Os 25 Principais Casos de Uso de IA Generativa em Finanças
Passei uma década consultando empresas de serviços financeiros. Todas as implementações de IA que vi seguiram 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
Transformer models 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, modelos GPT especializados em contabilidade podem alcançar altas taxas de automação na maioria das tarefas contábeis.
Empresas de serviços financeiros
2-Finanças conversacionais
Models 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 conversacionais de IA financeira e chatbots, fornecendo interações mais precisas, envolventes e matizadas com os usuários.
As finanças conversacionais proporcionam aos clientes:
- Suporte ao cliente aprimorado
- Aconselhamento financeiro personalizado
- Notificações de pagamento
- Geração de documentos, como resumos de investimentos ou solicitações de empréstimo.
Por exemplo, o Morgan Stanley utiliza chatbots com tecnologia OpenAI para apoiar 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 muitas 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 recusa amigáveis ao requerente
A IA desempenha um papel significativo no setor bancário, especialmente nos processos de decisão de empréstimos. Ela ajuda bancos e instituições financeiras a avaliar a solvência dos clientes, determinar limites de crédito apropriados e definir o preço dos empréstimos com base no risco.
No entanto, tanto os tomadores de decisão quanto os solicitantes de empréstimo precisam de explicações claras das decisões baseadas em IA, como os motivos de recusa de solicitações, para promover a confiança e melhorar a conscientização do cliente para solicitações futuras.
Uma rede generativa adversária condicional (GAN), um tipo de IA generativa, foi utilizada para gerar explicações de recusa fáceis de usar. Ao organizar os motivos de recusa hierarquicamente do simples ao complexo, o condicionamento em dois níveis é empregado para gerar explicações mais compreensíveis para os requerentes.
Figura 1: Explicações de recusa de empréstimo geradas por IA1
Exemplo 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 de investidores para a teleconferência de resultados.2
Um analista importa dados financeiros do trimestre atual e anterior 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 e respostas de investidores. 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 conhecem COBOL é quase impossível, mas esse software lida com transações críticas e não pode simplesmente ser desligado.
Os models 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 pretendem 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 modernas, permitindo que os 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 aplicações.4
6-Geração automatizada de documentos
Os 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 no destinatário
- Garantir consistência com os requisitos regulatórios
7-Previsão e análise financeira
A IA generativa melhora a previsão aprendendo com dados financeiros históricos para capturar padrões e relacionamentos complexos. Quando devidamente fine-tuned para bancos e contextos econômicos específicos, esses models fazem previsões sobre:
- Movimentos dos preços dos ativos
- Trajetórias das taxas de juros
- Probabilidades de inadimplência de crédito
- Volatilidade do mercado
- Tendências dos indicadores econômicos
A expressão-chave: “devidamente fine-tuned.” Models 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 models em seus dados específicos e na validação dos resultados contra o 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 estava executando um PoC para fornecer funcionalidade prompt-to-report para 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 simplifica o processo 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 de geração de texto por IA e exemplos da vida real.
11-Detecção de fraudes
A IA generativa pode ser usada para detecção de fraudes 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 padrões legítimos e fraudulentos em dados financeiros.
O entendimento aprimorado dos padrões de fraude permite que esses models identifiquem atividades suspeitas com mais precisão e eficácia, levando a uma detecção e prevenção de fraudes mais rápidas. Ao incorporar IA generativa nos sistemas de detecção de fraudes, as instituições financeiras podem:
- Melhorar a segurança e a integridade gerais de suas operações
- Minimizar perdas devido a fraudes
- Manter a confiança do consumidor
Explore como o software jurídico de IA 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 roubados de cartões de pagamento. Usando IA generativa, a Mastercard escaneou dados de transações de 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 falsos positivos na detecção de fraudes.
- Aumentou a velocidade de detecção de fraudes para comerciantes.
12-Responder a solicitações de reguladores
Como participantes de um setor altamente regulamentado, os bancos recebem solicitações regulares dos reguladores.
Exemplo real
Os bancos estavam executando PoCs para verificar se podem usar LLMs para responder a consultas simples e menos críticas dos reguladores. 3
13-Gerenciamento de portfólio
Gerenciamento dinâmico 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 models de IA generativa podem ajudar os 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 models 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 refinem suas estratégias de investimento, otimizem retornos ajustados ao risco e tomem decisões mais informadas sobre o gerenciamento de seus portfólios. Em última análise, isso leva a melhores resultados financeiros para seus clientes ou instituições.
15-Gerenciamento 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 models de IA podem gerar perfis sintéticos de tomadores de empréstimo para testar a robustez dos models de risco de crédito, melhorando a precisão da pontuação de crédito e das previsões de inadimplência.
17-Anomaly detection
Os models 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 a identificar atividades potencialmente fraudulentas ou padrões de transação incomuns que possam indicar lavagem de dinheiro.
18-Dados sintéticos para treinamento
Como 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 regulados pelo GDPR, CCPA e outras leis de privacidade. Isso cria problemas:
- Não é possível compartilhar dados com fornecedores terceirizados para treinamento de models
- 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 models de aprendizado de máquina sem expor informações de clientes
- Testar sistemas sob estresse com volumes de dados realistas
- Validar models 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 apresenta 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 consultor-cliente 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.
20-Negociação algorítmica & estratégias de investimento
21-Análise de cenários
Esses models 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 negociação está projetado para ser de USD 1.705,1 milhão até 2033.5
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 models 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 os subscritores a avaliar resultados potenciais 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 models 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 models generativos.
Figura 2. A capacidade do BloombergGPT, GPT-NeoX e FLAN-T5-XXL de recordar os nomes dos CEOs de empresas6
25-Análise de sentimento
Análise de sentimento, uma abordagem dentro da PNL, 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 aprimorar 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 postagens em mídias sociais, artigos de notícias, interações de central de atendimento ou outras fontes.
Por exemplo, a Bloomberg anunciou seu model generativo financeiro fine-tuned, o BloombergGPT, que é capaz de fazer 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 categorias amplas de tarefas de PNL: específicas de finanças e de propósito geral7
Desafios da IA generativa no setor financeiro & 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 foundation models produzam resultados com mais erros. Ao alimentar foundation models, a qualidade e a precisão dos dados são fatores cruciais.8
- Viés nos models: Os models de IA podem herdar vieses dos dados nos quais 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 depender de large language models prontos para uso ou fine-tune LLMs para seus casos de uso. Models prontos para uso podem não ter um bom desempenho em contextos financeiros específicos e altamente especializados sem fine-tuning adequado, o que pode resultar em resultados imprecisos ou irrelevantes.
- Adote ferramentas LLMOps para construir, testar, monitorar e fazer fine-tune 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 security tools e IA extrativa para superar esse problema e garantir a precisão do model.
- Regulamentações: O setor financeiro é altamente regulamentado, e a IA deve cumprir padrões rígidos de transparência, responsabilidade e uso de dados, apresentando desafios para garantir a conformidade com frameworks legais em evolução.
- Implante ferramentas de governança de IA e construa um inventário de IA para garantir conformidade 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.9
Adicionar como fonte preferencialGastos com IA generativa & expectativas de mercado
Simulações e previsões financeiras produzidas com o auxílio de IA generativa empresarial são benéficas para negociação, gerenciamento 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, apresentando 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 de valor anual de $200 bilhões a $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 & Financeiros.
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@misc{dilmegani2026,
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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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