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IA em finanças: aplicações, impactos e como implementar

IA em finanças: aplicações, impactos e como implementar

26 de novembro de 2024
10 minutos de leitura
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Artigo atualizado em 26 de novembro de 2024

A Inteligência Artificial (IA) em finanças torna o trabalho mais eficiente. Ela automatiza tarefas repetitivas e diminui erros. A IA também melhora a segurança, pois detecta fraudes em tempo real. Além disso, personaliza a experiência do cliente, oferecendo soluções que atendem às suas necessidades.

Neste artigo, baseado no relatório AI Driven Finance do Distrito, vamos explorar as principais aplicações da IA. Vamos ver como a IA impacta o setor financeiro. Também apresentaremos casos reais que mostram como as empresas estão liderando essa transformação. Continue a leitura!

Confira o que será abordado neste artigo:

  • O que é IA Generativa?
  • Quais as principais aplicações da IA no setor financeiro?
  • Como as aplicações da IA impactam o setor de finanças?
  • 8 dicas para implementar IA no mercado financeiro
  • Conclusão

O que é IA e IA Generativa?

Antes de falarmos sobre IA em finanças, é fundamental entender o que é Inteligência Artificial e IA Generativa e como essas tecnologias têm o potencial de transformar a maneira como diversos setores operam. De maneira resumida:

  • Inteligência Artificial (IA): um campo técnico e científico que abrange sistemas que simulam habilidades humanas, como análise de dados e tomada de decisões, tornando-se fundamentais para processos como avaliação de crédito, detecção de fraudes e automação de operações financeiras. Subáreas da IA, como Machine Learning e Deep Learning, são amplamente usadas para interpretar grandes volumes de dados financeiros.
  • IA Generativa: um subconjunto da IA, é especialmente valiosa no setor financeiro por sua capacidade de criar novos conteúdos por meio da análise de grandes volumes de dados que identifica padrões complexos. Ela pode gerar relatórios automatizados, fazer resumos de dados financeiros e até criar estratégias de investimento personalizadas. Ela usa modelos avançados para transformar dados em insights inéditos, agregando valor à tomada de decisões estratégicas.

Dessa forma, pode-se dizer que a Inteligência Artificial desempenha um papel crucial no setor de finanças ao trazer eficiência, precisão e inovação para operações e decisões estratégicas. Mas quais são as principais aplicações da IA no setor financeiro? Vamos explorar as áreas onde essa tecnologia está fazendo a diferença.

Leia mais em: IA Generativa: o que é, como funciona e aplicações

Quais as principais aplicações da IA no setor financeiro?

Hoje, a Inteligência Artificial em finanças está trazendo eficiência, inovação e segurança em diferentes áreas. De processos operacionais a interações com clientes, as aplicações da IA têm permitido que instituições financeiras otimizem suas operações e atendam às crescentes demandas do mercado. Abaixo, exploramos as principais aplicações da IA em finanças, mapeadas no estudo gratuito AI Driven Finance:

Automação do Atendimento ao Cliente

A IA está atuando no atendimento ao cliente por meio de chatbots e assistentes virtuais que utilizam IA para oferecer suporte imediato, hiper personalizando respostas com base no histórico de interações e nas preferências do cliente. Por consequência, isso reduz o tempo de espera e melhora a experiência do usuário. Um exemplo é o Nubank, que usa chatbots 24/7 para responder dúvidas e solucionar problemas de clientes de forma rápida e eficiente.

Além disso, a IA Generativa permite criar “perfis sintéticos” de clientes, testando abordagens de atendimento e personalização antes de sua implementação. Essa automação reduz custos operacionais e aumenta a retenção e a satisfação do cliente. Isso contribui para a fidelização em um mercado altamente competitivo.

Detecção e Prevenção de Fraudes

A detecção de fraudes é uma das áreas mais críticas no setor financeiro, e a IA tem desempenhado um papel essencial nessa tarefa. Algoritmos avançados monitoram transações em tempo real, identificando padrões suspeitos e enviando alertas antes que danos sejam causados.

