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5 tendências de IA para o mercado financeiro

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Foto: Divulgação

O mercado financeiro está em constante evolução e a Inteligência Artificial (IA) está desempenhando um papel cada vez mais significativo. À medida que as tecnologias avançam, as instituições financeiras buscam maneiras de se adaptar e inovar para manter a competitividade. Segundo uma pesquisa global recente da McKinsey, cerca de um terço das grandes e médias empresas já estão usando IA em suas operações rotineiras. Além disso, 40% delas aumentarão seus investimentos nessa inovação, devido aos avanços exponenciais observados em IA Generativa, principalmente.

A IA oferece uma gama de soluções que vão desde a análise de grandes volumes de dados até a automação de processos complexos, aumentando a eficiência operacional. Com a capacidade de aprender e melhorar continuamente, os sistemas de IA estão ajudando a transformar a forma como os serviços financeiros são oferecidos e geridos.

A aplicação da IA no mercado financeiro não se limita apenas à automação de tarefas. Ela também está sendo utilizada para melhorar a experiência do cliente, prever tendências de mercado, identificar fraudes e gerenciar riscos de maneira mais eficaz. As otimizações chamam a atenção dos investidores no mercado – a Gartner já prevê um aumento nas aquisições de negócios baseados em IA, além do uso da tecnologia para aprimorar processos, como indicado nas tendências de fusões e aquisições.

O especialista Thiago Oliveira, CEO e fundador da Monest – empresa de recuperação de ativos através da cobrança de débitos por inteligência artificial –, explica que hoje a tecnologia tem sido muito bem aceita pelas empresas e proporcionado bons resultados nas aplicações. “Isso vem trazendo para o mercado um leque de possibilidades de novos negócios e novas criações de produtos. Hoje, tudo o que as empresas cogitarem fazer, elas pensarão em como usar a  IA para melhorar o processo e proporcionar uma melhor experiência para o usuário”, ressalta.

Isso não é diferente no mercado financeiro. O setor está se tornando mais dinâmico e responsivo às mudanças, permitindo que as empresas se adaptem rapidamente a novas oportunidades e desafios como: eficiência operacional com otimização de processos internos, tomada de decisão assertiva, acessibilidade e conveniência para os clientes, inovação e criação de novos produtos, segurança cibernética e redução de custos e risco de fraudes.

Entre as tendências de IA identificadas para o mercado financeiro, estão:

  • Automação de Processos Robóticos (RPA)

A RPA está sendo amplamente adotada para automatizar tarefas rotineiras e repetitivas, como processamento de transações, verificação de conformidade e gerenciamento de contas. Essa automação não apenas aumenta a eficiência operacional, mas também reduz custos e minimiza erros humanos, permitindo que os funcionários se concentrem em atividades mais estratégicas.

  • Análise de Big Data e Machine Learning

A análise de grandes volumes de dados usando técnicas de machine learning está ajudando as instituições financeiras a obter insights mais profundos sobre comportamentos de clientes, tendências de mercado e riscos potenciais. Isso permite uma tomada de decisão mais informada e estratégias de investimento mais precisas. Modelos preditivos avançados estão sendo utilizados para prever movimentos de mercado, identificar padrões de fraude e personalizar ofertas de produtos.

  • Assistentes Virtuais e Chatbots

Os assistentes virtuais e chatbots baseados em IA estão se tornando uma parte essencial do atendimento ao cliente no setor financeiro. Eles podem responder a consultas de clientes em tempo real, fornecer assistência personalizada e executar transações simples, melhorando a experiência do cliente e reduzindo a carga de trabalho dos atendentes humanos.

  • Gerenciamento de Riscos e Detecção de Fraudes

A IA está sendo utilizada para aprimorar os sistemas de gerenciamento de riscos e detecção de fraudes. Algoritmos de machine learning podem analisar grandes quantidades de dados em tempo real para identificar atividades suspeitas e anomalias que poderiam passar despercebidas pelos métodos tradicionais. Isso permite uma resposta mais rápida e eficaz a ameaças de segurança.

  • Trading Algorítmico

O trading algorítmico, ou trading automatizado, utiliza algoritmos de IA para executar negociações no mercado financeiro com base em parâmetros predefinidos e análises de dados em tempo real. Esses algoritmos podem reagir a mudanças no mercado em frações de segundo, aproveitando oportunidades de negociação que seriam impossíveis para traders humanos detectarem e executarem com a mesma rapidez.

Para as empresas que desejam iniciar as aplicações de IA nos processos, é preciso adotar uma abordagem estratégica e bem planejada, começando por identificar processos adequados para automação, selecionar ferramentas seguras, e desenvolver modelos robustos de IA para análise preditiva e detecção de fraudes.

O especialista Thiago Oliveira explica, ainda, que integrar essas tecnologias com sistemas existentes e monitorar continuamente seu desempenho garantirá não apenas eficiência operacional, mas também uma tomada de decisão mais informada e uma experiência do cliente melhorada através de interações automatizadas e personalizadas. “É certo que a IA está ditando o futuro. Cabe saber quais serão as empresas que aproveitarão essa onda de oportunidade de inovação. Quem não se adaptar, certamente ficará para trás nessa corrida tecnológica”, finaliza.

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