Skip to main content

Crunch time series for CFOs: Novel and exponential technologies in Finance

As fronteiras da NExT na transformação tecnológica

Generative AImodelos de linguagem, aprendizagem automática, realidade aumentada, computação quântica: Estes temas quentes estão em todo o lado e, provavelmente, não vão desaparecer. Para onde quer que se vire, parece que alguém está a testar as capacidades das aplicações de IA generativa voltadas para o consumidor, como ChatGPT, AlphaCode, DALL-E e Bard, e a conhecer as suas limitações... e potencial. E todos - incluindo os líderes financeiros - podem estar a perguntar-se o que estas tecnologias significam para o seu trabalho e para o futuro.

Não ésegredo que estas soluções de ponta irão provavelmente desempenhar um papel importante na evolução das finanças. O autosserviço, os ciclos financeiros e o planeamento de recursos empresariais (ERP) estão todos a mudar potencialmente devido a elas. Mas a questão mantém-se: Como? As respostas dependerão de cada organização e dos seus líderes. A visão de futuro pode gerar oportunidades, mas também há espaço para o ceticismo: sobre os limites da tecnologia, sobre o retorno do investimento e sobre as desvantagens éticas que se aproximam, entre preocupações com equidade e preconceitos, plágio, roubo de propriedade intelectual e desafios socioeconómicos. É provável que estes sejam novos itens na atual pilha de preocupações de todos os líderes financeiros. Não é de admirar que, face a tanta mudança, outro risco possa ser a própria inércia.

Com isso em mente, criámos um guia pragmático para as tecnologias que provavelmente irão perturbar a sua organização nos próximos anos. Mostrar-lhe-emos o que deve saber, o que deve ter em atenção e onde se deve concentrar. (Pode não ser onde está a pensar).

  • A IA original (automatização inteligente, IA de conversação, IA visual, etc.)
    Chegámos ao ponto de falar sobre as capacidades tradicionais de IA com as quais provavelmente já está familiarizado e que poderá utilizar. Algumas organizações financeiras têm utilizado amplamente capacidades como a automatização de processos robóticos (RPA) e o processamento de linguagem natural (PNL) para automatizar tarefas, simplificar tarefas individuais e descobrir padrões e correlações. Estas ferramentas demonstraram que podem automatizar atividades de rotina e reduzir a carga de trabalho humana, mas não podem substituir os trabalhadores humanos quando se trata de lidar com a complexidade, a ambiguidade ou as surpresas.
  • Machine learning (ML)
    Machine learning é um método de análise de dados que utiliza algoritmos e dados históricos para identificar padrões e fazer previsões. A "aprendizagem" no seu nome vem de contextos do mundo real, não de regras programadas. As actividades financeiras de grande volume que requerem decisões baseadas no julgamento podem beneficiar do ML - por exemplo, em interacções com chatbots, previsões preditivas e conformidade com Tax. Mas o ML não consegue ultrapassar anomalias ou dados de qualidade inferior da mesma forma que os humanos. Pelo menos, ainda não. Para os curiosos sobre a IA generativa, o ML pode ser um ponto de partida, com casos de utilização semelhantes, mas implementado geralmente de forma mais rápida e menos dispendiosa (por enquanto).
  • Generative AI
    Por detrás do atual burburinho está um novo e poderoso tipo de IA em que as máquinas podem criar novos conteúdos que imitam o trabalho humano—texto, código, vozes, imagens, vídeos e muito mais. Para as Finanças, o pleno potencial da tecnologia pode ainda estar num futuro (próximo). Por enquanto, porém, a IA generativa pode funcionar como um analista automatizado e sempre ativo: pode preparar um orçamento ou redigir um relatório, mas não apresente o seu trabalho à direção sem o verificar. Ainda assim, porque pode "juntar-se" aos humanos de forma tão rápida e eficiente, a IA generativa parece suscetível de provocar mudanças dramáticas no trabalho financeiro nos próximos anos.

Realidade aumentada (AR)
Ao sobrepor imagens digitais a uma vista do mundo físico, a RA pode criar experiências virtuais imersivas em tempo real. No domínio financeiro, a mesma tecnologia pode oferecer vantagens como a aprendizagem experimental. Quando combinada com a tecnologia de gémeos digitais, a AR pode ajudar a simular linhas de produção, instalações que ainda não foram construídas ou mesmo fluxos de trabalho financeiros. Imagine visitar uma fábrica e "ver" informações sobre custos de produção e despesas operacionais sobrepostas a cada parte da linha. Para já, porém, a maioria das utilizações prováveis da RA parece continuar a ser dirigida ao consumidor.

Quantum computing
Não se trata de um computador mais rápido ou maior, mas sim de um tipo totalmente novo, as máquinas quânticas utilizam a física profunda para realizar tarefas complexas a velocidades que transcendem a própria matemática. As possibilidades parecem imensas, mas mesmo as pessoas que criam computadores quânticos ainda estão a aprender do que são capazes. Para os líderes financeiros, esta pode ser uma tecnologia a manter a par, mas não é provável que a utilize muito em breve. No entanto, um dia, poderá levar as tecnologias de IA a novos patamares - com modelos sofisticados, simulações de avaliação e outras utilizações. Quando a quântica atingir a maioridade, poderá ser uma força comercial disruptiva.

