I. Introdução
A inteligência artificial está se tornando agora um dos quatro pilares da transformação digital nas respectivas indústrias, e o mercado financeiro não é exceção. Nos últimos anos, as tecnologias de IA vêm experimentando avanços significativos, o que posiciona as instituições financeiras a aproveitarem essas inovações em soluções mais avançadas e precisas.
Data: 8 de setembro de 2023
Mercado Global de IA por Região, 2025
Esta série irá guiá-lo através das dores de cabeça de ponta nos principais desafios. Mostraremos as soluções de IA disponíveis nos mercados financeiros e como a automação de processos pode ser suplementada e complementada com dados e análise de dados necessários para identificar tendências de risco no mundo bancário em direção a um futuro financeiro sustentável.
Também exploraremos os potenciais desafios que as instituições enfrentam ao implementar essas capacidades, incluindo considerações éticas, integrações com sistemas tradicionais e a necessidade de formação profissional. A partir do próximo artigo desta série, destacaremos as inovações para 2025, as disrupções no comportamento dos consumidores, bem como os impactos em todo o ecossistema financeiro.
Gostaríamos de oferecer com este texto uma visão abrangente da importância que a inteligência artificial terá para o novo mundo de oportunidades financeiras que se desenrolarão nos próximos anos. Se você é um investidor ou atua na área, esperamos ouvir de você e que tenha as previsões que o ajudarão a lidar com as oportunidades e os desafios à frente.
II. Hoje, a maneira como a Inteligência Artificial está mudando o Mercado Financeiro
Como um grande divisor de águas, a IA está reestruturando o mercado financeiro como o vimos, facilitando inovações que auxiliam na otimização da eficiência, interação com o cliente no setor financeiro e ampliando a tomada de decisões estratégicas. Observamos algumas tendências-chave que estão moldando a IA no setor de serviços financeiros hoje.
Bem, vamos entender como podemos automatizar esses processos.
Os processos financeiros automatizados são um dos casos de uso de IA mais adotados dentro das instituições financeiras. Muitas dessas funções já utilizam algoritmos avançados de autoatendimento e métodos de aprendizado de máquina que automatizam tarefas específicas que, até recentemente, requeriam intervenção humana. Desde a preparação de relatórios de ganhos até a execução de negociações de alta velocidade — está tudo aqui.
É aqui que entram os robôs de software (RPA — Automação de Processos Robóticos), eles são implementados para reduzir custos operacionais, aumentar a precisão e permitir que os funcionários concentrem tempo em tarefas de maior valor, como consultoria e atendimento ao cliente.
O mesmo se aplica à detecção de fraudes e automação de resoluções de contas. Para reduzir riscos e melhorar a segurança nas transações financeiras, os sistemas de IA analisam padrões de transações em tempo real e identificam comportamentos transacionais que diferem do padrão estabelecido.
B. Análise de Dados e Previsão de Tendências
O segundo se refere à tendência macro do setor financeiro liderando com a convergência da IA, que possibilitará a coleta e análise de muitos dados. As instituições usam big data e técnicas de aprendizado de máquina para identificar padrões preditivos a partir do comportamento do consumidor e das tendências de mercado.
Esse poder de análise socioeconômica é capaz de desafiar a lógica clássica de big data, onde bancos ou outros atores dos serviços financeiros podem, da maneira mais rápida e relevante, oferecer produtos ou serviços às famílias, aumentando a satisfação e a lealdade à marca. A análise preditiva pode usar esses relacionamentos entre algumas entidades para permitir que as instituições se adiantem aos seus clientes enquanto criam e modelam quais clientes têm mais probabilidade de solicitar empréstimos ou investir em quais produtos, etc.
Isso contribui não apenas para uma estratégia de marketing otimizada, mas também para processos aprimorados de gestão de carteira e alocação de recursos.
C. Gerenciamento de Riscos e Conformidade
Mas as instituições finalmente aprenderam a gerenciar riscos, e a IA agora está fazendo a transição para ajudá-las a gerenciar e avaliar seus riscos. Cenários de risco são gerados e eventos adversos são modelados, usando algoritmos avançados de IA, permitindo que as instituições estejam mais bem preparadas e respondam mais rapidamente quando crises surgem.
A regulamentação poderia ser a função mais crucial da indústria financeira, e a IA está ajudando suas instituições a atender a padrões cada vez mais rigorosos. Essas enormes instituições têm a capacidade de implementar programas formais de conformidade por meio de análise substantiva de dados e automação, para monitoramento constante e relatórios de atividades para mitigar e reduzir a exposição a riscos de penalidades à governança corporativa.
Aqui está uma visão das últimas tendências de IA no mercado financeiro. A base para algumas inovações potencialmente disruptivas da indústria já está sendo criada com o desenvolvimento dessas ferramentas que, uma vez treinadas, tornam-se cada vez mais poderosas no domínio, aprendendo com dados adicionais.
III. Obstáculos ao Uso de IA
Além das vantagens que a IA está infundindo no mercado financeiro, há milhares de questões que precisam ser resolvidas de alguma forma. Onde essas barreiras existem, podem comprometer a eficácia da tecnologia em si e a disposição das instituições e consumidores em confiar em seu uso.
Leia mais sobre algumas das questões que precisam ser abordadas para permitir a aplicação contínua e fluida da IA em todo o ecossistema financeiro.
A. Questões Éticas e de Privacidade
Um dos principais desafios da tendência do mercado financeiro usando inteligência artificial em seu negócio são questões éticas e de privacidade. Os algoritmos de IA só funcionam bem; dessa forma, a coleta e o processamento desenfreado de dados pessoais.
