Top 25 Casos de Uso de IA Generativa em Finanças
Passei uma década a consultar empresas de serviços financeiros. Todas as implementações de IA que vi seguiram o mesmo padrão: projetos-piloto que impressionavam nas apresentações, mas estagnavam na produção.
Isso está a mudar. Os bancos estão agora a implementar IA generativa em escala e os resultados são mensuráveis. Eis o que está realmente a funcionar, com base em implementações que pode verificar.
- Para empresas de serviços financeiros
- Para unidades financeiras em empresas não financeiras
- Para a banca, consulte os casos de uso de IA generativa.
Funções financeiras em empresas não financeiras
1-Automação de funções contabilísticas
Modelos transformer especializados ajudam as unidades financeiras a automatizar funções como auditoria e contas a pagar, incluindo captura de faturas e processamento. Com funções de deep learning, modelos GPT especializados em contabilidade podem alcançar altas taxas de automação na maioria das tarefas contabilísticas.
Empresas de serviços financeiros
2-Finanças conversacionais
Os modelos de IA generativa podem produzir respostas mais naturais e contextualmente relevantes porque são treinados para compreender e gerar padrões de linguagem semelhantes aos humanos. Como resultado, a IA generativa pode melhorar significativamente o desempenho e a experiência do utilizador de sistemas e chatbots de IA conversacional financeira, fornecendo interações mais precisas, envolventes e matizadas com os utilizadores.
As finanças conversacionais fornecem aos clientes:
- Suporte ao cliente melhorado
- 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 investigação e os dados internos da empresa como recurso de conhecimento.
Para mais informações sobre finanças conversacionais, pode consultar o nosso artigo sobre os casos de uso de IA conversacional no setor de serviços financeiros. Para explorar as muitas formas como a IA conversacional pode melhorar as operações de atendimento ao cliente, veja o nosso artigo dedicado à IA conversacional para o atendimento ao cliente.
3-Geração de explicações de recusa amigáveis para o requerente
A IA desempenha um papel significativo no setor bancário, particularmente nos processos de decisão de empréstimos. Ajuda os bancos e instituições financeiras a avaliar a solvabilidade dos clientes, determinar limites de crédito apropriados e definir o preço dos empréstimos com base no risco.
No entanto, tanto os decisores como os requerentes de empréstimos precisam de explicações claras sobre as decisões baseadas em IA, como as razões para recusas de pedidos, para promover a confiança e melhorar o conhecimento do cliente para futuros pedidos.
Uma rede generativa adversarial (GAN) condicional, um tipo de IA generativa, foi utilizada para gerar explicações de recusa amigáveis para o utilizador. Ao organizar as razões de recusa hierarquicamente de simples a complexas, é empregue um condicionamento de dois níveis para gerar explicações mais compreensíveis para os requerentes (Figura 3).
Exemplo real de geração de scripts
Num estudo de caso, a equipa de relações com investidores antecipa uma forte reação do mercado aos resultados financeiros trimestrais da empresa e precisa de preparar um guião abrangente e possíveis perguntas de investidores para a teleconferência de resultados.2
Um analista importa dados financeiros do trimestre atual e anteriores para uma folha de cálculo e utiliza uma ferramenta de IA generativa. A IA recebe o contexto de teleconferências de resultados passadas e insights específicos para gerar comentários relevantes.
A ferramenta de IA gera um guião para a teleconferência de resultados, incluindo prováveis perguntas de investidores e respostas. O analista formata este conteúdo num documento Word, destaca as principais perguntas dos investidores e prepara-o para revisão da gestão 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 80. Encontrar programadores que conheçam COBOL é quase impossível, mas este software lida com transações críticas e não pode ser simplesmente 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
Goldman Sachs confirmou que a IA generativa é agora central nos seus esforços de desenvolvimento e aprimoramento de aplicações. Os programadores de um banco validam o código gerado por IA, detetando erros antes da implementação, mas a IA faz o trabalho pesado.
