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Impacto da IA no setor financeiro

Impacto da IA no setor financeiro
Renata Camargo
ago. 14 - 6 min de leitura
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Inteligência Artificial terá impacto no setor financeiro tão grande quanto o surgimento da web”. A frase foi extraída de um artigo do site da Febraban e refere-se a opiniões de especialistas que participaram de um painel no Febraban Tech, maior evento de tecnologia e inovação do setor financeiro.

Se o impacto será realmente tão grande, só poderemos saber mais para frente. Por enquanto, o que podemos ter certeza é que a IA tem transformado o setor financeiro de várias maneiras. 

Para abordar o tema, separei alguns exemplos:

Gestão de riscos

O poder de processamento da IA permite a manipulação de uma grande quantidade de dados em tempo real. Os algoritmos são capazes de analisar o histórico de casos de risco e identificar os primeiros sinais de potenciais problemas no futuro (como fraudes). 

Além disso, eles fornecem previsões precisas, detalhadas e em tempo real, que são essenciais para o planejamento de negócios. A IA é capaz de, por exemplo, analisar dados de várias fontes e detectar correlações entre variáveis aparentemente não relacionadas.

Outro benefício do uso da IA na gestão de riscos é no processo de tomada de decisão, pois gestores podem contar com insights orientados por dados livres de vieses e erros. 

Redução de custos

Um estudo conduzido pela IBM constatou que a IA tem ajudado o setor financeiro a reduzir os custos.

Segundo a pesquisa, olhando para o custo anual total da função financeira como uma porcentagem da receita, metade dos que adotaram a IA tiveram uma redução de 7% ou mais nos custos, enquanto para um quarto essa redução foi de 14% ou mais.

“Claramente, a IA ajuda essas empresas a otimizar o processamento de transações, diminuindo tarefas repetitivas e trabalhosas por meio da automação inteligente”, aponta o estudo.

Melhor atendimento ao cliente

Segundo a matéria publicada no site da Febraban, o primeiro impacto da IA no setor bancário será no atendimento aos clientes. Já podemos ver isso especialmente com alguns chatbots mais “inteligentes” (ou mais bem treinados).

Em um futuro talvez muito próximo, em vez de contar com chatbots atuais para se comunicarem com os usuários finais, instituições financeiras utilizarão a IA para tirar dúvidas, receber informações sobre um produto ou serviço, renegociar dívidas, entre outros.

Ainda no texto da Febraban, é citado um estudo-cego em que pacientes se comunicaram com um médico humano e com o Chat GPT para tirar dúvidas. O resultado? A maior parte dos pacientes preferiu as explicações trazidas pela IA. 

Falando em Chat GPT, você já viu as dicas dele para melhorar as áreas de finanças e controladoria? O artigo pode ser acessado aqui.

Tomada de decisão baseada em dados

No universo financeiro a quantidade de informações para analisar aumentam cada vez mais. Desde relatórios gerenciais e dados financeiros e contábeis, até análise de cenários e notícias de mercado, tudo pode contribuir para uma tomada de decisão mais bem embasada.

Se antes a máxima “quem tem os dados tem o poder” fazia todo o sentido, hoje em dia o poder está em quem consegue transformar esses dados em insights acionáveis

Como a IA é capaz de processar uma grande quantidade de dados com uma precisão considerável, empresas e instituições financeiras podem utilizar essas informações para tomarem decisões baseadas em dados - e não mais em apenas feelings ou achismos.

Análise preditiva

Aprendizado de máquina (machine learning - ML) e IA abriram as portas para diversas previsões importantes para o setor financeiro, como:

  • Previsões de mercado, as quais podem ser utilizadas para decisões de investimento e estratégias de negociação, por exemplo.

  • Previsão de fluxo de caixa para ajudar na gestão de liquidez e no planejamento financeiro.

  • Previsões de vendas, pois a IA pode analisar dados de vendas, tendências de mercado e outros fatores para prever as vendas futuras e apoiar a gestão de inventário e recursos.

  • Previsões de taxas de juros por meio de análises de indicadores econômicos e histórico de políticas monetárias.

  • Avaliação de Risco de Crédito para prever a probabilidade de inadimplência.

E como fica o lado humano nessa história?

Existem ainda outros exemplos de impactos da IA no setor financeiro, mas acho que você já conseguiu ter uma ideia do potencial da Inteligência Artificial. Outro ponto que não posso deixar de lado é a discussão sobre humanos x IA.

Bom, é fato que muitas profissões vão se modificar devido à Inteligência Artificial (23% das profissões até 2027, segundo estudo elaborado pelo Fórum Econômico Mundial).

No entanto, especialmente para a área financeira, a IA não é capaz de substituir o conhecimento que um profissional possui do contexto da operação e suas análises das nuances e circunstâncias. Por isso, acredito que, se ela pode ajudar a trazer eficiência, agilidade e mais precisão, a parte estratégica sempre vai ficar nas mãos de humanos. 

Para fechar, encerro com a opinião de Mark D. McDonald, analista diretor sênior do Gartner Finance:

“É verdade que muitas funções podem mudar e algumas funções serão perdidas, mas alguns novos empregos serão criados. A IA não substituirá as pessoas em si, mas substituirá as pessoas que não usam IA, pois essa se torna a maneira mais produtiva de fazer negócios.” 

Ele acrescenta: “em vez de ver a automação na função financeira como uma redução do número de funcionários necessários, veja-a como uma forma de aumentar o escopo do que ela pode alcançar com o mesmo número de funcionários”.

O que você acha?




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