A transformação digital dos serviços financeiros disparou nos últimos anos, abrindo novas avenidas para inovação e otimização. Na vanguarda dessas tecnologias está a IA generativa, um subcampo da inteligência artificial conhecido por muitos usos, como a criação de novos conteúdos, seja texto, imagens ou simulações complexas. A IA generativa nos serviços financeiros significará instituições adotando-a para várias aplicações, desde a detecção de fraudes ao 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 pensa”, a indústria de serviços financeiros será uma das grandes vencedoras da revolução da IA generativa, utilizando de forma inteligente grandes modelos de linguagem treinados em dados financeiros históricos, impulsionando a 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 as considerações éticas que acompanham essa tecnologia inovadora.
Aqui está o que você aprenderá sobre como a IA generativa será usada para serviços financeiros:
A jornada evolutiva da IA generativa
Como a IA generativa funciona
Avaliando modelos de IA generativa
Tipos de modelos de IA generativa: uma visão geral
Por que usar IA Generativa para serviços financeiros?
Casos de uso da IA generativa nos serviços financeiros
Desafios e direções futuras
A jornada evolutiva da IA generativa
A IA generativa não é um conceito novo; ela existe desde os anos 1960, inicialmente aparecendo em chatbots. No entanto, a IA generativa ganhou tração significativa em 2014 com a introdução das Redes Adversárias Generativas (GANs). Essas redes podiam criar imagens, vídeos e áudios de pessoas reais de forma convincentemente autêntica.
Desde então, a tecnologia evoluiu rapidamente com transformadores e grandes modelos de linguagem (LLMs) desempenhando um papel crítico em sua adoção no mainstream.
A jornada de algoritmos simples para redes neurais complexas foi nada menos que revolucionária, e o futuro promete ainda mais avanços.
Como a IA generativa funciona
Os modelos de IA generativa aproveitam diferentes abordagens de aprendizado, incluindo aprendizado não supervisionado ou semi-supervisionado para treinamento. Isso permite que as organizações usem de forma fácil e rápida uma grande quantidade de dados não rotulados para criar modelos de base.
Os modelos de base podem então ser usados como uma base para sistemas de IA que podem realizar várias tarefas. Exemplos de tais modelos de base incluem GPT-4 e Diffusão Estável. Os algoritmos por trás desses modelos são complexos, mas incrivelmente eficazes, muitas vezes imitando os caminhos neurais do cérebro humano para gerar saídas realistas e coerentes.
A promessa dessa nova tecnologia é que ela transformará indústrias que ainda dependem fortemente do toque humano. Um desses setores é o bancário e de serviços financeiros, onde uma gama de atividades, desde atendimento personalizado ao cliente até análise financeira, relatórios e gestão de risco ainda requerem profissionais especialmente treinados para operar.
As instituições de serviços financeiros que adotarem a IA generativa podem, assim, estar na vanguarda dessa transformação.
Para isso, vale a pena entender o que exatamente queremos dizer com IA generativa. Quais são os modelos subjacentes e seus diferentes casos de uso, e como escolher o certo para a tarefa?
Vamos mergulhar nisso.
Avaliando modelos de IA generativa
Ao avaliar um modelo de IA generativa, existem três requisitos chave a considerar:
Qualidade: As saídas geradas devem ser de alta qualidade. Quando se trata da indústria de serviços financeiros, o modelo deve ser o mais preciso possível, pois alucinações confiantes teriam consequências dramáticas.
Diversidade: Um bom modelo generativo deve capturar os modos minoritários em sua distribuição de dados sem sacrificar a qualidade da geração.
Velocidade: Muitas aplicações requerem geração rápida, como a edição de imagem em tempo real. Esses critérios são essenciais para avaliar a efetividade de um modelo generativo e garantir que ele atenda às necessidades específicas de várias aplicações.
Embora a IA generativa tenha se tornado mais uma frase abrangente, na verdade, cobre diferentes abordagens tecnológicas. A próxima seção fornecerá uma visão geral rápida dos diferentes tipos de modelos em uso e o que eles capacitam.
Tipos de modelos de IA generativa: uma visão geral
Entender os diferentes tipos de modelos de IA generativa pode nos ajudar a compreender a versatilidade e o potencial da tecnologia.
Vamos dar uma olhada mais de perto em alguns dos modelos de IA generativa mais notáveis:
Modelos de Difusão
Autoencoders Variacionais (VAEs)
Redes Adversárias Generativas (GANs)
Transformadores
Redes Neurais Recorrentes (RNNs)
Modelos de Difusão
Modelos de Difusão, ou modelos probabilísticos de difusão de remoção de ruído (DDPMs), são modelos generativos que usam um processo de difusão em duas etapas de ida e volta para criar saídas de alta qualidade.