Os custos de 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 aplicações
Os bancos pretendem evitar depender de software desatualizado e estão continuamente a investir em esforços de modernização. Os modelos GenAI empresariais podem converter código de linguagens de software legadas para modernas, permitindo que os programadores validem o novo software, poupando tempo significativo.
Os funcionários da Goldman Sachs confirmam que a IA generativa é um aspeto forte 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 baseiam-se em modelos, mas personalizá-los consome tempo.
A IA generativa agora lida com isto:
- Gerar documentos profissionais a partir de prompts simples
- Extrair dados relevantes de múltiplos sistemas
- Aplicar formatação apropriada com base no tipo de documento e destinatário
- Garantir consistência com os requisitos regulatórios
7-Previsão e Análise Financeira
A IA generativa melhora as previsões ao aprender com dados financeiros históricos para capturar padrões e relações complexas. Quando devidamente fine-tuned para bancos e contextos económicos específicos, estes modelos fazem previsões sobre:
- Movimentos de preços de ativos
- Trajetórias de taxas de juro
- Probabilidades de incumprimento de crédito
- Volatilidade do mercado
- Tendências de indicadores económicos
A frase-chave: "devidamente fine-tuned". Os modelos prontos a usar alucinam e fazem previsões confiantes com base em padrões que não existem. Os bancos que têm sucesso com previsões de IA investem fortemente no treino de modelos nos 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 juro e indicadores económicos.
Exemplo da vida real
Uma instituição financeira asiática está a executar uma PoC para fornecer funcionalidade de prompt-to-report a 2.000 analistas e utilizadores.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. Estes relatórios podem incluir:
- Balanços
- Demonstrações de resultados
- Demonstrações de fluxos de caixa
Esta automação agiliza o processo de relato, reduzindo o esforço manual e garantindo consistência, precisão e entrega atempada de 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-Deteção de fraudes
A IA generativa pode ser usada para deteção de fraudes em finanças, gerando exemplos sintéticos de transações ou atividades fraudulentas. Estes exemplos gerados podem ajudar a treinar e aumentar algoritmos de machine learning para reconhecer e diferenciar entre padrões legítimos e fraudulentos em dados financeiros.
A compreensão aprimorada dos padrões de fraude permite que estes modelos identifiquem atividades suspeitas de forma mais precisa e eficaz, levando a uma deteção e prevenção de fraudes mais rápidas. Ao incorporar IA generativa em sistemas de deteção de fraudes, as instituições financeiras podem:
- Melhorar a segurança e integridade geral das suas operações
- Minimizar perdas devido a fraudes
- Manter a confiança do consumidor
Explore como as aplicações legais de IA generativa podem ajudar a tomar medidas contra atividades fraudulentas.
Exemplo da vida real
Mastercard precisava de uma forma mais rápida e precisa de detetar transações fraudulentas, uma vez que os criminosos exploravam dados de cartões de pagamento roubados. Usando IA generativa, a Mastercard analisou dados de transações em milhões de comerciantes para prever e detetar cartões comprometidos, ajudando os bancos a bloqueá-los mais rapidamente e a prevenir fraudes.
Resultados:
- Duplicou a taxa de deteção de cartões comprometidos.
- Reduziu os falsos positivos na deteção de fraudes em até 200%.
- Aumentou a velocidade de deteção de fraudes em comerciantes em 300%.
12-Resposta a solicitações de reguladores
Como intervenientes de um setor altamente regulado, os bancos recebem solicitações regulares dos reguladores.
Exemplo da vida real
Os bancos estão a executar PoCs para ver se podem usar LLMs para responder a consultas simples e menos críticas dos reguladores.6
13-Gestão de portfólios
Gestão dinâmica de portfólios
Outra aplicação financeira da IA generativa pode ser a otimização de portfólios. Ao analisar dados financeiros históricos e gerar vários cenários de investimento, os modelos de IA generativa podem ajudar os gestores de ativos e investidores a identificar a gestão ideal de ativos e património, tendo em conta fatores como:
- Tolerância ao risco
- Retornos esperados
- Horizontes de investimento.
