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As implicações da IA generativa nas finanças

Uma nova fronteira na inteligência artificial e para as finanças

No final de 2022, a inteligência artificial (IA) generativa tinha despertado totalmente a imaginação do público sobre o futuro. Tanto os consumidores como as empresas utilizam a inteligência artificial há anos: falam com assistentes de voz como a Siri ou a Alexa, automatizam tarefas de rotina, utilizam algoritmos para reconhecer padrões e correlações nos dados. Mas as aplicações capazes de produzir texto original ou arte digital que rapidamente se tornaram nomes conhecidos, anunciaram uma nova era em que a IA pode imitar os processos criativos humanos.

Em que medida a IA generativa afetará as nossas vidas? Isso ainda não se sabe; no entanto, a investigação sugeriu que os avanços na IA generativa poderiam aumentar o PIB global em 7% - quase 7 biliões de dólares - e impulsionar o crescimento da produtividade em 1,5 pontos percentuais.1

Generative AI pode começar por produzir resumos concisos e coerentes de texto (por exemplo, actas de reuniões), converter conteúdos existentes em novos modos (por exemplo, texto em gráficos visuais) ou gerar análises de impacto de, por exemplo, novos regulamentos. A produção de novos conteúdos representa uma mudança definitiva nas capacidades da IA, passando de um facilitador do nosso trabalho para um potencial copiloto. Poderá aumentar a capacidade humana e, em seguida, fazê-la avançar.

Os CFO e os líderes financeiros devem começar hoje a desenvolver estratégias para a forma como a IA generativa irá afetar as suas funções e os seus negócios no futuro.

Conheça a IA generativa

Para considerar o potencial impacto da IA generativa nas finanças, é útil explorar o que é a IA generativa e como funciona.

Generative AI:

  • Cria conteúdos originais, como texto, imagens, áudio, código e vídeo. Até à data, estes tipos de conteúdos exigiam apenas competências e conhecimentos humanos para serem criados.
  • Pode acrescentar consciência contextual e tomada de decisões de tipo humano aos fluxos de trabalho empresariais e financeiros, podendo alterar radicalmente a forma como o trabalho é efetuado.
  • É alimentado por modelos de base, que funcionam com algoritmos de aprendizagem profunda baseados na organização dos neurónios no cérebro humano.

O que é que isto significa para o setor financeiro?

Muito. A Generative AI é alimentada por dados. E uma vez que as finanças recorrem a enormes quantidades de dados, é natural que tire partido da IA generativa. 

Neste ponto, consideramos as áreas das finanças preparadas para a transformação geradora de IA:

Generative AI tem o potencial de transformar as finanças e os negócios, tal como os conhecemos. Será necessário um investimento inicial em tempo e dinheiro. De acordo com um estudo da Gartner, 80% dos CFO inquiridos em 2022 esperavam gastar mais em IA nos próximos dois anos.2 No entanto, com esse investimento, cerca de dois terços pensam que a sua função atingirá um estado autónomo dentro de seis anos.

Para tomar decisões sólidas, será crucial que os líderes considerem a utilização da IA generativa a partir de uma abordagem a toda a empresa, com uma compreensão clara de onde esta tecnologia terá um impacto nas despesas operacionais, despesas de capital, capitalização de mercado e muito mais. Os CFOs e os líderes financeiros podem desempenhar um papel fundamental na condução da colaboração estratégica entre os principais líderes do C-suite para permitir um maior sucesso - e retorno do investimento - da implementação e adoção da IA. A viagem deve começar com uma estratégia sólida e alguns casos de utilização para testar e aprender com dados bem geridos e acessíveis. Não tem de ser perfeito, mas deve ser controlado.

Embora o futuro pareça promissor, a IA generativa tem algumas limitações atuais que os profissionais de finanças devem considerar. 

Os seres humanos treinam os modelos de base que alimentam a IA generativa e os seres humanos trazem para o trabalho preconceitos inerentes. O enviesamento para dentro é igual ao enviesamento para fora. Se os dados de formação subjacentes forem enviesados (por exemplo, uma sobre ou sub-representação de um grupo populacional), então estes enviesamentos podem ser amplificados no conteúdo gerado com resultados contrários aos compromissos de diversidade, equidade e inclusão de uma organização. Outros tipos de enviesamento, como o enviesamento de ancoragem na previsão, em que os dados de treino se baseiam demasiado em determinadas informações para fazer julgamentos subsequentes, podem afetar especificamente os processos financeiros que utilizam a IA generativa.

Os líderes do setor financeiro devem manter-se atentos aos enviesamentos nos dados de formação e avaliar regularmente os conteúdos. Tal como detalhado no nosso quadro Trustworthy AI™, as organizações podem conceber novos processos para quebrar preconceitos e utilizar pistas de auditoria que podem rastrear a linhagem dos dados utilizados para gerar conteúdos.

