GenAI para instituições financeiras: quais as principais oportunidades e benefícios?

A Inteligência Artificial Generativa tem o potencial de ser uma das tecnologias com maior impacto positivo de transformação para a indústria financeira. 

A chegada da GenAI representa uma nova era para o mercado financeiro. Empresas que sabem como adotar essa tecnologia de forma estratégica já estão saindo na frente da concorrência e otimizando suas operações do atendimento ao cliente à economia de recursos. 

O estudo FSI Predictions 2023 da Deloitte estima que, nos 14 principais bancos de investimento globais, a produtividade pode aumentar em até 27% a 35% com o uso da GenAI. O resultado dessa adoção de plataformas baseadas em IA generativa nos serviços aos clientes seria uma receita adicional de US$3,5 milhões por funcionário até 2026. 

A onda de efeitos positivos da implementação da IA tradicional e da inteligência artificial generativa em diversas áreas e indústrias vem se tornando cada vez mais atrativa também para o mercado financeiro. 

No artigo a seguir, vamos explicar os conceitos mais relevantes sobre este tema assim como apresentar oportunidades que a GenAI pode trazer para empresas do setor de finanças. 

O poder transformador da GenAI

Primeiramente, antes de focarmos exclusivamente no mercado financeiro, vale a pena pontuar o que torna a inteligência artificial generativa um recurso tão revolucionário. 

O que é a IA generativa?

A inteligência artificial generativa (IA generativa ou GenAI) é um tipo de IA capaz de criar novas ideias, incluindo histórias, imagens, vídeos, músicas e conversas. Esses conteúdos são criados através de treinamento com padrões complexos a partir de bases de dados.  

O Machine Learning (Aprendizado de Máquina) é uma técnica que permite que a GenAI vá além do aprendizado inicial, possibilitando um ciclo de evolução constante a partir da interação com os usuários, praticamente sem necessidade de intervenção humana para além disso. 

A IA generativa evolui sem a necessidade de programação humana complementar na maior parte do tempo. 

No processo de treinamento, é possível habilitar a inteligência artificial generativa para aprender os mais diversos assuntos e contextos, por exemplo: idiomas, linguagens de programação, tecnologia, arte, biologia ou qualquer tema complexo. Ela reutiliza esses dados de treinamento para resolver novos problemas e criar diferentes respostas. Só para ilustrar: a GenAI pode aprender português e criar uma música original a partir do zero. 

Como funciona a GenAI?

• A IA generativa utiliza um modelo de machine learning para aprender os padrões e as relações em um conjunto de dados de conteúdo criado por humanos. Em seguida, ela usa esses padrões aprendidos para gerar novo conteúdo.  
• Modelos de base e grandes modelos de linguagem são os melhores recursos para o treinamento e aprendizado autônomo da GenAI. 

Modelos de Base (FMs) 

São modelos de ML treinados em um amplo espectro de dados generalizados e não rotulados, capazes de realizar uma grande diversidade de tarefas. Um FM usa padrões e relacionamentos aprendidos para prever o próximo item em uma sequência. 

Um artigo da AWS traz um bom exemplo do processo dos FMs: 

“Com a geração de imagens, o modelo analisa a imagem e cria uma versão mais nítida e mais claramente definida dela. Da mesma forma, com textos, o modelo prevê a próxima palavra em uma sequência de texto com base nas palavras anteriores e no contexto. Em seguida, seleciona a próxima palavra usando técnicas de distribuição de probabilidade.”

Grandes modelos de linguagem (LLMs) 

Eles são uma classe de FMs. Os LLMs têm um foco específico em tarefas relacionadas à linguagem, como resumo, geração de texto, conversação e extração de informações. Outra particularidade dos grandes modelos de linguagem é sua capacidade de realizar várias tarefas, pois contêm muitos parâmetros que os tornam capazes de aprender conceitos avançados. 

Novamente, trazemos um exemplo da AWS: 

“Por exemplo, os modelos de transformadores generativos pré-treinados (GPT) da OpenAI são LLMs. Um LLM como o GPT-3 pode considerar bilhões de parâmetros e tem a capacidade de gerar conteúdo com pouquíssimas informações. Por meio de sua exposição pré-treinamento a dados em escala da Internet em todas as suas várias formas e uma infinidade de padrões, os LLMs aprendem a aplicar seus conhecimentos em uma ampla variedade de contextos.”

Quais vantagens a adoção da GenAI traz para instituições financeiras? 

1) Análise preditiva e modelos de risco automatizados 

Além de uma capacidade mais refinada e rápida para identificar tendências a partir de dados históricos e condições de mercado atuais, a GenAI cria modelos de riscos complexos que se adaptam aos cenários em tempo real. Como resultado, ela fornece, de forma muito mais ágil, avaliações mais precisas e com respostas relevantes para que os consultores e outros profissionais envolvidos desempenhem seu papel com excelência. 