14-Índices personalizados
Estes modelos podem simular diferentes condições de mercado, ambientes económicos e eventos para compreender melhor os potenciais impactos no desempenho do portfólio. Isto permite que os profissionais financeiros desenvolvam e aperfeiçoem as suas estratégias de investimento, otimizem os retornos ajustados ao risco e tomem decisões mais informadas sobre a gestão dos seus portfólios. Em última análise, isto leva a melhores resultados financeiros para os seus clientes ou instituições.
15-Gestão de riscos
Testes de stress
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-Modelação de risco de crédito
Os modelos de IA podem gerar perfis sintéticos de mutuários para testar a robustez dos modelos de risco de crédito, melhorando a precisão da pontuação de crédito e das previsões de incumprimento.
17-Deteção de anomalias
Os modelos de IA generativa podem ser treinados para compreender os padrões normais de transações e gerar pontos de dados que representam outliers ou anomalias. Isto ajuda a identificar atividades potencialmente fraudulentas ou padrões de transação incomuns que possam indicar lavagem de dinheiro.
18-Dados sintéticos para treino
Como as transações fraudulentas reais são raras, a IA generativa pode criar exemplos sintéticos de atividade fraudulenta, ajudando a treinar melhores algoritmos de deteção.
19-Geração de dados sintéticos
Os dados financeiros dos clientes são proprietários e regulados pelo RGPD, CCPA e outras leis de privacidade. Isto cria problemas:
- Não é possível partilhar dados com fornecedores terceiros para treino de modelos
- Não é possível usar dados de produção em ambientes de desenvolvimento/teste
- Não é possível realizar investigação sem arriscar violações de privacidade
Os dados sintéticos permitem:
- Treinar modelos de machine learning sem expor informações do cliente
- Testar sistemas sob stress com volumes de dados realistas
- Validar modelos em diversos segmentos de clientes
- Partilhar dados com parceiros para testes de integração
Os clientes sintéticos têm pontuações de crédito, padrões de transação, níveis de rendimento e comportamentos financeiros realistas, mas não são pessoas reais, portanto não ocorrem violações de privacidade.
Uma vez que as informações dos clientes são dados proprietários para as equipas financeiras, isso coloca desafios para a sua utilização e regulação. A IA generativa pode ser usada por instituições financeiras para gerar dados sintéticos que cumprem com os regulamentos de privacidade como o RGPD e o CCPA.
Exemplo real de geração de dados sintéticos
Morgan Stanley enfrentou o desafio de otimizar as operações de gestão de património e melhorar as interações consultor-cliente através de ferramentas avançadas de IA, mantendo a segurança dos dados e minimizando erros.
Fizeram uma parceria com a OpenAI para implementar uma plataforma de IA generativa para sintetizar dados de investigação. Pilotaram a ferramenta com 900 consultores e planearam uma implementação mais ampla.
20-Trading algorítmico e estratégias de investimento
21-Análise de cenários
Estes modelos podem simular vários cenários de mercado, ajudando traders e gestores de portfólios a compreender potenciais riscos e retornos sob diferentes condições.
De acordo com a Dimension Market Research, o tamanho do mercado global de IA generativa em trading 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%.7
22-Desenvolvimento de produtos
Portfólios de investimento personalizados
A IA generativa pode analisar perfis de investidores individuais, preferências e objetivos financeiros para gerar portfólios de investimento personalizados. Isto é particularmente útil para robo-advisors e plataformas de gestão de património.
Produtos de seguro personalizados
A IA pode criar produtos de seguro personalizados com base em perfis de risco individuais, gerando termos e estruturas de preços únicos 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 os subscritores a avaliar resultados potenciais e a definir prémios ou taxas de juro apropriados.
Aplicações comuns
24-Resposta a perguntas financeiras
Ao aproveitar a sua compreensão dos padrões de linguagem humana e a sua capacidade de gerar respostas coerentes e contextualmente relevantes, a IA generativa pode fornecer respostas precisas e detalhadas a perguntas financeiras colocadas pelos utilizadores.
Estes 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 contabilísticos
- Rácios financeiros
- Análise de ações
- Conformidade regulatória
Por exemplo, o BloombergGPT pode responder com precisão a algumas perguntas relacionadas com finanças em comparação com outros modelos generativos.
