A transformação digital dos serviços financeiros disparou nos últimos anos, abrindo novas possibilidades para inovação e otimização. Entre as tecnologias de ponta está a IA generativa, um subcampo da inteligência artificial conhecido por suas diversas aplicações, como criação de novos conteúdos, sejam textos, imagens ou simulações complexas. A adoção da IA generativa nos serviços financeiros permite que as instituições a utilizem em várias aplicações, desde detecção de fraudes até atendimento ao cliente.
De acordo com a renomada firma de capital de risco Andreessen Horowitz, em seu artigo “Os serviços financeiros adotarão a IA generativa mais rápido do que você imagina”, o setor de serviços financeiros será um dos grandes beneficiários da revolução da IA generativa. Isso será possível ao usar de forma inteligente grandes modelos de linguagem treinados em dados financeiros históricos, promovendo inovação em uma variedade de casos de uso intensivos em mão de obra humana.
Este artigo abrangente irá guiá-lo pela jornada evolutiva da IA generativa, seus mecanismos subjacentes e suas diversas aplicações. Também exploraremos os desafios e considerações éticas associados a essa tecnologia inovadora.
Aqui está o que você aprenderá sobre como a IA generativa será usada nos serviços financeiros:
A jornada evolutiva da IA generativa
Como funciona a IA generativa
Avaliando modelos de IA generativa
Tipos de modelos de IA generativa: uma visão geral
Por que usar IA generativa nos serviços financeiros?
Casos de uso de IA generativa nos serviços financeiros
Desafios e direções futuras
A jornada evolutiva da IA generativa
A IA generativa não é um conceito novo; existe desde os anos 1960, aparecendo inicialmente em chatbots. No entanto, a IA generativa ganhou destaque significativo em 2014, com a introdução das Redes Adversariais Generativas (GANs). Essas redes podiam criar imagens, vídeos e áudios convincentemente autênticos de pessoas reais.
Desde então, a tecnologia evoluiu rapidamente, com transformadores e grandes modelos de linguagem (LLMs) desempenhando um papel crítico em sua adoção generalizada.
A jornada de algoritmos simples para redes neurais complexas tem sido revolucionária, e o futuro promete ainda mais avanços.
Como funciona a IA generativa
Os modelos de IA generativa utilizam diferentes abordagens de aprendizado, incluindo aprendizado não supervisionado ou semi-supervisionado, para treinamento. Isso permite que as organizações usem rapidamente uma grande quantidade de dados não rotulados para criar modelos base.
Esses modelos base podem ser usados como alicerces para sistemas de IA capazes de realizar várias tarefas. Exemplos de modelos base incluem GPT-4 e Stable Diffusion. Os algoritmos por trás desses modelos são complexos, mas incrivelmente eficazes, frequentemente imitando os caminhos neurais do cérebro humano para gerar saídas realistas e coerentes.
Essa nova tecnologia promete transformar indústrias que ainda dependem fortemente da intervenção humana, como os serviços bancários e financeiros. Desde o atendimento personalizado ao cliente até análise financeira, relatórios e gestão de riscos, muitas atividades ainda exigem profissionais especializados para operar.
Instituições financeiras que adotam a IA generativa podem, portanto, liderar essa transformação.
Avaliando modelos de IA generativa
Ao avaliar um modelo de IA generativa, três requisitos principais devem ser considerados:
Qualidade: As saídas geradas devem ser de alta qualidade. No setor financeiro, o modelo precisa ser o mais preciso possível, já que “alucinações” confiantes podem ter consequências drásticas.
Diversidade: Um bom modelo generativo deve capturar os modos minoritários em sua distribuição de dados sem sacrificar a qualidade da geração.
Velocidade: Muitas aplicações exigem geração rápida, como edição de imagens em tempo real.
Esses critérios são essenciais para avaliar a eficácia de um modelo generativo e garantir que ele atenda às necessidades específicas de várias aplicações.
Tipos de modelos de IA generativa: uma visão geral
Compreender os diferentes tipos de modelos de IA generativa pode nos ajudar a entender a versatilidade e o potencial da tecnologia.