Os modelos de base podem produzir respostas incorretas, mas confiantes, às solicitações. O conteúdo incorreto, designado por alucinações, resulta do facto de os modelos ainda estarem a aprender. Mas eles são como os humanos demasiado confiantes: Não reconhecem quando podem estar errados. Isto é menos provável em equações simples, mas quando a subjetividade é introduzida, quando o modelo tem de fazer escolhas, o potencial para a IA generativa produzir conteúdos incorretos pode aumentar.

É de esperar que isto melhore com o tempo. Poderá querer restringir a utilização inicial para aumentar a precisão das inferências e depois expandir e dimensionar os modelos. Talvez, um dia, os modelos tenham mesmo de passar um teste de certificação para fornecerem informações, conselhos e compromissos relacionados com as finanças. Seja como for, os líderes financeiros devem manter-se vigilantes na validação e certificação dos conteúdos.

Atualmente, a maioria das aplicações de IA generativa não garante a privacidade dos dados. As aplicações públicas de consumo utilizam conteúdos e avisos existentes como parte do seu processo de aprendizagem contínuo. As informações partilhadas podem voltar a aparecer com outro utilizador.

Muitas empresas podem acabar por ter modelos privados formados em ambientes seguros que podem ajudar a anular este risco. Seja como for, a proteção de informações financeiras sensíveis será fundamental. Os líderes financeiros devem estabelecer parcerias com as suas equipas de tecnologia empresarial para garantir que as abordagens de segurança da IA generativa se alinham com as normas de toda a empresa.

Generative AI não usa de discrição na forma como partilha conteúdos. Também não pode necessariamente cumprir as diferentes políticas da empresa e as leis de privacidade do país, especialmente no caso de empresas globais em que estas podem ser muito diferentes. Por exemplo, as empresas podem ter contratos que restringem os tipos de dados de terceiros que podem utilizar. Por si só, a IA generativa não pode necessariamente cumprir estes termos; no entanto, os controlos do utilizador podem oferecer salvaguardas na restrição do acesso aos dados.

Por isso, os líderes devem perguntar-se continuamente: A IA generativa está a ser utilizada de uma forma coerente com o seu objetivo?

Implicações para o talento financeiro

Apesar de todo o seu potencial tentador para automatizar e aumentar os processos, a IA generativa continuará a exigir talento humano.

Mas os trabalhadores estão céticos. Numa sondagem recente da Harris, cerca de metade dos trabalhadores não confia na tecnologia.3 Os líderes financeiros devem considerar cuidadosamente a gestão da mudança, apoiando-se na ideia de que a IA generativa pode apoiar as nossas vidas, passando de um facilitador do nosso trabalho para um potencial copiloto.

É certo que as funções e responsabilidades irão mudar e que poderão ser necessários novos tipos de trabalhadores. Mas as capacidades humanas duradouras, como a curiosidade, a empatia, o pensamento crítico, o trabalho em equipa e outras, continuarão a ser necessárias. Os profissionais do sector financeiro poderão ter de desenvolver uma nova fluência em IA generativa e melhorar competências como

  • Como conceber os prompts (ou seja, fazer boas perguntas) para obter os resultados desejados.
  • Como reconhecer potenciais preconceitos.
  • Como confirmar a qualidade e a validade dos resultados gerados e monitorizar o desempenho dos modelos ao longo do tempo.

A Generative AI cimentou rapidamente a sua posição na consciência pública. Despertou o entusiasmo em torno dos aumentos de produtividade e das poupanças de custos, mas também merece cautela.

No entanto, a Generative AI pode transformar completamente a função financeira. As principais organizações lançaram programas-piloto e estão a expandir-se rapidamente.

A curto prazo, a IA generativa permitirá uma maior automatização da análise e dos relatórios financeiros, o reforço dos esforços de atenuação dos riscos e a otimização das operações financeiras. No entanto, é pouco provável que o impacto se fique por aqui. Com a sua capacidade de processar grandes quantidades de dados e de produzir rapidamente novos conteúdos, a IA generativa promete perturbações progressivas que ainda não podemos prever.

Generative AI está aqui e está a adaptar-se e a aprender.

Os directores financeiros e os executivos de finanças que se adaptam e aprendem com ela podem liderar o futuro.

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Goldman Sachs, "Generative AI could raise global GDP by 7%", 5 de abril de 2023.

Gartner, "Gartner predicts three ways autonomous technologies will affect the FP&An and Controller functions in Finance", comunicado de imprensa, 1 de março de 2023.

Andrew Laningham, "What's missing in the conversation about generative AI and jobs", The Harris Poll, 6 de fevereiro de 2023.

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