IA no sector financeiro

O sector financeiro está no centro da economia mundial e engloba uma vasta gama de serviços, incluindo a banca, os seguros, o investimento e o aconselhamento financeiro. Este sector caracteriza-se por regulamentações rigorosas, requisitos de segurança elevados e uma concorrência intensa. Com a digitalização e o rápido desenvolvimento tecnológico, as exigências e expectativas dos clientes mudaram, tornando a implementação da inteligência artificial (IA) uma necessidade.

Cinco desafios fundamentais na implementação da IA no sector financeiro:

Segurança e proteção dos dadosO sector financeiro trabalha com dados altamente sensíveis. A proteção destes dados contra ciberataques e o cumprimento de regulamentos rigorosos de proteção de dados são da maior importância.
Requisitos regulamentaresAs empresas financeiras têm de cumprir um grande número de regulamentos e requisitos de conformidade. A integração da IA deve cumprir estes requisitos.
Mudança culturalA introdução da IA exige uma mudança cultural na empresa, uma vez que os funcionários podem ter resistência às novas tecnologias.
Integração nos sistemas existentesAs instituições financeiras têm frequentemente infra-estruturas de TI complexas e desactualizadas que dificultam a integração perfeita das tecnologias de IA.
Confiança e transparênciaOs clientes e as partes interessadas devem ter confiança nos sistemas de IA. A transparência dos algoritmos e das decisões é, por conseguinte, essencial.

Porque é que é necessária uma estratégia de IA para toda a empresa

Uma estratégia de IA coerente e normalizada garante que todos os departamentos de uma empresa trabalham em sincronia e perseguem os mesmos objectivos. Isto evita o pensamento em silos e permite que os recursos sejam utilizados de forma mais eficiente. Além disso, uma estratégia a nível da empresa promove a consistência dos dados e melhora a tomada de decisões através de análises de dados centralizadas. Uma estratégia de IA unificada também apoia o cumprimento das normas de conformidade e segurança e promove uma cultura empresarial unificada que dá ênfase à inovação e à adaptabilidade.

Porque é que a estratégia KIROI é tão valorizada por mais de 400 empresas

O plano diretor da KIROI oferece uma abordagem estruturada e prática para a implementação da IA no sector financeiro. Através das 9 etapas claramente definidas, a KIROI assegura que todos os aspectos relevantes - desde a transferência de conhecimentos ao desenvolvimento de competências - são abrangidos. A KIROI sublinha a importância da ética e da conformidade e promove uma cultura de colaboração e de aprendizagem contínua. Isto faz da KIROI a solução ideal para as organizações financeiras que pretendem implementar a IA com sucesso e de forma sustentável.

Plano diretor da KIROI para a implementação da IA no sector financeiro

Passo 1: Partilhe os seus conhecimentos

SignificadoA partilha de conhecimentos é o primeiro passo para a introdução da IA. As discussões com gestores, equipas de TI e departamentos especializados promovem uma compreensão partilhada do potencial e dos desafios da IA. O envolvimento de todas as partes interessadas relevantes cria uma base para a aceitação e o apoio da iniciativa de IA.

Identificar peritos internos e entusiastas da IA.
Organizar reuniões regulares de intercâmbio de conhecimentos.
Promover seminários interactivos sobre temas relacionados com a IA.
Desenvolver uma estratégia de comunicação interna.
Criar uma base de dados de conhecimentos sobre aplicações de IA.
Confiar numa comunicação transparente.
Envolver peritos externos para obter perspectivas adicionais.
Utilizar plataformas internas para o intercâmbio de conhecimentos.
Criar uma rede de embaixadores da IA na empresa.
Documentar e partilhar histórias de sucesso.

Passo 2: Explorar ferramentas

SignificadoCompreender e selecionar as ferramentas de IA adequadas é crucial para uma implementação bem sucedida. É importante identificar as ferramentas que melhor respondem às necessidades e objectivos específicos de cada departamento.

Analisar o atual conjunto de tecnologias.
Identificar ferramentas de IA adequadas para diferentes tarefas.
Realizar projectos-piloto para testar as ferramentas.
Assegurar que as ferramentas são compatíveis com os sistemas existentes.
Considerar a escalabilidade das ferramentas.
Avaliar a facilidade de utilização e a aceitação das ferramentas.
Criar recursos de formação para as novas ferramentas.
Efetuar avaliações regulares dos instrumentos.
Ter em conta os aspectos de segurança e proteção de dados.
Desenvolver um roteiro tecnológico a longo prazo.