Aprenda a usar o ChatGPT para o seu negócio.
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 conceber estratégias para melhorar os seus serviços ou produtos com base nessas descobertas.
As instituições financeiras podem beneficiar da análise de sentimento para medir a reputação da sua marca e a satisfação do cliente através de publicações em redes sociais, artigos de notícias, interações em contact centers ou outras fontes.
Por exemplo, a Bloomberg anunciou o seu modelo generativo fine-tuned para finanças, BloombergGPT, que é capaz de fazer análise de sentimento, classificação de notícias e algumas outras tarefas financeiras, passando com sucesso nos benchmarks.
Consulte o nosso artigo sobre análise de sentimento no mercado de ações para saber mais.
Desafios da IA generativa na indústria financeira e dicas para os superar
- Precisão dos dados: "Embora a IA melhore muito o processamento e a geração de dados, pode ser propensa a problemas significativos de qualidade de dados." como afirma o Banco Central Europeu. Há uma probabilidade de que os dados enviesados e imprecisos usados para treinar modelos de fundação produzam resultados com mais erros. Ao alimentar modelos de fundação, a qualidade e a precisão dos dados são fatores cruciais.10
- Viés nos Modelos: Os 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 detetar tais vieses de IA, as empresas podem adotar uma plataforma de IA responsável.
- Generalização limitada: As empresas podem confiar em large language models prontos a usar ou fine-tune LLMs para os seus casos de uso. Os modelos prontos a usar podem não ter um bom desempenho em contextos financeiros específicos e altamente especializados sem o fine-tuning adequado, o que pode resultar em resultados imprecisos ou irrelevantes.
- Adote ferramentas LLMOps para construir, testar, monitorizar e fine-tune os 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 maus conselhos de investimento ou violações regulatórias.
- Aplique ferramentas de segurança de LLM e IA extrativa para superar este problema e garantir a precisão do modelo.
- Regulamentos: O setor financeiro é altamente regulado e a IA deve cumprir padrões rigorosos de transparência, responsabilidade e uso de dados, colocando desafios para garantir a conformidade com quadros legais em evolução.
- Implemente ferramentas de governança de IA e construa um inventário de IA para garantir a conformidade de IA.
- Segurança de Dados: Os dados financeiros são sensíveis e garantir que os sistemas de IA os manuseiam de forma segura, prevenindo violações ou uso indevido, é crucial para manter a confiança do cliente e evitar penalidades regulatórias.11
Explore 10 grandes riscos de LLM e o seu impacto.
Adicionar como fonte preferencialGastos em IA generativa e expectativas de mercado
As simulações e previsões financeiras produzidas com o auxílio da IA generativa empresarial são benéficas para trading, gestão de portfólios e mercados financeiros. Apesar das suas muitas vantagens, incluindo poupança de tempo, grandes datasets e poder computacional, pode funcionar mal e expor dados sensíveis, representando riscos de segurança. Estes desafios podem afetar especificamente os processos financeiros e a função financeira em geral.
- Até 2030, espera-se que a indústria bancária gaste 84,99 mil milhões de dólares americanos em inteligência artificial generativa (IA), crescendo a uma notável taxa composta de crescimento anual de 55,55 por cento.12
- Prevê-se que J.P. Morgan invista $17 mil milhões em IA generativa este ano, um aumento de 10% face aos $15,5 mil milhões em 2023. Profissionais com experiência em IA e machine learning estão a trabalhar numa força-tarefa para encontrar aplicações em várias verticais de negócio.14
- De acordo com o McKinsey Global Institute (MGI), o uso de Gen IA no setor bancário poderia resultar numa adição de valor anual de $200 mil milhões a $340 mil milhões, ou 2,8 a 4,7 por cento das receitas totais da indústria. Esta adição de valor viria principalmente do aumento da produtividade.15
Para informações adicionais sobre automação no setor financeiro, explore o nosso artigo sobre Automação Inteligente na Banca e Serviços Financeiros.
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