esses exemplos gerados podem ajudar a treinar e ampliar algoritmos de aprendizado de máquina para reconhecer e diferenciar padrões legítimos de fraudulentos nos 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 a IA generativa nos sistemas de detecção de fraudes, as instituições financeiras podem:
- Melhorar a segurança e a integridade gerais de suas operações
- Minimizar perdas causadas por fraudes
- Manter a confiança do consumidor
Explore como o software de IA jurídica pode ajudar a tomar medidas contra atividades fraudulentas.
Exemplo real
A Mastercard precisava de uma maneira mais rápida e precisa de detectar transações fraudulentas, pois os fraudadores exploravam dados de cartões de pagamento roubados. Usando IA generativa, a Mastercard examinou dados de transações em milhões de comerciantes para prever e detectar cartões comprometidos, ajudando os bancos a bloqueá-los mais rapidamente e prevenir fraudes.
Resultados:
- Dobrou a taxa de detecção de cartões comprometidos.
- Reduziu os falsos positivos na detecção de fraudes em até 200%.
- Aumentou a velocidade de detecção de fraudes entre comerciantes em 300%.
12-Resposta a solicitações de reguladores
Como participantes de um setor altamente regulamentado, os bancos recebem solicitações regulares dos reguladores.
Exemplo real
Os bancos estão executando PoCs para ver se podem usar LLMs para responder a consultas simples e menos críticas dos reguladores. 3
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, 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 entender melhor os possíveis impactos no desempenho do portfólio. Isso permite que os profissionais financeiros desenvolvam e façam fine-tuning de 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 pontuação de crédito e das previsões de inadimplência.
17-Anomaly detecção
Os modelos de IA generativa podem ser treinados para entender os padrões normais de transações e gerar pontos de dados que representam valores atípicos ou anomalias. Isso ajuda a identificar atividades potencialmente fraudulentas ou padrões de transação incomuns que possam 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 proprietários e regulamentados pelo GDPR, CCPA e outras leis de privacidade. Isso cria 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 violações de privacidade
Os dados sintéticos permitem:
- Treinar modelos de aprendizado de máquina sem expor as informações dos 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, 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 proprietários para as equipes financeiras, isso impõe desafios para seu uso e regulamentação. A IA generativa pode ser usada pelas instituições financeiras para gerar dados sintéticos que estejam em conformidade com regulamentos de privacidade como GDPR e CCPA.
Exemplo real de geração de dados sintéticos
O Morgan Stanley enfrentou o desafio de otimizar as operações de gestão de patrimônio e melhorar as interações entre consultores e clientes por meio de ferramentas avançadas de IA, mantendo a segurança dos dados e minimizando erros.
Eles fizeram uma 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 implantação mais ampla.
20-Negociação algorítmica & estratégias de investimento
21-Análise de cenários
Esses modelos podem simular vários cenários de mercado, ajudando traders e gestores de portfólio a entender os possíveis riscos e retornos sob diferentes condições.
De acordo com a Dimension Market Research, o tamanho do mercado global de IA generativa em negociação está projetado para ser de USD 208.3 milhões até 2024 e USD 1.705.1 milhões até 2033. Em 2024, espera-se que o mercado cresça a uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 26,3%.5
22-Desenvolvimento de produtos
Portfólios de investimento personalizados
A IA generativa pode analisar perfis, preferências e objetivos financeiros individuais de investidores para gerar portfólios de investimento personalizados. 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 & 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 riscos
A IA pode gerar diferentes cenários de risco, ajudando os subscritores a avaliar possíveis resultados e definir prêmios ou taxas de juros apropriados.
Aplicações comuns
24-Resposta a perguntas financeiras
Ao aproveitar 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 pelos usuários.
Esses modelos podem ser treinados em grandes datasets 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 regulatória
Por exemplo, o BloombergGPT pode responder com precisão a algumas perguntas relacionadas a finanças em comparação com outros modelos generativos.