2) Negociação algorítmica 

Um modelo de IA generativa treinada especificamente para o cenário de negociação consegue criar algoritmos mais avançados e adaptáveis de cálculos. Dessa forma, é possível prever movimentações no mercado com maior precisão. Esses insights levam a tomadas de decisão com maior potencial de retorno. 

3) Gestão de carteira 

Como citamos acima, a automatização de análises e cálculos de tendências favorece o desenvolvimento de estratégias de carteiras de investimento com alto nível de personalização de acordo com cada perfil individual dos investidores. Para empresas que ainda não oferecem esse serviço, pode ser uma nova oportunidade de lucratividade. 

4) Consultores financeiros automatizados 

Uma outra possibilidade a partir da adoção da GenAI são assistentes virtuais e/ou chatbots capazes de interações e diálogos individualizados, com conhecimento qualificado para oferecer conselhos de investimento personalizados e objetivos de rendimentos para os clientes. 

5) Análise de sentimento 

A capacidade da inteligência artificial generativa de compreender e extrair insights importantes a partir de Processamento de Linguagem Natural (NLP) – e não apenas de Linguagem de Programação – permite que as empresas de finanças alcancem um conhecimento avançado sobre seus clientes e sobre o perfil do público do mercado de investimento. A análise de notícias, redes sociais, comentários, feedbacks e outros dados se torna não apenas factível, mas também rápida e eficiente. Dessa forma, é possível gerar pontuações de sentimento de consumidores. 

6) Relatórios automatizados 

O registro de operações e operações é extremamente importante para o monitoramento de processos e da conformidade regulatória. A automação de nível avançado para produção de relatórios reduz o esforço manual e aumenta a produtividade, garantindo também que padrões de segurança sejam sempre mantidos. 

De forma geral, a GenAI: 

• Favorece a otimização do desempenho dos profissionais, amplificando suas habilidades 
• Traz eficiência e produtividade para processos tecnológicos; de acordo com um estudo da Nielsen, esse aumento de produtividade pode chegar a 126% 
• Automatiza processos com modelos de base e grandes modelos de linguagem autônomos, otimizando operações internas e externas. 
• Transforma a dinâmica do mercado financeiro, tendo como resultado mais oportunidades para PMEs que saibam agir estrategicamente na adoção da IA generativa sem precisar investir em grandes equipes de TI. 

Oportunidades no setor de finanças com a GenAI

De acordo com especialistas da Amazon Web Services, uma das mais avançadas provedoras de serviços de IA e IA GenAI, essas são principais oportunidades de negócios para empresas do setor: 

1. A implementação de assistentes virtuais permite gerar recomendações de produtos e responder às consultas dos usuários, melhorando a experiência do cliente e a qualidade do atendimento em geral. 
2. As instituições de crédito podem acelerar as aprovações de empréstimos para perfis de renda menor. Estes costumam ser uma fatia inexplorada do mercado uma vez que sentem dificuldades de serem aceitos em organizações maiores. 
3. Diversos tipos de empresas que lidam com finanças podem fortalecer seus sistemas de detecção de fraudes. Dessa forma, ganham agilidade para responder em casos de sinistros e golpes de cartões de crédito e de empréstimos. 
4. Na área de investimento, o poder da IA generativa pode ser aplicado para fornecer aconselhamento financeiro seguro e personalizado aos seus clientes a um custo baixo. 

A adoção de soluções de IA generativa sem o suporte adequado tem riscos? 

Uma pesquisa global feita em uma parceria entre o MIT Sloan Management Review e o Boston Consulting Group apontou que alguns dos principais riscos encontrados em empresas que utilizam ferramentas de GenAI são em virtude de uma implementação feita de forma incorreta. 

Sem dúvida, a adoção da IA generativa traz resultados reais, mudanças práticas e geração de valor para negócios. Para isso, é preciso que toda a inclusão da tecnologia nos processos seja feita por especialistas com experiência e certificações adequadas. O mesmo é importante para que o uso dessas ferramentas esteja dentro de padrões éticos e de conformidade com leis e regulamentações. 

A DNX Brasil tem um time experiente, dedicado e certificado em IA e IA generativa 

Somos uma empresa Premier Partner da AWS. A DNX Brasil é construída por equipes de alto nível de especialização com reconhecimento e certificações em IA e GenAI. 

São dezenas de cases de sucesso que comprovam nossa expertise em evoluir negócios com o propósito de trazer os melhores resultados para nossos clientes. 

Entenda como aplicar a Inteligência Artificial Generativa na prática na sua empresa. 

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