Com a IA Generativa, instituições financeiras simulam cenários de fraude para criar defesas proativas. Por exemplo, o Capital One, após um incidente de segurança, adotou IA para reforçar suas estratégias de prevenção, reduzindo vulnerabilidades e acelerando a resposta a ataques.

Assim, essa aplicação se torna fundamental ao proteger os clientes, mas também ajudar os bancos a cumprirem regulamentações de segurança mais rigorosas, minimizando prejuízos financeiros.

Modernização da Infraestrutura

A modernização da infraestrutura financeira com IA resolve problemas relacionados a sistemas legados, que muitas vezes limitam a eficiência das instituições. A IA permite a automação de processos de integração, análise de desempenho e atualização de sistemas antigos, aumentando a escalabilidade e reduzindo custos.

Um caso de destaque é a startup Digibee, que desenvolveu soluções para integrar sistemas financeiros complexos em menos de 60 dias, proporcionando maior agilidade e flexibilidade para empresas como Santander e Sofisa. Com a modernização impulsionada pela IA, as instituições financeiras podem responder rapidamente às mudanças do mercado, mantendo a segurança e a conformidade regulatória.

Gestão de Processos Contábeis

A IA está transformando a contabilidade ao automatizar tarefas repetitivas, como a conciliação de contas e o arquivamento de documentos financeiros. Isso reduz erros, aumenta a eficiência e libera os profissionais para atividades mais estratégicas.

A IA Generativa vai além, gerando relatórios financeiros detalhados e previsões baseadas em cenários de risco. Isso é crucial para empresas que buscam adaptar-se rapidamente a mudanças regulatórias ou flutuações econômicas. De acordo com o relatório do FMI, cerca de 64% das empresas brasileiras ainda realizam atividades contábeis de forma manual, demonstrando o potencial de crescimento da aplicação de IA nessa área.

Essas são apenas algumas das muitas maneiras pelas quais a IA está transformando o setor financeiro, tornando as operações mais ágeis, seguras e centradas no cliente.

Como as aplicações da IA impactam o setor de finanças?

Com as principais aplicações da IA em finanças detalhadas, é natural questionar como essas transformações reverberam no dia a dia das instituições financeiras.

Os benefícios vão além de tecnologias modernas e processos automatizados. A IA impacta diretamente o desempenho das instituições, tornando-as mais eficientes, seguras e estratégicas, enquanto melhora a experiência do cliente e amplia oportunidades de crescimento. Vamos explorar esses impactos em detalhes.

Maior Eficiência Operacional

Primeiramente, a automação proporcionada pela IA é um dos fatores que mais contribuem para a eficiência operacional no setor financeiro. Tarefas repetitivas, como reconciliações contábeis, análise de dados financeiros e monitoramento de transações, são realizadas com maior velocidade e precisão.

Esse aumento de eficiência reduz custos operacionais e libera as equipes para se concentrarem em funções mais estratégicas. Além disso, a escalabilidade oferecida pela IA garante que as instituições estejam preparadas para lidar com volumes crescentes de dados e transações sem comprometer a qualidade dos serviços.

Redução de Riscos e Segurança Reforçada

No setor financeiro, a gestão de riscos é fundamental, e a IA traz ferramentas avançadas para mitigar vulnerabilidades. Por meio de algoritmos inteligentes, é possível monitorar transações em tempo real, identificar padrões suspeitos e prevenir fraudes com mais eficácia.

Além disso, a IA auxilia no cumprimento de regulamentações, automatizando processos de conformidade e reduzindo a possibilidade de erros humanos. Esse impacto não apenas minimiza riscos financeiros, mas também fortalece a confiança dos clientes e parceiros no sistema.