Figura 2. A capacidade do BloombergGPT, GPT-NeoX e FLAN-T5-XXL de recordar os nomes dos CEOs das empresas6
25-Análise de sentimento
A análise de sentimento, uma abordagem dentro do 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 elaborar estratégias para melhorar seus serviços ou produtos com base nessas descobertas.
As instituições financeiras podem se beneficiar da análise de sentimento para medir sua reputação de marca e a satisfação do cliente por meio de publicações em redes sociais, artigos de notícias, interações em centrais de atendimento ou outras fontes.
Por exemplo, a Bloomberg anunciou seu modelo generativo financeiro ajustado, o BloombergGPT, que é capaz de realizar análise de sentimento, classificação de notícias e algumas outras tarefas financeiras, passando com sucesso nos benchmarks.
Figura 3: Como o BloombergGPT se desempenha em duas grandes categorias de tarefas de NLP: específicas de finanças e de propósito geral7
Desafios da IA generativa no setor financeiro 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 dos dados”, como afirma o Banco Central Europeu. Há uma chance de que os dados tendenciosos e imprecisos usados para treinar modelos de fundação produzam resultados com mais erros. Ao alimentar os modelos de fundação, a qualidade e a precisão dos dados são fatores cruciais.8
- 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 pontuação de crédito ou recomendações de investimento.
- Para detectar esse viés de IA, as empresas podem adotar uma plataforma de IA responsável.
- Generalização limitada: As empresas podem confiar em modelos de linguagem de grande porte prontos para uso ou fine-tune LLMs para seus casos de uso. Modelos prontos para uso podem não ter um bom desempenho em contextos financeiros específicos e altamente especializados sem o fine-tuning adequado, o que pode resultar em saídas imprecisas ou irrelevantes.
- Adote ferramentas de LLMOps para construir, testar, monitorar e fazer fine-tuning de seus LLMs de forma melhor.
- 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 maus conselhos de investimento ou violações regulatórias.
- Aplique LLM ferramentas de segurança 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, apresentando desafios para garantir a conformidade com estruturas legais em evolução.
- Implemente ferramentas de governança de IA e crie um inventário de IA para garantir a conformidade de IA.
- Segurança dos dados: Os dados financeiros são sensíveis, e garantir que os sistemas de IA os tratem com segurança, evitando violações ou uso indevido, é crucial para manter a confiança do cliente e evitar penalidades regulatórias.9
Adicionar como fonte preferencialGastos com IA generativa e expectativas de mercado
As simulações e previsões financeiras produzidas com o auxílio da IA generativa empresarial são benéficas para negociação, gestão de portfólio e mercados financeiros. Apesar de suas muitas vantagens, incluindo economia de tempo, grandes conjuntos de dados e poder computacional, ela pode funcionar mal 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 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 por cento.10
- De acordo com o McKinsey Global Institute (MGI), o uso de Gen IA no setor bancário pode resultar em uma adição anual de valor de US$ 200 bilhões a US$ 340 bilhões, ou 2.8 a 4.7 por cento das receitas totais do setor. Essa adição de valor viria principalmente do aumento da produtividade.11
Para obter insights adicionais sobre automação no setor financeiro, explore nosso artigo sobre Automação Inteligente em Serviços Bancários e Financeiros.
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}Registro de alterações
10 atualizaçõesRemovida a seção "Melhores Práticas de Bancos que Acertaram".
Atualizada a seção "Melhores práticas para aplicar IA generativa na indústria financeira".
Links de referência
O trabalho de Cem na AIMultiple foi citado por publicações globais líderes, incluindo Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, por empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o World Economic Forum e organizações supranacionais como a European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas sobre suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.
Ele liderou a estratégia de tecnologia e as compras de uma operadora de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de deep tech Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia líderes como TechCrunch e Business Insider.
Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou como engenheiro da computação pela Bogazici University e possui um MBA pela Columbia Business School.
Ela trabalhou anteriormente como recrutadora em empresas de gerenciamento de projetos e consultoria. Sıla possui mestrado em Psicologia Social e bacharelado em Relações Internacionais.
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