Como a IA generativa treinada em finanças e contabilidade lhe dá uma vantagem estratégica 

A inteligência artificial generativa está a revolucionar a gestão financeira e contabilística, permitindo às empresas tomar decisões mais rápidas, precisas e estratégicas.

• Por um lado, a IA tradicional automatiza processos; por outro, a IA generativa transforma dados em informação estratégica em tempo real.
• Além disso, os modelos de IA especializados em finanças aumentam a precisão, reforçam o cumprimento regulamentar e elevam os padrões de segurança na gestão financeira.

Neste contexto, como é que a IA generativa pode ajudá-lo a obter conhecimentos práticos e estratégicos que otimizem a gestão financeira da sua empresa?

Ao contrário da IA tradicional, que se foca na automatização de tarefas repetitivas, os modelos de linguagem (LLM) especializados em finanças estão a transformar a forma como as empresas interagem com os seus dados financeiros. Estes LLM têm a capacidade de analisar grandes volumes de informação financeira e convertê-los em insights úteis e estratégicos.

Isto permite aos líderes empresariais tomar decisões mais informadas e seguras, otimizando assim a gestão financeira das suas organizações.

Neste artigo, vai descobrir como a IA generativa pode transformar o trabalho da sua equipa financeira e de que forma os LLM especializados em finanças ajudam a otimizar processos e a melhorar a tomada de decisões.

ÍNDICE DO POST

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O papel da IA nas finanças: Tradicional versus generativo 

A inteligência artificial (IA) serve muitas vezes como um termo abrangente, pelo que é útil compreender como a IA tradicional e a IA generativa desempenham papéis únicos nas finanças.  

• A IA tradicional tem sido uma pedra angular, centrando-se na automatização de tarefas repetitivas, na análise de dados históricos e na melhoria da tomada de decisões baseada em dados. Apesar de processar dados mais rapidamente do que nunca, pode não fornecer as informações contextuais e acessíveis de que os profissionais de finanças necessitam para tomar decisões estratégicas. 
• A IA generativa vai para além destas capacidades. Utiliza modelos avançados para criar novos conteúdos, prever cenários e fornecer informações dinâmicas e em tempo real a partir do que aprende sobre os dados, a sua utilização e os padrões no ambiente mais vasto – trazendo uma vantagem estratégica e transformadora para a ponta dos seus dedos. 

IA tradicional no setor financeiro: Automatização e racionalização de processos 

A IA tradicional automatiza tarefas repetitivas, reduz o risco e aumenta a eficiência, concentrando-se em decisões baseadas em dados.  

• As aplicações incluem deteção de fraudes, avaliação de riscos e monitorização da conformidade regulamentar, libertando a sua equipa financeira para se concentrar em trabalho de maior valor. 

IA generativa nas finanças: Impulsionar a inovação estratégica e o crescimento 

A IA generativa proporciona uma vantagem estratégica adicional ao criar conhecimentos em tempo real e adaptáveis com a capacidade de realizar o planeamento de cenários. 

• As aplicações incluem previsões dinâmicas, simulações de cenários e envolvimento personalizado dos clientes, ajudando a sua equipa financeira a tomar decisões proativas e informadas a um ritmo acelerado. 

IA generativa nas finanças: Impulsionar a inovação estratégica e o crescimento 

A IA generativa proporciona uma vantagem estratégica adicional ao criar conhecimentos em tempo real e adaptáveis com a capacidade de realizar o planeamento de cenários. 

• As aplicações incluem previsões dinâmicas, simulações de cenários e envolvimento personalizado dos clientes, ajudando a sua equipa financeira a tomar decisões proativas e informadas a um ritmo acelerado. 

“A IA tem uma capacidade superior para identificar padrões não lineares nos dados, tais como fundamentos, indicadores técnicos e macroeconomia.”  

Daniele Grassi, CEO da Axyon AI

Porque é que a IA pode acelerar os seus fluxos de trabalho financeiros 

Em conjunto, a IA tradicional e a IA generativa podem fornecer uma abordagem abrangente às finanças: 

• Melhoria do processo de tomada de decisões: as previsões da IA generativa combinadas com a análise histórica da IA tradicional dão-lhe uma imagem mais completa. 
• Continuidade operacional e inovação: a IA tradicional mantém os processos principais, enquanto a IA generativa incentiva novas vias de crescimento e adaptabilidade. 
• Maior confiança na estratégia: com informações combinadas baseadas em IA, pode tomar decisões mais confiantes e informadas que se alinham com objetivos imediatos e a longo prazo. 

A IA pode ser poderosa nos processos de fecho financeiro mensal 

A IA tradicional trata da automatização de tarefas e da sinalização de erros. Ao mesmo tempo, a IA generativa atua como um consultor estratégico, gerando previsões, sugerindo ajustes orçamentais e simulando cenários hipotéticos para abordar o futuro da sua empresa.  