Isso levanta muitas questões relacionadas à privacidade do consumidor e dados sensíveis. Uma violação de dados ou uso indevido de informações por uma empresa de serviços financeiros pode fazer com que os clientes busquem soluções alternativas. Além disso, viés e discriminação são preocupações que surgem ao tomar decisões com base em algoritmos de caixa preta. Portanto, as robustas estruturas, diretrizes e medidas de conformidade para ética e privacidade no contexto do uso das soluções de IA devem muito ao bem estruturado setor bancário.
B. Conexão de Sistemas Dispares
Outro desafio é o que as finanças e sistemas legados estão sendo utilizados. A maioria dessas instituições opera com grandes esforços usando sistemas legados que foram projetados antes da proliferação de sistemas avançados, como a IA, na forma que são hoje.
Isso é custoso e difícil quando se trata de migração de dados e adaptações de processos. E, como o contexto em direção aos novos sistemas de IA carrega riscos operacionais e, portanto, de segurança, também são relevantes para tecnologias operacionais estabelecidas. As instituições precisam definir seus planos de modernização de onde soltarão a nova aplicação dos sistemas legados existentes para não simplesmente “jogar o bebê fora com a água do banho”, operando o novo sistema em paralelo com os sistemas legados até que forneçam uma transição suficiente e confiável.
C. Educação e Treinamento
Consequentemente, o alto número de especialistas atuando em departamentos de dados e IA é um dos maiores facilitadores do estabelecimento bem-sucedido dessa tecnologia no domínio financeiro. Isso significa que, à medida que a demanda por profissionais fluentes nas nuances técnicas e financeiras da IA cresce, não há um pool de talentos suficientemente profundo.
Isso cria uma desconexão entre as instituições e a capacidade de aproveitar o poder da IA. A solução para esse dilema é incentivar as empresas a investir melhor seus recursos em fases, onde tem que proporcionar treinamento para seus trabalhadores qualificados. Estruturas em torno de equipes e uma mentalidade de aprendizado são componentes-chave de parcerias com instituições educacionais para capacitar a força de trabalho para as necessidades futuras na era da IA.
Portanto, os desafios apresentados pela disponibilização de Inteligência Artificial no mercado financeiro precisam ser tratados com um toque refinado para maximizar o potencial revolucionário do que o domínio reserva. E aqueles que conseguirem resolver esses e outros problemas estarão em uma posição única para aproveitar as capacidades da IA e atuar em um mercado agudamente competitivo e em crescimento.
IV. Tecnologia de IA na Indústria Financeira | 2025
Se T+1 fosse um filme B do futuro em 2022, 2025 verá a realização da IA como um pilar do ecossistema financeiro, impulsionando não apenas como as instituições funcionam de dentro para fora, mas também como os consumidores interagem com as finanças.
Esse futuro brilhante é possibilitado por um ambiente de novas tecnologias, novos comportamentos do consumidor e um ecossistema financeiro alterado em relação ao sistema legado.
Rumo ao Futuro da Tecnologia →
Uma das grandes tendências que podemos esperar em cinco anos é a tecnologia de aprendizado de máquina ainda mais avançada e os algoritmos de IA. Eles ajudarão a analisar dados financeiros rapidamente, entregando previsões de preços e tendências de mercado mais precisas.
Chatbots e assistentes virtuais também serão essenciais para a interação com o cliente e o tempo de resposta, proporcionando um serviço imediato e personalizado. Eles não apenas ajudarão diretamente a resolver problemas, mas também darão conselhos sobre gerenciamento financeiro e de serviços — e seus conselhos serão baseados em análises de conjuntos de dados ricos sobre o que as pessoas querem e como agem.
Mudanças no Comportamento do Consumidor
Data, e o treinamento que você faz, e instrução ajustada por leitores, usuários, clientes, vendas, amigos e família. Isso significa que os clientes se sentirão cada vez mais compelidos a usar tecnologias digitais para realizar suas transações bancárias.
O uso de treinamento financeiro baseado em IA é uma necessidade crescente, pois pode ser benéfico para os consumidores oferecer sugestões adequadas à sua posição financeira que podem ajudá-los a melhorar suas decisões monetárias em termos de investimento, poupança, empréstimos e outras ferramentas de gerenciamento de dinheiro. Não apenas isso, as tecnologias de IA também podem melhorar a transparência do sistema financeiro, o que ajuda a construir confiança no consumidor e a melhorar os relacionamentos bilaterais.
A Nova Paisagem Financeira e a Crescente Competição
A geração de IA será implantada mais amplamente, e a competição direta em todos os setores degradará o mercado financeiro. Esperem que fintechs e startups entrem e disrupcionem ainda mais, oferecendo soluções que aproveitam as preferências dos consumidores no seu próprio tempo, em vez de renovações transacionais.
Não se trata apenas da transferência direta de riqueza — o futuro das finanças está em novos produtos que utilizam novas tecnologias (Internet das Coisas, blockchains, contratos inteligentes, detentores finais, transferências de valor mais complexas, etc.).
Tarefa: No Ano de 2025, a Inteligência Artificial Estará em Ascensão no Setor Financeiro Também e Isso Simplificará o Acesso para Investidores e Consumidores a Inovações. Este é apenas o começo de uma nova indústria financeira de IA que tem mais potencial do que aparenta!
V. Conclusão
Nosso mundo, e nossas vidas com o digital, estão cada vez mais interconectados e, como tal, a inteligência artificial está se tornando rapidamente uma força transformadora no mercado financeiro. No curto e longo prazo, tendências como automação de processos, análise de dados em tempo real e gestão de riscos ditarão a trajetória futura das instituições financeiras. A IA tem o potencial não apenas de aumentar a eficiência de uma empresa, mas também de mudar a espécie de interação do consumidor com qualquer instituição dada.