Aqui estão alguns dos modelos mais notáveis:
Modelos de Difusão
Autoencoders Variacionais (VAEs)
Redes Adversariais Generativas (GANs)
Transformadores
Redes Neurais Recorrentes (RNNs)
Modelos de Difusão
Modelos de difusão, ou modelos probabilísticos de difusão de ruído, utilizam um processo de difusão em duas etapas (direta e reversa) para criar saídas de alta qualidade.
Esses modelos são excelentes para identificar padrões sutis, tornando-os valiosos para processos de conformidade ou certas gestões de risco. Além disso, modelos de difusão são ideais para a geração de dados sintéticos, úteis para treinar modelos de IA para detecção de fraudes. Contudo, são computacionalmente intensivos e podem não ser ideais para aplicações em tempo real.
Autoencoders Variacionais (VAEs)
Os Autoencoders Variacionais (VAEs) são um tipo de modelo generativo que consiste em um codificador e um decodificador. O codificador comprime os dados de entrada em um espaço latente, e o decodificador reconstrói os dados originais a partir dessa forma compactada.
Embora os VAEs sejam particularmente úteis para geração de imagens ou textos devido às suas habilidades de modelagem generativa, na gestão de riscos financeiros eles se destacam em tarefas que exigem velocidade e eficiência, como a detecção de fraudes em tempo real.
Embora possam não produzir saídas tão detalhadas quanto os modelos de difusão, seus tempos de processamento mais rápidos os tornam uma escolha prática para cenários onde a detecção de anomalias em larga escala e em tempo real é essencial.
Os VAEs oferecem um equilíbrio entre qualidade e eficiência computacional, tornando-se uma ferramenta versátil no panorama da IA generativa.
Redes Adversariais Generativas (GANs)
As Redes Adversariais Generativas (GANs) consistem em duas redes neurais: um gerador e um discriminador. O gerador cria novos dados, enquanto o discriminador avalia sua autenticidade. As duas redes são treinadas juntas para melhorar o desempenho.
As GANs ganharam destaque por sua capacidade de produzir saídas altamente realistas e detalhadas, tornando-se uma escolha forte para tarefas complexas de detecção de fraudes no setor bancário. Sua capacidade de gerar dados que imitam de perto transações reais permite sistemas de detecção de fraudes mais precisos e robustos do que as abordagens tradicionais baseadas em regras.
Treinadas com dados históricos, elas podem distinguir com precisão transações legítimas, enquanto se destacam na detecção de anomalias para prever transações fraudulentas. No entanto, as GANs podem ser intensivas em termos computacionais e exigir recursos significativos para treinamento e implantação. Apesar desses desafios, suas saídas de alta qualidade fazem delas uma opção atraente para fintechs que buscam aprimorar suas capacidades de detecção de fraudes.
Transformadores
Embora não sejam tradicionalmente modelos generativos, transformadores como o BERT, do Google, e o GPT, da OpenAI, são altamente eficazes em tarefas de processamento de linguagem natural (NLP) e incrivelmente versáteis.
Os transformadores têm sido adaptados para várias aplicações em IA generativa, graças à sua arquitetura altamente paralelizável e à capacidade de lidar eficientemente com sequências.
No setor financeiro, os transformadores têm se tornado cada vez mais populares devido à sua versatilidade e eficiência. Eles podem codificar não apenas texto, mas também dados transacionais, tornando-os altamente eficazes para detecção de fraudes e avaliação de riscos. Além disso, suas capacidades de processamento paralelo permitem decisões rápidas, cruciais em aplicações em tempo real.
Os transformadores também alimentam assistentes virtuais, que podem aumentar a capacidade de analistas de risco, ajudar agentes de atendimento ao cliente ou atuar como chatbots voltados para os clientes.
Embora o treinamento de modelos de IA generativa baseados em transformadores possa exigir recursos computacionais substanciais, sua velocidade e adaptabilidade os tornam ativos valiosos para organizações que buscam reforçar seus sistemas de gestão de riscos.
