introdução.
Em 2023, o relatório Draghi causou impacto em toda a União Europeia (UE), oferecendo um roteiro arrojado para o futuro da governação económica da UE. Para aumentar a resiliência e a competitividade dos países da união na economia global, o relatório - liderado pelo antigo presidente do Banco Central Europeu, Mario Draghi - enfatiza a necessidade urgente de reformas estruturais, aumento da união fiscal, e ênfase na inovação. Em várias secções, o relatório destaca como os profissionais de finanças e contabilidade precisam de acompanhar os tempos e incorporar novas tecnologias como a inteligência artificial (IA) na sua forma de trabalhar para aumentar a produtividade.
De facto, o mundo das finanças e da contabilidade está a ser transformado pela IA, que está a melhorar o envolvimento do cliente, a precisão e a eficiência. Várias instituições financeiras em toda a Europa implementaram com sucesso tecnologias de IA para superar desafios e aprimorar os processos operacionais. O objetivo deste artigo é explorar casos de estudo notáveis que demonstram o poder transformador da IA no setor financeiro e fornecer inspiração para a adoção contínua da IA dentro da comunidade de finanças e contabilidade, ao mesmo tempo que se destacam as novas competências e o âmbito das funções nesta área.
caso 1 - deteção de fraude num grande banco europeu.
A deteção de fraude é um dos maiores problemas que o setor bancário enfrenta. Recentemente, um conhecido banco europeu melhorou significativamente a sua capacidade de detectar transações fraudulentas ao implementar um sistema de deteção de fraude impulsionado por IA. As técnicas convencionais frequentemente utilizadas produziam altas taxas de falsos positivos, o que irritava os clientes e aumentava as despesas operacionais.
O sistema de IA que este conhecido banco europeu implementou emprega algoritmos de machine learning para analisar padrões de transações em tempo real, obtendo insights de dados históricos para aprimorar as suas capacidades de deteção. Além de aumentar a precisão, isto reduz alertas desnecessários, o que reforça a confiança do cliente. Da mesma forma, o sistema opera dentro dos parâmetros estabelecidos pela lei de IA da UE, garantindo a conformidade com os requisitos legais, e, ao mesmo tempo, protegendo as informações do utilizador.
Principais resultados:
- precisão aprimorada reduzindo falsos positivos na detecção de fraude
- aumento da confiança do cliente através de monitorização de transações e redução de alertas infundados
- conformidade regulatória cumprindo os regulamentos da UE
caso 2 - combate à lavagem de dinheiro do HSBC.
Ao integrar a IA, o HSBC fez grandes progressos no fortalecimento das suas capacidades de combate à lavagem de dinheiro (AML). Os sistemas convencionais baseados em regras apresentavam desafios na identificação de padrões complexos de fraude e frequentemente produziam um grande número de falsos positivos. Em resposta a estes problemas, o HSBC implementou modelos de inteligência artificial (IA) que empregam análise massiva de dados para detetar atividades suspeitas com maior precisão.
Ao usar esta tecnologia, as taxas de deteção aumentaram e as cargas de trabalho das equipas de conformidade diminuíram, podendo focar-se em tarefas de maior valor acrescentado e mais estratégicas. Os colaboradores agora podem concentrar-se em casos reais em vez de perderem tempo em triagens de alertas, com elevadas taxas de erro. Esta implementação no HSBC veio melhorar a eficiência operacional, e, ao mesmo tempo, melhorou a conformidade regulatória, o que é crucial no clima financeiro atual.
Principais resultados:
- deteção aprimorada de atividades suspeitas
- aumento da eficiência operacional reduzindo a carga de trabalho para as equipas de conformidade
- adequação regulatória em conformidade com os regulamentos AML
caso 3 - contract intelligence (COiN) da JP morgan chase.
A JP Morgan Chase criou a plataforma contract intelligence (COiN) para acelerar a análise de documentos. Ao automatizar a revisão de documentos legais, este sistema de IA de última geração minimiza os erros associados a revisões manuais e reduz o tempo necessário para esta verificação.
O software analisa em segundos o que anteriormente a equipa da JP Morgan levava mais de 360.000 horas de trabalho a fazer. Este processo foi transformado desde que a solução de IA foi introduzida, permitindo maior precisão e tempos de resposta mais rápidos. O JP Morgan Chase conseguiu assim automatizar tarefas rotineiras para libertar o tempo da equipa para atividades mais estratégicas, o que aumenta a eficiência, acrescenta novas competências às equipas, e contribui para a satisfação do cliente.
Principais resultados:
- economia de tempo de revisão de documentos drasticamente reduzido
- aumento da precisão minimizando erros na análise de contratos
- valorização dos profissionais, que passaram a focar-se em atividades estratégicas em vez de tarefas rotineiras
caso 4 - chatbots de serviço ao cliente no wells fargo.
O Wells Fargo integrou chatbots com tecnologia de IA para melhorar a assistência ao cliente. Estes assistentes virtuais lidam com consultas e agilizam as transações, oferecendo disponibilidade 24 horas por dia, 7 dias por semana. Ao fornecer insights financeiros personalizados com base nos hábitos de consumo individuais, os chatbots não só aumentaram o envolvimento como também elevaram a satisfação do cliente. Utilizando o processamento de linguagem natural (PNL), estes chatbots podem compreender e responder rapidamente às perguntas dos clientes. Este avanço permite que o Wells Fargo mantenha excelentes padrões de serviço, controlando os custos operacionais, demonstrando como a IA pode melhorar as relações com o cliente sem comprometer a qualidade.
Principais resultados:
- suporte 24/7 com disponibilidade contínua para consultas de clientes
- insights personalizados com aconselhamento financeiro com base nos hábitos de consumo de cada cliente
- eficiência de custos através da redução de despesas custos operacionais resultado da automação
caso 5 - assistente virtual eno da capital one.
A Capital One apresentou o Eno, um assistente virtual com tecnologia de IA concebido para ajudar os clientes a gerir as suas finanças de forma proativa. O Eno monitoriza as transações e alerta os clientes sobre padrões de gastos fora do padrão normal, aumentando assim a segurança e fornecendo aconselhamento personalizado.
Esta abordagem inovadora não só ajuda os clientes a manterem-se informados sobre as suas finanças, como também promove a fidelização através de serviços personalizados. Ao aproveitar a tecnologia de IA, a Capital One cria uma experiência bancária mais envolvente que capacita os clientes a tomar decisões financeiras informadas.
Principais benefícios:
- gestão proativa com alertas para padrões de gastos incomuns
- segurança aprimorada com maior controle para a detecção de fraude
- melhora da relação com o cliente promovendo a fidelização através de interações personalizadas
conclusão.
Estes são cinco exemplos que demonstram o poder transformador da IA na área de finanças e contabilidade, mostrando o seu potencial para revolucionar as operações, aprimorar as experiências dos clientes e impulsionar a tomada de decisões estratégicas. Estas alterações trazem mudanças nas expectativas em relação às várias funções deste setor, e como os profissionais devem desenvolver a sua estratégia de carreira, para serem à prova de futuro.
À medida que a IA continua a evoluir, o seu impacto no setor financeiro só se intensificará. Para os profissionais desta área, abraçar a IA já não é uma opção, mas uma necessidade. A requalificação em áreas como análise de dados, machine learning e ética da IA será crucial para navegar neste novo cenário.
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