Esses modelos se destacam em identificar padrões sutis, tornando-os valiosos para compliance ou certos processos de gestão de risco.
Além disso, os modelos de difusão são ideais para a geração de dados sintéticos, que é útil para treinar modelos de IA para detecção de fraudes. No entanto, eles são intensivos em cálculos e podem não ser ideais para aplicativos em tempo real.
Autoencoders Variacionais (VAEs)
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 comprimida.
Embora os VAEs sejam particularmente úteis para geração de imagens ou textos devido às suas habilidades de modelagem generativa, dentro da gestão de risco financeiro, eles se destacam em tarefas que requerem velocidade e eficiência, como 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 rápida de anomalias em escala é essencial.
Os VAEs oferecem um equilíbrio entre qualidade e eficiência computacional, tornando-os uma ferramenta versátil no cenário da IA generativa.
Redes Adversárias Generativas (GANs)
Redes Adversárias Generativas (GANs) são uma classe de modelos generativos que consistem em duas redes neurais: um gerador e um discriminador. O gerador cria novos dados, enquanto o discriminador avalia sua autenticidade, e as duas redes são treinadas juntas para melhorar seu desempenho.
As GANs ganharam destaque por sua capacidade de produzir saídas altamente realistas e detalhadas, tornando-as uma escolha forte para tarefas complexas de detecção de fraudes no setor bancário. Sua capacidade de gerar dados que imitam de perto transações do mundo real 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 transações legítimas enquanto se destacam na detecção de anomalias para prever se uma transação é fraudulenta ou não.
No entanto, as GANs podem ser intensivas em cálculos e podem exigir recursos significativos para treinamento e implantação. Apesar desses desafios, suas saídas de alta qualidade as tornam uma opção atraente para empresas fintech que buscam aprimorar suas capacidades de detecção de fraudes.
Transformadores
Embora não sejam modelos generativos tradicionais, transformadores como o BERT do Google e o GPT da OpenAI são eficazes em tarefas de processamento de linguagem natural (NLP) e são incrivelmente versáteis. Os transformadores foram adaptados para várias aplicações na IA generativa, graças à sua arquitetura altamente paralelizável e ao seu manejo eficaz de sequências.
Os transformadores tornaram-se cada vez mais populares no setor financeiro por sua versatilidade e eficiência. Eles podem codificar não apenas textos, mas também dados transacionais, tornando-os altamente eficazes tanto para detecção de fraudes quanto avaliação de risco. Além disso, suas capacidades de processamento paralelo permitem tomadas de decisões rápidas, cruciais em aplicativos em tempo real.
Os transformadores também alimentam assistentes virtuais, que podem tanto aumentar a capacidade de analistas de risco, ajudar agentes de atendimento ao cliente ou atuar como chatbots voltados para o cliente.
Embora treinar modelos de IA generativa como transformadores possa exigir recursos computacionais substanciais, sua velocidade e adaptabilidade os tornam ativos valiosos para organizações que visam melhorar seus sistemas de gestão de risco.
Saiba como usar o mais recente software anti-fraude e de empréstimo movido a IA para fintechs.
Redes Neurais Recorrentes (RNNs)
Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são uma classe de redes neurais projetadas para lidar com dados sequenciais ao manter uma forma de memória interna. Isso lhes permite capturar dependências temporais, tornando-as adequadas para tarefas que envolvem dados em série temporal.
As RNNs são frequentemente empregadas para detecção de fraudes em transações sensíveis ao tempo e para avaliar riscos em tendências de mercado financeiro. Sua capacidade de capturar padrões sequenciais lhes permite identificar irregularidades ao longo de um período, proporcionando uma abordagem dinâmica para a detecção de fraudes.
No entanto, as RNNs podem ser propensas a problemas como gradientes que desaparecem ou explodem, tornando-as menos eficientes para sequências longas. Apesar dessas limitações, sua proficiência em lidar com dados em série temporal as torna uma ferramenta útil para cenários específicos de fraude e avaliação de risco em fintech.
Por que usar IA Generativa para serviços financeiros?
A IA generativa oferece um conjunto único de capacidades que a tornam uma tecnologia transformadora em todo o setor bancário, tanto para incumbentes quanto para desafiadores. Tarefas financeiras, gestão de risco e até mesmo chamadas de atendimento ao cliente podem ser melhoradas ao implantar as ferramentas de IA certas para o trabalho.
Aqui estão alguns motivos convincentes para considerar o uso de IA generativa no espaço dos serviços financeiros:
Versatilidade nas 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 ajudar analistas ou criando dados financeiros sintéticos para treinar algoritmos de aprendizado de máquina na gestão de risco.