Redes Neurais Recorrentes (RNNs)
As Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são um tipo de rede neural projetada para lidar com dados sequenciais, mantendo uma forma de memória interna. Isso lhes permite capturar dependências temporais, tornando-as adequadas para tarefas que envolvem dados em séries temporais.
As RNNs são frequentemente empregadas para detecção de fraudes em transações sensíveis ao tempo e para avaliação de riscos em tendências do mercado financeiro. Sua capacidade de capturar padrões sequenciais permite identificar irregularidades ao longo do tempo, proporcionando uma abordagem dinâmica para detecção de fraudes.
No entanto, as RNNs podem enfrentar problemas como gradientes que desaparecem ou explodem, tornando-as menos eficientes para sequências longas. Apesar dessas limitações, sua proficiência em lidar com dados de séries temporais as torna uma ferramenta útil para cenários específicos de avaliação de fraudes e riscos em fintechs.
Por que usar IA generativa nos serviços financeiros?
A IA generativa oferece um conjunto único de capacidades que a tornam uma tecnologia transformadora na indústria bancária, tanto para empresas tradicionais quanto para desafiantes do mercado. Tarefas financeiras, gestão de riscos e até mesmo chamadas de atendimento ao cliente podem ser aprimoradas com as ferramentas certas de IA.
Aqui estão algumas razões convincentes para considerar o uso de IA generativa no setor de serviços financeiros:
Versatilidade em Aplicações
A IA generativa pode produzir uma ampla gama de saídas, desde textos e imagens até estruturas de dados mais complexas. Essa versatilidade a torna aplicável em diversos domínios, seja gerando resumos de relatórios financeiros para auxiliar analistas ou criando dados financeiros sintéticos para treinar algoritmos de aprendizado de máquina em gestão de riscos.
Tomada de Decisão Aprimorada
Modelos de IA generativa podem simular vários cenários, fornecendo insights valiosos para processos de tomada de decisão. Por exemplo, no setor de fintech, a IA generativa pode acessar todos os dados relevantes no sistema, conectar rapidamente informações e recomendar ações a analistas, fornecendo o contexto necessário com um raciocínio legível para humanos. Isso ajuda a identificar fraudes que, de outra forma, seriam difíceis de detectar.
Aumento de Dados
Um dos grandes desafios no aprendizado de máquina é a falta de dados de alta qualidade para treinar modelos. A IA generativa pode criar dados sintéticos que ampliam os conjuntos de dados existentes, melhorando o processo de treinamento e o desempenho subsequente do modelo. A análise do sentimento público também é facilitada quando se trata de prever tendências futuras no mercado financeiro.
Análise em Tempo Real
Modelos generativos avançados podem processar e gerar dados em tempo real, tornando-os ideais para aplicações que exigem decisões imediatas, como detecção de fraudes em transações financeiras em tempo real. Ferramentas de IA podem analisar grandes quantidades de informações sobre clientes, demonstrações financeiras, históricos de transações e outros dados para destacar fatores de risco que os modelos tradicionais de aprendizado de máquina não conseguiriam identificar.
Automação e Eficiência
A IA generativa pode automatizar várias tarefas, desde a criação de conteúdo até o atendimento ao cliente, reduzindo o esforço manual e aumentando a eficiência operacional. Assistentes virtuais podem ajudar operadores humanos em suas tarefas diárias, seja analisando dados financeiros, criando relatórios ou se comunicando com clientes, aumentando a expertise humana enquanto reduz os custos operacionais.
Um estudo recente com 5.179 agentes de suporte ao cliente descobriu que assistentes de IA aumentaram a produtividade em uma média de 14%.
Adaptabilidade
Modelos generativos podem ser treinados para se adaptar rapidamente a novos padrões e cenários. Isso é particularmente útil em campos em rápida evolução, como a gestão de riscos, onde novos tipos de ameaças surgem com frequência. Treinados em dados proprietários, modelos de IA generativa se destacam na detecção de anomalias, prevendo transações fraudulentas antes que elas causem prejuízos.
Personalização
A IA generativa brilha na personalização, oferecendo experiências adaptadas e geração dinâmica de conteúdo. Isso melhora o engajamento do usuário e impulsiona o desempenho do negócio ao oferecer experiências personalizadas e envolventes, potencialmente aumentando a satisfação e retenção dos clientes.
