Aplicação prática da IA no setor financeiro
A inteligência artificial já não é uma tecnologia emergente no setor financeiro — é uma realidade operacional que está a transformar a forma como as funções financeiras operam, como as decisões são tomadas e como os custos são geridos. Para os responsáveis financeiros, a questão já não é se devem ou não adotar a IA, mas sim como fazê-lo de forma eficaz e a que ritmo.
Aplicações atuais nas funções financeiras
As aplicações de IA mais maduras no setor financeiro encontram-se em áreas onde o volume de dados é elevado, os processos são estruturados e o custo do erro é controlável. A automatização das contas a pagar, a reconciliação bancária, a gestão de despesas e a elaboração de relatórios financeiros são todas áreas em que as ferramentas baseadas em IA estão a proporcionar ganhos de eficiência mensuráveis na prática, e não apenas na teoria.
A deteção de fraudes tem sido alvo de alguns dos investimentos mais significativos em IA financial services, onde o reconhecimento de padrões em tempo real nos dados das transações melhorou comprovadamente as taxas de deteção. No que diz respeito às funções financeiras das empresas, as aplicações equivalentes prendem-se com a deteção de anomalias procurement e nas contas a pagar — identificando faturas duplicadas, despesas fora do contrato e inconsistências nos preços dos fornecedores.
A previsão do fluxo de caixa é outra área de grande relevância atual. Os modelos de aprendizagem automática que incorporam padrões históricos de pagamentos, fatores sazonais e sinais económicos externos estão a produzir previsões de curto prazo mais precisas do que os métodos tradicionais. Para as empresas que gerem rigorosamente o capital circulante, esta maior precisão tem um valor financeiro direto.
Onde a IA ainda não está a dar resultados
Existe um grande entusiasmo em torno das capacidades da IA que excede o que é efetivamente possível alcançar na prática atualmente. O planeamento financeiro estratégico, a modelação de cenários complexos e a avaliação qualitativa de riscos exigem todos um julgamento humano que os atuais sistemas de IA não conseguem reproduzir com a fiabilidade de que as funções financeiras necessitam. As organizações que adotam a IA nestas áreas sem uma supervisão adequada estão a assumir riscos que nem sempre são visíveis até se concretizarem.
Outro motivo frequente de falha é a qualidade dos dados. Os sistemas de IA são tão bons quanto os dados que processam. As organizações com sistemas ERP fragmentados, uma gestão de dados inconsistente ou dados mestre de fraca qualidade irão constatar que as ferramentas de IA amplificam os seus problemas de dados existentes, em vez de os resolverem.
Uma abordagem prática
As funções financeiras que estão a extrair valor real da IA partilham características comuns. Identificaram processos específicos e de grande volume nos quais a IA pode reduzir o trabalho manual. Asseguraram a qualidade dos dados nesses processos antes de implementar a IA. Mantiveram a revisão humana em pontos críticos de decisão. E começaram por pequenos passos, avaliaram cuidadosamente os resultados e expandiram-se gradualmente.
procurement de tecnologia ERA Groupcolaboram com os responsáveis financeiros para avaliar ferramentas de IA destinadas a aplicações financeiras, garantindo que procurement se baseiem em capacidades comprovadas, em vez de nas alegações dos fornecedores, e que as estruturas comerciais incentivem a obtenção de resultados concretos.
