O impacto da Inteligência Artificial no setor de finanças

Já é fato que a Inteligência Artificial (IA) está impactando diversos setores — se não todos — na atualidade. Essa revolução tecnológica está remodelando também o modo como o setor financeiro opera.

Os mercados financeiros são muito importantes, uma vez que suas desempenham um papel significativo na economia mundial e influenciam o desenvolvimento econômico de países em todo o mundo. Nesse mercado, o sucesso, – seja na gestão, investimentos ou outros setores –, depende da qualidade das informações utilizadas para dar suporte à tomada de decisão, além da rapidez dessas decisões.

Por isso, recentemente, diversas ferramentas de IA passaram a ser utilizadas para dar respaldo a diferentes segmentos do mercado financeiro. Isso porque a IA tem o potencial de otimizar processos, melhorar a eficiência e fornecer insights valiosos para profissionais da área de finanças.

Com o uso de algoritmos avançados e aprendizado de máquina, a IA pode analisar grandes volumes de dados em tempo real, o que oferece mais precisão e velocidade.

Por isso, o objetivo deste artigo é explorar de que formas a inteligência artificial pode ser utilizada para otimizar o setor de finanças, seja em grandes empresas ou até mesmo para profissionais que atuam de forma autônoma. Continue a leitura para saber mais!

Qual o impacto da inteligência artificial no setor de finanças?

A IA em finanças ajuda a gerar insights para análise de dados, mensuração de desempenho, previsão de estimativas, realização de cálculos em tempo real, atendimento de clientes de forma automatizada, recuperação de dados e muito mais.

Isso é possível graças a um conjunto de tecnologias que permite entender melhor o mercado financeiro e o comportamento do público por meio de dados. Segundo o estudo “Inteligência artificial: o que é e como se aplica às finanças?”, atualmente, as principais áreas em que podemos observar a aplicação da IA no âmbito do sistema financeiro são: investimentos, crédito, relacionamento com o cliente e conformidade regulatória e cibersegurança.

Na área de investimentos, os usos mais comuns de IA são para: otimizar as análises, trazer mais agilidade nas decisões, melhorar a eficiência na alocação de portfólio, automatizar processos e gerenciar melhor a liquidez.

Tudo isso é possível por meio de Machine Learning (ML), que permite a um sistema aprender e melhorar de maneira autônoma usando redes neurais e aprendizado profundo. Isso possibilita que instituições financeiras utilizem dados para treinar modelos e solucionar problemas específicos.

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De acordo com estudos sobre a “Inteligência Artificial no campo de finanças”, foi durante os anos 1990 que o avanço da computação e a popularização da internet possibilitaram a aplicação da IA em diversas áreas do setor financeiro, como detecção de fraude, gestão de risco e negociações automatizadas.

Nesse mesmo período, destacou-se também o desenvolvimento inicial de redes neurais e algoritmos aplicados às previsões de mercado e classificação de crédito. Já nos anos 2010, com a popularização do termo “Fintech”, essa união entre finanças e tecnologia foi oficialmente inserida no cotidiano das empresas.

Benefícios da IA em operações financeiras

Primeiramente, a IA melhora a precisão dos dados financeiros, evitando erros em tarefas repetitivas que podem ser automatizadas. Vale lembrar que os algoritmos de IA se aperfeiçoam com o tempo, garantindo uma precisão maior dos dados.

Em segundo lugar, a IA facilita a tomada de decisões baseada em dados. Com recursos avançados de análise preditiva, as empresas podem prever tendências futuras e fazer ajustes estratégicos com antecedência.

Outro benefício significativo é a economia de tempo, por possibilitar a realização de tarefas demoradas em uma fração do tempo, liberando a equipe financeira para se concentrar em tarefas mais estratégicas.

Além disso, a IA ajuda na detecção de fraudes. Ela pode identificar padrões suspeitos que podem passar despercebidos aos olhos humanos, ajudando a prevenir perdas financeiras. Ela também melhora o atendimento ao cliente. Com bots de atendimento ao cliente operando 24/7, as instituições podem oferecer suporte imediato, otimizando o trabalho dos times de atendimento e vendas.

A IA ainda possibilita prever tendências de mercado e flutuações de preços com precisão, ajudando as empresas a se prepararem para o futuro. À medida que essa tecnologia é implementada, é possível tornar o setor financeiro mais eficiente e seguro.

Ferramentas de IA para finanças

Algumas ferramentas de IA impactam o setor de finanças transformando o modo de operação de diversas instituições financeiras, melhorando a eficiência, a segurança e a personalização dos serviços oferecidos. Confira a seguir, algumas dessas ferramentas.

• Robôs de investimento (robo-advisors): plataformas como Betterment e Wealthfront utilizam algoritmos para oferecer aconselhamento financeiro automatizado, ajustando portfólios com base em perfis de risco e objetivos das pessoas investidoras.