Etapa 3: Grandes volumes de dados e dados inteligentes

SignificadoA recolha, o processamento e a análise de grandes quantidades de dados são a espinha dorsal de qualquer aplicação de IA. Ao utilizar grandes volumes de dados e dados inteligentes, as empresas financeiras podem obter informações valiosas e tomar decisões bem fundamentadas.

Identificar fontes de dados relevantes na empresa.
Desenvolver uma estratégia de recolha e armazenamento de dados.
Implementar sistemas sólidos de gestão de dados.
Utilizar análises de dados para identificar padrões e tendências.
Promover a colaboração entre os cientistas de dados e os departamentos especializados.
Aplicar medidas de garantia da qualidade dos dados.
Assegurar que os dados estão em conformidade com as directrizes de proteção de dados.
Utilizar ferramentas de análise avançadas para o tratamento de dados.
Desenvolver painéis de controlo para visualizar os dados.
Criar uma cultura de tomada de decisões baseada em dados.

Etapa 4: Temas culturais

SignificadoUma implementação bem sucedida da IA exige uma cultura empresarial positiva que apoie a inovação e a mudança. Os trabalhadores devem aceitar a mudança e estar dispostos a desenvolverem-se continuamente.

Promover uma cultura empresarial aberta e inovadora.
Oferecer programas de formação e de educação contínua.
Comunicar claramente os benefícios da IA.
Criar incentivos para a utilização de ferramentas de IA.
Introduzir ciclos regulares de feedback.
Apoiar a colaboração interdisciplinar.
Fornecer apoio e recursos para a mudança.
Reconhecer e recompensar a participação da IA.
Promover uma cultura do erro como uma oportunidade de aprendizagem.
Integrar os temas da IA na cultura da empresa.

Etapa 5: Ética e conformidade

SignificadoO cumprimento das normas éticas e dos regulamentos legais é essencial. As organizações financeiras devem garantir que as suas aplicações de IA são transparentes, justas e responsáveis.

Desenvolver um quadro ético para a utilização da IA.
Assegurar que todas as aplicações de IA são transparentes.
Aplicar medidas de controlo de enviesamento.
Criar orientações claras para a proteção de dados.
Efetuar auditorias regulares de conformidade.
Criar um comité de ética para questões relacionadas com a IA.
Sensibilizar para os desafios éticos.
Desenvolver programas de formação sobre ética e conformidade.
Considerar os aspectos éticos no desenvolvimento de novas aplicações.
Comunicar as directrizes éticas de forma clara e regular.

Etapa 6: Departamento próprio

SignificadoCada departamento deve desenvolver ideias e aplicações específicas para a utilização da IA, a fim de aumentar a sua eficiência e eficácia.

Analisar as necessidades específicas do serviço.
Identificar processos que podem ser optimizados com recurso à IA.
Desenvolver soluções de IA personalizadas.
Realizar projectos-piloto.
Tornar os êxitos visíveis.
Criar programas de formação para o serviço.
Promover a aceitação das novas tecnologias.
Implementar processos de melhoria contínua.
Assegurar que as soluções de IA estão em conformidade com os objectivos do departamento.
Considerar o feedback do departamento para otimizar as aplicações de IA.

Etapa 7: Outros serviços

SignificadoA colaboração entre departamentos na implementação da IA promove sinergias e maximiza os benefícios para toda a empresa.

Partilhar as melhores práticas entre departamentos.
Promover a partilha de conhecimentos e a colaboração.
Desenvolver projectos conjuntos de IA.
Assegurar a harmonização das estratégias de IA.
Utilizar as sinergias para aumentar a eficiência.
Realizar regularmente reuniões inter-serviços.
Reconhecer desafios comuns e desenvolver soluções.
Implementar uma gestão centralizada dos dados.
Apoiar a ligação em rede das equipas de IA.
Considerar o feedback de todos os departamentos para otimização.

Etapa 8: Competências dos trabalhadores

SignificadoA formação contínua dos trabalhadores é crucial para utilizar plenamente os benefícios da IA.