Tomada de Decisões Aprimorada
Os modelos de IA generativa podem simular vários cenários, fornecendo insights valiosos para processos de tomada de decisão. Por exemplo, no setor financeiro, como a IA generativa teria acesso a todos os dados relevantes no sistema, ela pode rapidamente fazer conexões e recomendar ações para analistas, fornecendo o contexto relevante com raciocínio legível para humanos para detectar fraudes que de outra forma seriam difíceis de identificar.
Saiba mais sobre motores de decisão e como eles são usados em serviços financeiros, aqui: Como os motores de decisão transformam negócios digitais.
Ampliação de Dados
Um dos desafios significativos no aprendizado de máquina é a falta de dados suficientes e de alta qualidade para treinar modelos.
A IA generativa pode criar dados sintéticos que aumentam os conjuntos de dados existentes, melhorando assim o processo de treinamento e o desempenho subsequente do modelo. A análise de sentimento público também é facilitada quando se trata de prever tendências futuras nos mercados financeiros.
Análise em Tempo Real
Os modelos avançados de generativa podem processar e gerar dados em tempo real, tornando-os ideais para aplicações que requerem tomadas de decisão imediatas, como detecção de fraudes em tempo real em transações financeiras. As ferramentas de IA podem analisar vastas quantidades de informações dos clientes, demonstrações financeiras, histórico de transações e outros dados existentes para destacar fatores de risco além das capacidades dos modelos de aprendizado de máquina antigos.
Automação e Eficiência
A IA generativa pode automatizar várias tarefas, desde a criação de conteúdo até o atendimento ao cliente, reduzindo assim o esforço manual e aumentando a eficiência operacional. Assistentes virtuais podem ajudar operadores humanos em seu trabalho diário, seja analisando dados financeiros, criando relatórios ou se comunicando com clientes, aumentando a expertise humana ao mesmo tempo que cortam custos operacionais.
De fato, um estudo anterior desta primavera que monitorou 5.179 agentes de suporte ao cliente encontrou que assistentes de IA aumentaram a produtividade em média em 14%.
Adaptabilidade
Os modelos generativos podem ser treinados para se adaptar rapidamente a novos padrões e cenários. Isso é particularmente útil em campos de rápida evolução, como a gestão de risco, onde novos tipos de ameaças surgem frequentemente. Treinados em dados proprietários, a IA generativa se destaca na detecção de anomalias, o que significa que são capazes de prever transações fraudulentas antes que elas se tornem críticas.
Personalização no Seu Melhor
Na personalização, a IA Generativa brilha ao oferecer experiências personalizadas e geração dinâmica de conteúdo. Isso melhora o engajamento do usuário e impulsiona o desempenho comercial, oferecendo experiências personalizadas e envolventes para o usuário, potencialmente levando a uma maior satisfação e retenção de clientes.
No âmbito das fintechs, o nome do jogo é “próxima melhor ação”, o que significa usar ferramentas de IA avançadas para analisar o comportamento e histórico transacional, como os hábitos de consumo de um cliente, oferecendo-lhes serviços ou ofertas personalizadas no momento certo.
Recomendações Sensíveis ao Contexto
Os modelos generativos podem incorporar vários fatores contextuais em seus algoritmos, como localização, horário do dia, análise de sentimento e até eventos atuais. 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 determinado usuário enquanto navega no seu site ou aplicativo.
Intimamente entrelaçados com a 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 do usuário, bem como nas taxas de conversão.
Simulações e Modelagem Realistas
A IA generativa tem a capacidade de criar simulações altamente realistas para várias aplicações, como gerar dados de transações sintéticas. Essas simulações podem aumentar significativamente a eficiência dos algoritmos de detecção de fraudes ao melhorar os conjuntos de treinamento.
A IA generativa não é apenas um avanço tecnológico; ela é uma força transformadora que está reformulando várias indústrias e enriquecendo nossas vidas de inúmeras maneiras. À medida que continuamos a explorar suas capacidades, ela promete inaugurar um futuro onde a IA trabalha ao lado dos humanos para criar, inovar e resolver problemas complexos, representando um avanço significativo na inteligência artificial.
Casos de uso da IA generativa nos serviços financeiros
Gestão de Risco e Detecção e Prevenção de Fraudes: Modelos generativos podem analisar padrões de transações normais e gerar algoritmos de detecção de anomalias para identificar possíveis atividades fraudulentas.
Negociação Algorítmica: Algoritmos generativos podem simular condições de mercado e otimizar estratégias de negociação gerando modelos preditivos para movimentos de preços de ações.