Esta eficiência operacional e a previsão estratégica podem ajudar a impulsionar um crescimento mais rápido e inteligente.  

“A IA pode compreender as necessidades das pessoas e encaminhá-las para os recursos certos”, afirma, referindo o seu valor na gestão de informações financeiras e de conformidade complexas”.

Paul Ronan, CTO da FE fundinfo

Limitações da IA generativa de utilização geral nas finanças 

As ferramentas de IA generativa de uso geral, embora poderosas, têm limitações fundamentais quando aplicadas em finanças de alto risco: 

1. Segurança e privacidade dos dados 

Os modelos gerais de IA podem comprometer dados financeiros sensíveis sem proteções de nível empresarial, colocando riscos de segurança e conformidade. 

• Fiabilidade e precisão 

Devido à sua natureza generalizada, os modelos gerais podem não ter a precisão necessária para a tomada de decisões financeiras críticas, conduzindo potencialmente a erros. 

• Compreensão do contexto 

A IA generativa padrão pode não interpretar satisfatoriamente a terminologia específica do setor financeiro, os requisitos regulamentares e os processos matizados sem conhecimentos específicos do setor. Isto pode resultar em respostas incompletas ou incorretas, especialmente em cenários financeiros complexos. 

Uma vez que não são devidamente treinados com os seus dados financeiros confidenciais, os modelos de IA de utilização geral podem não compreender o contexto e produzir resultados incorretos, especialmente em áreas que necessitam de um conhecimento regulamentar e económico detalhado relevante para a sua empresa. 

IA: A oportunidade para os diretores financeiros

Eis cinco vantagens principais dos LLM num domínio específico para os profissionais do setor financeiro: 

• Precisão contextual 

Ao contrário das ferramentas de IA para fins gerais, um LLM específico do domínio financeiro pode ser treinado para compreender a terminologia, as normas e os processos financeiros. Isto assegura que os resultados estão em conformidade com as expetativas da indústria, reduzindo o risco de erros ou de conhecimentos irrelevantes frequentemente produzidos por modelos genéricos. 

• Privacidade e conformidade melhoradas 

O tratamento de dados financeiros sensíveis exige normas de privacidade rigorosas. Ao contrário dos modelos gerais que podem não dar prioridade a estas necessidades, um modelo específico do domínio financeiro deve ser concebido com protocolos de segurança de nível empresarial para manter os dados seguros e cumprir os requisitos de conformidade. 

• Eficiência e escalabilidade 

As ferramentas genéricas de IA tornam-se muitas vezes dispendiosas à escala devido aos preços de pagamento por utilização. Os modelos financeiros criados para fins específicos integram-se perfeitamente nos fluxos de trabalho, oferecendo estruturas de custos previsíveis e soluções escaláveis adaptadas à sua empresa. 

• Informações fiáveis para tarefas críticas 

Um LLM específico para finanças pode fornecer informações úteis para tarefas como a previsão do fluxo de caixa, a realização de verificações regulamentares em tempo real e a automatização de fluxos de trabalho complexos. Estes modelos eliminam a necessidade de intervenção manual e melhoram a precisão da tomada de decisões. 

• Especialização e personalização em matéria de regulamentação 

Um LLM pode garantir a conformidade com a evolução da legislação e das normas se for construído com base em conjuntos de dados centrados nas finanças. São adaptados aos fluxos de trabalho financeiros, o que os torna especialmente equipados para fornecer conselhos em que os profissionais podem confiar, ao contrário dos modelos genéricos que podem necessitar de mais nuances para navegar nas complexidades regulamentares. 

Aplicações no mundo real: Promover a eficiência e a orientação estratégica 

Com os LLM específicos para as finanças, poderá obter poupanças de tempo significativas e benefícios estratégicos. Imagine fazer perguntas à IA como: 

• “Qual é a previsão do nosso fluxo de caixa para o próximo trimestre?” 
• “Que linhas de produtos estão a gerar mais lucros este ano?” 

Em vez de navegar em folhas de cálculo ou analisar longos relatórios, a IA pode fornecer respostas imediatas e precisas. Além disso, será benéfico para: 

• Geração de relatórios financeiros pormenorizados 
• Realização de avaliações de risco em conformidade com a regulamentação 
• Apoio à tomada de decisões baseadas em dados com informações fiáveis 

Estas capacidades libertam as equipas financeiras das tarefas administrativas, permitindo-lhes concentrarem-se na promoção do crescimento e da inovação. 

A adoção de inteligência artificial generativa específica para as finanças representa uma vantagem competitiva essencial para as empresas. Ferramentas como o Sage Copilot demonstram como os modelos de linguagem especializados podem otimizar a contabilidade, melhorar a tomada de decisões e garantir o cumprimento regulamentar.

Com a combinação certa entre IA tradicional e IA generativa, as equipas financeiras podem concentrar-se na estratégia e no crescimento, em vez de perderem tempo com tarefas repetitivas.