Um ADN de pessoas, tecnologia, dados e controlos

Uma evolução baseia-se no ADN - e independentemente das tecnologias que incorpora na sua função financeira, a sua evolução tecnológica deve assentar numa base sem arrependimentos de um núcleo, dados e segurança limpos. Os principais investimentos no seu pessoal, processos e tecnologia de base (que inclui a forma como lida com os seus dados) significam que poderá estar melhor quando decidir implementar tecnologia de ponta. Se as finanças não puderem confiar e escalar a nova tecnologia porque os blocos de construção não estão lá, então o investimento provavelmente não vale a pena.

O denominador comum destas novas tecnologias é o facto de trabalharem com as pessoas e não em vez delas. Isso pode oferecer novas capacidades, mas também pode exigir novas competências. Antes de se lançar na construção ou aquisição dessas competências, deve responder a algumas questões fundamentais: O que é que a sua organização precisa? Onde é que essas capacidades vão residir? Os seus trabalhadores podem não só aprender a utilizar ferramentas como a IA generativa, mas também reconhecer preconceitos e validar resultados?

A IA preditiva e generativa são ferramentas de última geração. Podem não se alinhar bem com uma solução ERP de última geração. Esta pode ser a altura certa para considerar a implementação de um novo ERP como base para tudo o que está prestes a chegar. As finanças não beneficiam apenas desta transformação - podem também ajudar a orientá-la, tomando decisões inteligentes sobre o planeamento e as decisões de investimento que irão moldar a nova plataforma.

A IA está ávida de informação, proveniente de mais fontes internas e externas do que as que está habituado a gerir. É hora de levar a sério a disponibilidade, integridade, padronização, precisão e segurança dos dados dos quais a sua função financeira depende. Se ainda não tem uma organização formalizada de dados financeiros e/ou modelos privados, este pode ser o momento para implementar essas estruturas e tirar a sua equipa das folhas de cálculo.

As regras e os controlos sistémicos são o que permite que uma tecnologia se adapte aos objetivos estratégicos da sua empresa - e são também a chave para reduzir o risco e impor salvaguardas éticas. As ameaças de utilização indevida, resultados não intencionais e ciberataques têm o potencial de aumentar sempre que uma nova tecnologia entra em linha, pelo que as organizações devem examinar e reforçar os seus processos - antes, e não depois, de adotarem tecnologias emergentes como parte das suas operações.

Como começar

As discussões sobre novas tecnologias terminam frequentemente com o conselho de pilotar, experimentar e "falhar rapidamente". Este espírito pode ajudar a informar a implementação de tecnologias emergentes como estas, mas algumas destas ferramentas podem exigir um investimento demasiado grande para avançar sem um plano abrangente. As finanças podem liderar a criação desse roteiro, identificando as partes da empresa que podem beneficiar, elaborando os casos de negócio relevantes e submetendo quaisquer esforços-piloto a uma análise cuidadosa dos resultados.

Eis uma lista a ter em conta quando começar:

  • Enquadre e comunique a sua visão de uma função financeira com base na IA.
  • Defina as suas normas e governação de dados.
  • Avalie e execute um projeto-piloto de tecnologia de ponta de forma controlada; aumente a escala quando for bem sucedido.
  • Faça escolhas estratégicas sobre o seu talento - o que é que precisa que seja diferente do que tem atualmente, e como é que se certifica de que tem o que precisa para o futuro?
  • Crie um ecossistema para soluções tecnológicas interoperáveis que trabalhem em conjunto para obter resultados de ponta a ponta que possam tornar as finanças baseadas em IA uma realidade.

It's Crunch time.

Se seguiu os passos acima, tem um roteiro fundamental. Mantenha-se fiel a ele. Se aparecer um novo objeto brilhante - e não se preocupe, é provável que já esteja a caminho - deve dar um passo atrás e considerar os fundamentos. Como é que esta tecnologia pode realmente criar valor para a minha organização financeira e reforçar a nossa posição como parceiro comercial? Esta tecnologia é assim tão diferente da que já implementámos, ou é verdadeiramente uma mudança de paradigma? Só você e a sua organização podem responder a estas questões. No entanto, à medida que avança, tenha em mente: evolução, não revolução. Está na altura de acelerar.

A Deloitte pode ajudar

Os nossos Finance Labs exploram a "arte do possível" e definem a sua estratégia de Transformação Financeira, dando vida a potenciais casos de utilização, prioridades do roteiro e benefícios do estado futuro. Contacte-nos para saber mais.

Did you find this useful?

Thanks for your feedback

If you would like to help improve Deloitte.com further, please complete a 3-minute survey

Recomendações

Filter by region:
All
  • All