Chatbots de Atendimento ao Cliente: Assistentes virtuais podem entender e responder a dúvidas dos clientes, fornecendo suporte em tempo real para consultas relacionadas a contas ou problemas de transações.
Pontuação de Crédito e Avaliação de Risco: Modelos generativos podem analisar fontes de dados diversificadas para gerar pontuações de crédito mais precisas, incorporando fatores não tradicionais como dados alternativos para uma avaliação de risco abrangente.
Consultoria Financeira Personalizada: A IA generativa nos serviços financeiros pode analisar dados financeiros do usuário, preferências e tendências de mercado para gerar conselhos de investimento personalizados e recomendações de planejamento financeiro.
Processamento de Linguagem Natural (NLP) para Conformidade Regulatória: Modelos generativos de NLP podem ajudar na análise e interpretação de documentos regulatórios complexos para garantir a conformidade com as regulamentações financeiras.
Otimização da Gestão de Portfólio: Algoritmos generativos podem analisar dados de mercado históricos, condições econômicas atuais e preferências do usuário para gerar portfólios de investimento otimizados.
Análise de Sentimento de Mercado: Modelos generativos podem analisar mídias sociais, artigos de notícias e outros dados textuais para medir o sentimento de mercado, ajudando traders a tomarem decisões informadas.
Subscrição de Crédito: Ferramentas de IA podem ajudar nos processos de subscrição, analisando uma ampla gama de dados, desde fatores de risco tradicionais até tendências emergentes, para avaliar riscos de crédito com precisão.
Análises Preditivas de Clientes: Modelos generativos podem analisar dados de comportamento do cliente para prever necessidades e preferências financeiras futuras, permitindo que bancos ofereçam produtos e serviços direcionados.
Desafios e direções futuras
Apesar de seu imenso potencial, a IA generativa não está isenta de desafios:
Escala de Infraestrutura de Computação: Os requisitos computacionais para treinar modelos generativos são significativos, exigindo um investimento substancial em capital e expertise técnica.
Velocidade de Amostragem: O tempo necessário para gerar uma instância pode introduzir latência, especialmente em aplicativos interativos como chatbots.
Qualidade e Licenças de Dados: Dados de alta qualidade e imparciais são essenciais para treinar modelos generativos. Além disso, obter licenças comerciais para conjuntos de dados existentes pode ser desafiador.
Preocupações Éticas: A ascensão da IA generativa também levantou várias preocupações éticas, incluindo o potencial de uso indevido e abuso, como a geração de notícias falsas ou personificação de pessoas para ataques de engenharia social. As saídas podem às vezes ser imprecisas ou enviesadas. As organizações que dependem de modelos de IA generativa devem lidar com os riscos reputacionais e legais envolvidos na publicação não intencional de conteúdo enviesado, ofensivo ou protegido por direitos autorais. Para mitigar esses riscos, é crucial selecionar cuidadosamente os dados iniciais usados para treinar esses modelos e manter um humano no loop para verificar a saída antes de ser publicada ou usada. Considerações éticas não são apenas um pensamento pós-fato; são parte integrante do desenvolvimento responsável e da implementação dessas tecnologias.
IA generativa e serviços financeiros: impulsionando a inovação
Com os avanços na tecnologia e uma melhor compreensão de suas aplicações e limitações, as aplicações da IA generativa, agentes autônomos e assistentes inteligentes estão prestes a se tornar parte integrante dos serviços financeiros no futuro.
Mesmo em sua infância, estamos vendo aplicações promissoras de ferramentas de IA nas finanças, seja elas aumentando agentes humanos, impulsionando a próxima geração de plataformas de decisão de risco ou oferecendo experiências personalizadas ao cliente.
Sempre que há uma inovação em tecnologia, há uma oportunidade para tanto jogadores estabelecidos quanto iniciantes aproveitarem a inovação e redefinirem o próprio significado da indústria em que operam. Na Oscilar, estamos ocupados construindo a plataforma de decisão de risco de próxima geração para ajudar os campeões do amanhã.
Próximos Passos: Como começar com a decisão de risco por IA generativa para o seu negócio
Pronto para revolucionar sua tomada de decisão com IA de ponta? Dê o primeiro passo rumo à detecção aprimorada de fraudes, à redução de falsos positivos e à maior eficiência operacional com a IA Generativa da Oscilar para Decisão de Risco.
Junte-se à Comunidade RiskCon para fazer parte do maior grupo de especialistas em risco, subscrição de crédito, e prevenção de fraudes.
Veja as capacidades da plataforma Oscilar assistindo nosso vídeo de tour
Inscreva-se no melhor boletim informativo no espaço de Gestão de Risco & Fraude abaixo
Ou reserve uma demonstração diretamente para ver a Oscilar em ação.