• Análise preditiva: ferramentas como Alteryx e Tableau permitem que empresas analisem grandes volumes de dados para prever tendências de mercado e o comportamento dos consumidores e consumidoras.

• Detecção de fraude: sistemas como o SAS Fraud Management e o FICO Falcon usam IA para identificar padrões de transações suspeitas, ajudando a prevenir fraudes em tempo real.

• Automação de processos financeiros (RPA): softwares como UiPath e Automation Anywhere automatizam tarefas repetitivas, como reconciliação de contas e processamento de faturas, aumentando a eficiência.

• Chatbots e assistentes virtuais: ferramentas como o Kasisto e o Amelia oferecem suporte ao cliente e consultas financeiras, respondendo a perguntas comuns e orientando pessoas usuárias em transações.

• Análise de sentimentos: plataformas que analisam notícias e redes sociais, como o Bloomberg Terminal, utilizam IA para avaliar o sentimento do mercado, ajudando quem investe a tomar decisões com maior respaldo.

• Gestão de riscos: ferramentas como RiskMetrics e BlackRock Aladdin utilizam algoritmos para modelar e prever riscos financeiros, auxiliando instituições na tomada de decisões estratégicas.

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Como implementar a IA nas finanças empresariais?

Como vimos, implementar a IA em contabilidade e nas finanças empresariais, mesmo em organizações que não são do setor financeiro (como tecnologia, educação, entre outros), pode trazer diversos benefícios. Aqui estão algumas etapas e estratégias para a implementação de IA para finanças.

1. Avalie as necessidades da empresa

Analise os processos financeiros atuais para identificar áreas que poderiam ser melhoradas com IA (como previsão de receitas, gestão de despesas ou automação de relatórios) e defina metas específicas — redução de custos, melhora na precisão das previsões financeiras ou aumento da eficiência na detecção de fraudes podem ser algumas delas.

2. Escolha as ferramentas ideais

Utilize ferramentas como Power BI ou Tableau para visualizar dados e fazer previsões financeiras. Você também pode implementar soluções como UiPath ou Automation Anywhere para automatizar tarefas repetitivas. Por fim, conte com plataformas como o Drift ou Intercom para implementar chatbots de atendimento ao cliente e consulta de informações financeiras.

3. Faça a integração dos dados

Reúna dados financeiros de diferentes fontes (sistemas ERP, CRM, entre outros) em uma única plataforma, para facilitar a análise. Assegure-se de que os dados sejam limpos e atualizados, pois a precisão da IA depende da qualidade das informações utilizadas.

4. Capacite a sua equipe

Ofereça treinamento sobre o uso de ferramentas de IA e análise de dados para a equipe financeira. Incentive uma mentalidade de inovação, onde o time esteja aberto a experimentar novas tecnologias e abordagens.

5. Aplique e faça testes

Comece com um projeto-piloto para testar a implementação da IA em uma área específica, como a previsão de fluxo de caixa, por exemplo. Colete feedbacks das pessoas colaboradoras para ajustar e otimizar os processos antes de uma implementação em larga escala.

6. Monitore e avalie

Defina KPIs (Indicadores de Performance) para medir o impacto da IA nos processos financeiros. Revise e ajuste a implementação conforme necessário, utilizando dados e feedback para aprimorar o uso da tecnologia.

7. Escale o uso

Após o sucesso inicial, amplie a aplicação da IA para financeiro em outras áreas, como gestão de risco e análise de desempenho. Você pode usar algoritmos de machine learning, por exemplo, para analisar padrões históricos e prever receitas futuras.

Outra opção, é implementar o uso de IA para identificar oportunidades de redução de custos em despesas operacionais ou, ainda, para monitorar e avaliar riscos financeiros, implementando estratégias de mitigação baseadas em dados.

Leia também: Como e por que implementar ferramentas de inteligência artificial no RH?

Quais os desafios do uso da IA em finanças?

Como vimos, o uso da IA traz diversos benefícios para o setor de finanças. No entanto, o uso dessa tecnologia também apresenta riscos, como vieses em algoritmos, ameaças cibernéticas, entre outros, que podem impactar negativamente as operações financeiras.

Por isso, há diversos estudos sendo realizados atualmente para levantar uma reflexão crítica sobre os limites da tecnologia e a importância de implementar soluções de IA de forma responsável nas empresas.

Segundo estudos sobre a “Revolução da IA nas finanças e controladoria”, a dependência crescente de algoritmos levanta preocupações quanto à transparência e a motivação das decisões automatizadas.

A segurança de dados é outro ponto levantado, principalmente em um cenário onde informações financeiras sensíveis são processadas e armazenadas digitalmente. Outro desafio é a necessidade de requalificação profissional, uma vez que as pessoas que atuam no setor financeiro precisam se adaptar a esse novo cenário, e adquirir habilidades que se tornam cada vez mais essenciais e relevantes para o mercado.

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