Nos serviços financeiros, os dados orientam decisões críticas e moldam a estratégia. À medida que a concorrência se intensifica, utilizar análises sofisticadas e desenvolver modelos fiáveis é essencial para manter uma vantagem.
Durante anos, a criação destes modelos foi um processo complexo e frequentemente manual, que dependia fortemente de competências especializadas em ciência de dados e de prazos longos. Mas o panorama está a mudar.
A tecnologia de IA generativa (GenAI) está a mudar a forma como as instituições financeiras tiram partido dos seus dados, desenvolvem modelos e promovem a produtividade entre as equipas. Os assistentes baseados em IA generativa (consultores digitais semelhantes à Siri, capazes de realizar o trabalho pesado da criação de modelos e da análise de dados) estão a ter um impacto profundo no panorama das análises e da modelação dos serviços financeiros.
Redefinir o desenvolvimento de modelos
Um dos aspetos mais promissores dos assistentes de IA generativa é a sua capacidade de acelerar processos de modelação que tradicionalmente demoravam meses, reduzindo-os a dias ou até horas. Desde gerar código para junções complexas de dados até fornecer informações imediatas, estes assistentes minimizam os estrangulamentos que podem atrasar os fluxos de trabalho analíticos.
A IA generativa vai mais longe ao sintetizar conjuntos de dados de grande escala e criar cenários realistas para complementar os dados existentes, o que melhora significativamente a precisão dos modelos, especialmente quando se trabalha com dados escassos ou incompletos.
Para as instituições financeiras, esta eficiência permite reduzir o tempo de chegada dos produtos ao mercado e obter poupanças de custos substanciais. Ao reduzir os recursos necessários para desenvolver modelos, as empresas podem atribuir mais orçamento ou recursos à inovação e menos a processos de dados trabalhosos.
A IA generativa também ajuda a realizar testes de esforço às carteiras de investimento, gerando cenários de mercado sintéticos e garantindo a robustez perante flutuações inesperadas do mercado.
Os primeiros utilizadores desta tecnologia relataram reduções no tempo de criação de dados de até 75% (de acordo com o feedback recebido pela Experian dos seus clientes), uma mudança que não só acelera os prazos dos projetos, como também maximiza a produtividade e permite às equipas direcionar os seus esforços para oportunidades de mercado de maior valor.
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Facilitar o acesso aos dados através do processamento de linguagem natural
Uma das barreiras mais significativas nas análises avançadas sempre foi a competência técnica necessária para trabalhar com conjuntos de dados complexos. É frequente os cientistas e analistas de dados terem de escrever código complexo e executar consultas extensas para obter informações, um conjunto de competências que limita o acesso às análises a um grupo restrito de especialistas.
Os assistentes de IA generativa ultrapassam estas barreiras com o processamento de linguagem natural (NLP), permitindo que utilizadores com diferentes níveis de experiência interajam com os dados através de consultas simples e intuitivas.
Com o NLP, os analistas de vários departamentos — quer trabalhem em finanças, marketing ou gestão de riscos — podem fazer perguntas, criar modelos e obter informações sem competências avançadas de programação.
Esta democratização da análise de dados significa que mais pessoas dentro de uma organização podem participar na tomada de decisões orientada por dados, criando uma cultura em que as informações circulam livremente e a colaboração prospera.
Ao tornar as análises mais acessíveis com software de NLP, a IA generativa promove uma abordagem mais inclusiva, na qual as informações circulam livremente, a colaboração prospera e a tomada de decisões informadas se torna um esforço coletivo.
Colaboração no setor
Uma chave essencial para a facilidade de utilização de qualquer assistente de IA generativa reside na forma como este foi desenvolvido. Os assistentes de IA generativa não devem ser criados isoladamente; os melhores são desenvolvidos através de uma estreita colaboração entre um fornecedor de tecnologia com conhecimentos profundos em IA e os seus clientes do setor.
Desta forma, o assistente compreende verdadeiramente a nomenclatura, os processos, os pontos problemáticos e os desafios do setor, bem como todas as particularidades específicas da área, para poder fornecer informações relevantes quando solicitado.
Antes de utilizar um assistente de IA generativa, uma boa regra geral é avaliar a profundidade dos conhecimentos do seu criador sobre o setor e o seu historial. Se, durante essa avaliação, o assistente “fala a linguagem do setor” e fornece provas concretas de que reduz o tempo de geração de análises ou de desenvolvimento de modelos, poderá ser uma escolha vencedora.
Equilibrar os ganhos de produtividade com uma utilização responsável da IA
A produtividade é frequentemente a principal motivação para adotar soluções baseadas em IA. Ao simplificar o desenvolvimento de modelos e reduzir o tempo de processamento de dados, os assistentes de IA generativa oferecem às organizações a oportunidade de operar de forma mais eficiente, aumentando a produtividade sem elevar a complexidade operacional.
Contudo, isto implica a necessidade de abordar considerações éticas. Garantir a transparência, a precisão e a equidade nos modelos de IA é crucial, sobretudo à medida que estes modelos são cada vez mais utilizados em decisões de elevado risco, como aprovações de empréstimos e avaliações de crédito.
Os principais assistentes de IA generativa dispõem de salvaguardas e medidas de transparência para promover uma utilização ética. A GenAI também apoia as instituições financeiras, fornecendo ferramentas para a conformidade regulamentar, como a geração de relatórios em tempo real e a identificação de potenciais violações.
Uma atenção adequada à IA responsável estabelecerá um padrão sustentável num mundo onde os organismos reguladores e os consumidores dão prioridade à transparência e à responsabilização.
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Aplicações futuras
Embora as aplicações iniciais da GenAI na modelação e na análise já proporcionem benefícios significativos, isso é apenas a ponta do icebergue. Os futuros assistentes de IA abordarão vários desafios em diferentes setores, com aplicações específicas como a conformidade regulamentar, a experiência do cliente e o marketing.
A GenAI também abre novas oportunidades para as instituições financeiras simularem condições de mercado, otimizarem dinamicamente as carteiras e aperfeiçoarem as estratégias de personalização dos clientes.
Ao simplificarem o acesso à análise, facilitarem a colaboração entre departamentos e apoiarem práticas de IA ética, os assistentes de IA generativa representam uma ferramenta transformadora e colaborativa que mudará para sempre a forma como as instituições financeiras interagem com os seus dados e os rentabilizam.
O caminho a seguir
A GenAI representa uma mudança na forma como os dados são acedidos, processados e aplicados nos serviços financeiros. À medida que as instituições financeiras procuram aumentar a produtividade, otimizar as operações e proporcionar valor aos clientes, os assistentes de genAI são um aliado valioso na procura de eficiência e inovação.
Esta tecnologia também oferece uma chave para uma melhor avaliação de riscos, permitindo às instituições modelar com maior precisão os riscos sistémicos e os efeitos em cascata. A GenAI assinala uma nova era em que os dados são mais do que um recurso; catalisam o crescimento, a colaboração e a utilização responsável da IA.
As perspetivas para a IA generativa nos serviços financeiros e noutros setores são promissoras. As organizações que adotarem esta tecnologia agora estarão bem posicionadas para assumir a liderança. Ao melhorar a análise, reduzir os custos e tornar os dados mais acessíveis, esta abordagem transformará a forma como as instituições financeiras — e setores como os cuidados de saúde, o marketing e o setor automóvel — operam.
Vamos estabelecer um novo referencial para a forma como as empresas tomam decisões com base em dados e transformar os setores a longo prazo.
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