Desenvolver programas de formação personalizados.
Incentivar a participação em programas de formação externos.
Criar plataformas de aprendizagem para os empregados.
Oferecer workshops e seminários regulares.
Apoiar o intercâmbio de conhecimentos entre os trabalhadores.
Criar incentivos para a aprendizagem contínua.
Implementar programas de tutoria.
Utilizar plataformas de aprendizagem eletrónica.
Incentivar o intercâmbio interno de recursos de aprendizagem.
Ter em conta as necessidades individuais de aprendizagem dos trabalhadores.

Etapa 9: Competência dos gestores

SignificadoO desenvolvimento de competências de liderança é crucial para a implementação bem sucedida de estratégias de IA. Os gestores devem ser capazes de liderar e promover a mudança.

Desenvolver programas especiais de formação para os gestores.
Incentivar a participação em workshops sobre liderança.
Criar programas de tutoria para os gestores.
Apoiar o intercâmbio de conhecimentos entre gestores.
Promover uma cultura de aprendizagem contínua.
Criar incentivos para o desenvolvimento de competências de liderança.
Desenvolver programas para promover a gestão da mudança.
Apoiar a participação em programas de liderança externos.
Promover a utilização de ferramentas de IA para apoio à decisão.
Considerar as necessidades de desenvolvimento individual dos gestores.

O ponto de vista da investigação científica

O potencial da IA no sector financeiro

As tecnologias de IA, como a aprendizagem automática e o processamento de linguagem natural, permitem às instituições financeiras analisar enormes quantidades de dados em tempo real, reconhecer padrões e fazer previsões. Isto permite, por exemplo, avaliar melhor os riscos de crédito, detetar tentativas de fraude numa fase inicial e oferecer serviços personalizados aos clientes[1][3]. De acordo com um estudo da Accenture, a utilização da IA pode aumentar a produtividade no sector financeiro até 30%[11].

Desafios técnicos

No entanto, a implementação de sistemas de IA coloca desafios técnicos consideráveis às instituições financeiras. Um problema fundamental é a qualidade e a disponibilidade dos dados de formação[2]. Especialmente em empresas recém-fundadas ou em rápido crescimento, há frequentemente uma falta de conjuntos de dados históricos. Além disso, os dados financeiros estão frequentemente distribuídos por diferentes sistemas, o que dificulta a sua integração e processamento[1].

A seleção de modelos e algoritmos de IA adequados também é complexa. Os modelos demasiado complexos tendem a "sobreajustar-se", ou seja, apresentam resultados mais fracos nos dados de teste do que na fase de formação[2]. Neste domínio, é necessária uma grande experiência e uma afinação fina.

Aspectos éticos e regulamentares

Para além dos obstáculos técnicos, a utilização da IA no sector financeiro levanta também questões éticas e regulamentares. Um risco fundamental é a discriminação não intencional através de algoritmos enviesados[8][12]. Se os sistemas de IA forem treinados com dados históricos enviesados, podem reforçar as desigualdades existentes, por exemplo, na concessão de empréstimos.

A proteção e a segurança dos dados são também questões críticas[12]. Os modelos de IA requerem grandes quantidades de dados dos clientes, alguns dos quais são sensíveis. As instituições financeiras devem assegurar que estes dados sejam recolhidos, armazenados e utilizados em conformidade com a regulamentação aplicável, como o RGPD.

Além disso, muitos modelos de IA são opacos e difíceis de compreender (problema da "caixa negra")[8]. Este facto torna difícil verificar a conformidade com as normas legais e éticas. Por conseguinte, as autoridades reguladoras estão a exigir cada vez mais a utilização de sistemas de IA explicáveis[17].

A introdução da IA encerra um enorme potencial para o sector financeiro, mas também coloca grandes desafios às empresas. Para além de ultrapassar os obstáculos técnicos na integração de dados e na seleção de modelos, é necessário ter em conta os aspectos éticos e regulamentares. Só se as instituições financeiras dominarem estes desafios e lidarem com a IA de forma responsável é que poderão utilizar plenamente as oportunidades oferecidas pela tecnologia. Para tal, é necessária uma estreita cooperação entre o sector, o meio académico e as autoridades reguladoras[7][11].

Este plano diretor KIROI fornece uma abordagem abrangente para a implementação da IA no sector financeiro. Ao aplicar as etapas do KIROI de forma estruturada, as empresas podem garantir que todos os níveis da organização estão preparados para a utilização da IA e podem utilizar estas tecnologias de forma eficaz.

Mais informações em KIROI.ORG