IA em finanças? Se você não está familiarizado com essa combinação, é provável que esteja perdendo muito. Os principais objetivos das instituições financeiras -bancos, fundos de hedge e seguradoras-são minimizar riscos, reduzir custos e fornecer serviços de atendimento ao cliente de alta qualidade para clientes que usam IA.
Com grandes quantidades de dados no setor financeiro setor, torna-se cada vez mais importante o uso de IA para análise de dados, gerenciamento de riscos, atendimento personalizado e gerenciamento de portfólios. De acordo com uma pesquisa realizada em 2023 pela NVIDIA em 200 instituições financeiras com sede na América e na Europa, as empresas estavam trabalhando nos seguintes casos de uso:
26% delas estavam trabalhando em um grande modelo de linguagem23% no Sistema de Recomendação23% na Otimização de Portfólio22% na Detecção de Fraude
Metade dos entrevistados acreditavam que a IA aumentaria seus retornos anuais em 10% e um terço estimou que a IA reduziria suas despesas anuais em 10%
Neste blog, aprenderemos sobre casos de uso de IA em finanças, seus benefícios e os desafios que as instituições financeiras enfrentam ao empregar IA.
AI in Finance
AI é uma combinação de dados, poder computacional e tecnologia. O aspecto tecnológico da IA é o seguinte:
Machine Learning: Machine Learning consiste em algoritmos que podem ser treinados em dados financeiros, supervisionados ou não, para classificar, prever e encontrar anomalias em dados financeiros.
Deep Learning: Deep Learning emprega redes neurais para analisar dados financeiros. O Deep Learning é adequado quando temos bilhões de registros para dados de mercado.
Processamento de linguagem natural: o processamento de linguagem natural em finanças é usado para analisar e extrair informações de contratos, análise de sentimento dos mercados financeiros e aprimorar o cliente experiência em fintech usando chatbots.
Quais são os casos de uso de IA em finanças?
Detecção de fraude
Fraude em bancos e finanças não apenas causa dificuldades financeiras, mas também afeta a imagem da instituição. A IA é treinada em dados históricos e pode diferenciar uma transação típica de uma anomalia. À medida que mais dados e métodos de pesquisa se tornam disponíveis, a precisão dos sistemas de IA para detectar fraudes aumentará ainda mais.
Avaliação de risco
A avaliação de risco é essencial para verificar a elegibilidade do empréstimo e a probabilidade de um mutuário inadimplente em um empréstimo. A IA pode analisar registros de crédito e demonstrações financeiras para avaliar os perfis de risco dos mutuários. Além disso, os auditores podem usar IA para examinar registros financeiros para garantir que a empresa cumpra as leis e regulamentos aplicáveis.
Negociação
A IA é treinada em anos de dados financeiros e pode identificar tendências que pode ser difícil de ver a olho nu. Simplificando, a IA gera melhores sinais de negociação. A IA pode ser usada em negociações de alta frequência, onde as negociações são realizadas em frações de segundo com a ligeira flutuação dos preços. As empresas de gerenciamento de portfólio podem desenvolver sistemas de IA para obter taxas de retorno mais altas, o que ganhará a confiança dos clientes e, por sua vez, trará mais negócios.
Atendimento ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana
No setor bancário, Os chatbots orientados por IA podem fornecer atendimento ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, respondendo a perguntas comuns. Com o advento do ChatGPT, não há como negar o potencial de negócios de grandes modelos de linguagem.
Quais são os benefícios de usar IA em finanças?
Economia de tempo
A IA em finanças economiza tempo ao automatizar tarefas repetitivas, liberando os humanos para lidar com questões complexas. Os auditores não precisam ler os registros financeiros de uma empresa durante a auditoria. Além disso, utilizar chatbots de suporte ao cliente em aplicativos fintech economiza tempo, acelera processos e fornece serviço 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Economiza dinheiro
A IA ajuda na detecção de fraudes, gerenciamento de portfólio e risco avaliação ao conceder empréstimos. Assim, o uso de IA pode ajudar uma instituição financeira a tomar decisões bem informadas que minimizam as perdas.
Eficiente
O erro humano no ecossistema financeiro pode ter efeitos adversos. Os sistemas de IA são eficientes na tomada de decisões complexas, reduzindo o risco de erro humano.
Desafios do uso de IA em finanças
Qualidade de dados
Garbage In, Garbage Fora. A criação de uma estratégia de dados eficaz para uma instituição financeira exige a devida diligência. Identificar e examinar fontes de dados, coletá-los e convertê-los no formato necessário pode ser um desafio para setores financeiros orientados por IA.
Privacidade e segurança de dados
As instituições financeiras usam dados pessoais todos os dias dia. Portanto, é essencial que eles adotem medidas de segurança para manter os dados pessoais privados. Além disso, eles devem seguir as leis de regulamentação de dados para entender o uso legal dos dados.
Viés
O comportamento gnóstico em relação a variáveis como cor, raça, etnia ou gênero é chamado de viés na IA. Os dados de treinamento históricos podem ter vieses que podem se traduzir em sistemas de IA. Aplicativos tendenciosos podem ser prejudiciais: limitações na concessão de empréstimos a um grupo minoritário. A avaliação e o gerenciamento de riscos são necessários para um aplicativo de IA imparcial.
AI in Finance-Way Forward
AI em finanças pode melhorar a experiência do cliente, detectar transações fraudulentas, avaliar riscos, ajudar a fazer estratégias de negociação para fundos de hedge e outros enfeites. O ecossistema de IA (aplicativos e métodos de pesquisa) está em constante evolução e os clientes se inclinam para experiências descomplicadas. As instituições financeiras devem atualizar constantemente seus sistemas de IA com base nas necessidades de seus clientes e nos casos de uso de IA de ponta disponíveis.