No setor de fintech, a regra do jogo é “próxima melhor ação” (“next best action”), que significa usar ferramentas avançadas de IA para analisar o comportamento e o histórico transacional de um cliente, como seus hábitos de consumo, e oferecer serviços ou ofertas personalizadas no momento certo.
Recomendações Sensíveis ao Contexto
Modelos generativos podem incorporar vários fatores contextuais em seus algoritmos, como localização, horário, análise de sentimentos e até eventos atuais. Essas informações contextuais podem ser combinadas com a análise habitual de grupos de usuários e dados históricos para determinar automaticamente o que seria mais atraente para um usuário específico enquanto ele navega pelo site ou aplicativo.
Interligados à personalização, os sistemas de recomendação sensíveis ao contexto (CARS) são a próxima evolução dos motores de recomendação e desempenharão um papel importante na melhoria das experiências dos usuários, bem como nas taxas de conversão.
Simulações Realistas e Modelagem
A IA generativa tem a capacidade de criar simulações altamente realistas para várias aplicações, como geração de dados transacionais sintéticos. Essas simulações podem aumentar significativamente a eficiência dos algoritmos de detecção de fraudes ao melhorar os conjuntos de treinamento.
Casos de Uso da IA Generativa em Serviços Financeiros
Gestão de Riscos e Detecção/Prevenção de Fraudes: Modelos generativos podem analisar padrões de transações normais e gerar algoritmos de detecção de anomalias para identificar atividades fraudulentas.
Trading Algorítmico: Algoritmos generativos podem simular condições de mercado e otimizar estratégias de trading ao gerar modelos preditivos para movimentos de preços.
Chatbots de Atendimento ao Cliente: Assistentes virtuais podem compreender e responder a consultas de clientes, oferecendo suporte em tempo real para dúvidas sobre contas ou problemas de transações.
Análise de Crédito e Avaliação de Riscos: Modelos generativos podem analisar diversas fontes de dados para gerar pontuações de crédito mais precisas, incorporando fatores não tradicionais, como dados alternativos, para uma avaliação abrangente.
Otimização de Gestão de Portfólios: Algoritmos generativos podem analisar dados históricos de mercado, condições econômicas atuais e preferências do usuário para gerar portfólios de investimento otimizados.
Desafios e Direções Futuras
Apesar de seu potencial, a IA generativa enfrenta desafios significativos:
Infraestrutura Computacional: Treinar modelos generativos exige investimentos elevados em recursos computacionais.
Velocidade de Amostragem: A geração de instâncias pode ser lenta, especialmente em aplicações interativas.
Qualidade e Licenças de Dados: Dados de alta qualidade são essenciais, e obter licenças para dados existentes pode ser desafiador.
Preocupações Éticas: Questões como a geração de fake news ou a imitação de pessoas para golpes de engenharia social são riscos sérios. Além disso, resultados tendenciosos ou imprecisos podem trazer riscos reputacionais e legais.
IA Generativa e Serviços Financeiros: Conduzindo a Inovação
Com avanços tecnológicos e uma melhor compreensão de suas aplicações e limitações, a IA generativa está pronta para se tornar parte integral dos serviços financeiros no futuro. Seja complementando agentes humanos, alimentando plataformas de decisão de risco ou oferecendo experiências personalizadas, a tecnologia oferece inúmeras possibilidades.
Mesmo em sua fase inicial, estamos vendo aplicações promissoras de ferramentas de IA no setor financeiro, seja para aumentar a eficiência de agentes humanos, impulsionar a próxima geração de plataformas de tomada de decisão de risco ou oferecer experiências personalizadas aos clientes.
Sempre que ocorre um avanço tecnológico, surge uma oportunidade para tanto players estabelecidos quanto startups alavancarem a inovação e redefinirem o significado da indústria em que atuam. Na Sinky, estamos ocupados construindo a próxima geração de plataformas de decisão de risco para ajudar os campeões de amanhã.
Próximos Passos: Como começar com IA generativa na tomada de decisão de risco para o seu negócio
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