Decisões Mais Estratégicas e Precisão nos Dados

Em terceiro lugar, a capacidade da IA de processar e interpretar grandes volumes de dados em tempo real transforma a tomada de decisão. Análises preditivas e relatórios detalhados ajudam instituições a identificar tendências de mercado, avaliar riscos e planejar estratégias mais robustas.

Portanto, esse nível de precisão aumenta a competitividade, permitindo que as empresas adaptem suas estratégias rapidamente diante de mudanças econômicas ou comportamentais no mercado.

Experiência do Cliente Elevada

A personalização proporcionada pela IA tem redefinido o relacionamento entre instituições financeiras e clientes. Algoritmos avançados analisam preferências, comportamentos e necessidades para criar experiências personalizadas, oferecendo serviços e produtos sob medida.

Ferramentas como chatbots e assistentes virtuais garantem um atendimento mais ágil, reduzindo o tempo de espera e proporcionando respostas relevantes. Esse impacto aumenta a satisfação do cliente, como também melhora a fidelização e gera novas oportunidades de receita.

8 dicas para implementar IA no mercado financeiro

Identifique as necessidades e objetivos da empresa.

Em primeiro lugar, realize um diagnóstico detalhado para entender os problemas que a IA pode resolver, como automação de tarefas ou personalização de serviços. Esse alinhamento inicial ajuda a focar nos impactos de maior relevância.

Crie uma cultura orientada à inovação

A implementação da IA vai além da tecnologia. Promova uma cultura organizacional que incentive o aprendizado contínuo e o uso de dados para tomada de decisões. Engajar as equipes desde o início aumenta a aceitação e facilita a integração da IA no cotidiano da empresa.

Prepare os dados para a implementação

Em terceiro lugar, garanta que os dados da empresa estejam organizados, limpos e prontos para uso. Dados inconsistentes ou incompletos comprometem os resultados da IA. Invista em processos de coleta, análise e gestão de dados para otimizar as aplicações.

Selecione as ferramentas e parceiros ideais

Escolha tecnologias confiáveis e escaláveis, além de parceiros com experiência em IA. Priorize soluções que se alinhem às demandas específicas da empresa, garantindo segurança e flexibilidade no processo.

Realize projetos piloto antes de expandir

Ademais, inicie a implementação com testes em menor escala para validar a viabilidade e os resultados. Isso permite ajustes antes da expansão, reduzindo riscos e maximizando os benefícios.

Capacite sua equipe

Igualmente, é importante treinar os colaboradores para que entendam e utilizem as ferramentas de IA no dia a dia. Capacitar as equipes aumenta a eficiência da adoção e evita resistências internas, maximizando o retorno sobre o investimento.

Monitore os resultados continuamente

Acompanhe o desempenho das aplicações de IA em tempo real. Ajuste os algoritmos e refine os processos para melhorar a eficácia e garantir que a tecnologia esteja sempre alinhada aos objetivos estratégicos da empresa.

Aposte na experimentação e otimização constante

Por fim, teste novas funcionalidades e avalie regularmente a necessidade de melhorias ou upgrades, mantendo a empresa competitiva e alinhada às inovações do mercado financeiro.

Leia mais em: Enterprise AI: o que é, como funciona e como implementar

Conclusão

Após explorar as aplicações e impactos da Inteligência Artificial no setor financeiro, sem dúvida fica evidente que essa tecnologia é indispensável para enfrentar os desafios atuais e aproveitar oportunidades estratégicas. Instituições que investem em IA ganham eficiência, segurança e capacidade de oferecer experiências únicas aos clientes, destacando-se em um mercado cada vez mais competitivo.

Se você busca entender ainda mais como aplicar IA no setor financeiro e transformar sua estratégia, confira o estudo AI Driven Finance, produzido pelo Distrito. O material reúne casos reais, soluções inovadoras de startups e entrevistas com destaques do setor, como a Hyperplane. Baixe gratuitamente e entenda como a IA pode fazer a diferença no futuro das finanças.

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