Afinal, a inteligência artificial (IA) vai substituir o ser humano?

Essa pergunta tem sido feita com frequência nos últimos tempos, mas a verdade é que a IA já faz parte da nossa rotina há bastante tempo.

Para falar sobre o uso da IA no mercado financeiro, o convidado desta vez é Duilio Moraes. Com 40 anos de carreira, ele é Gerente Administrativo e Financeiro, tendo acumulado experiência em empresas de diversos portes e setores. Duilio é pós-graduado com MBA em Controladoria, Finanças Corporativas e Gestão de Pessoas, além de ser formado como Tecnólogo em Processamento de Dados e graduando em Administração.

A Revolução da Cultura de Dados na Área Financeira

A revolução digital trouxe inúmeras mudanças para a sociedade, e no setor financeiro, a cultura de dados emergiu como um fator transformador. O uso intensivo de dados não é apenas uma tendência, mas uma necessidade para empresas que desejam se manter competitivas e inovadora

A cultura de dados refere-se à mentalidade e práticas que valorizam e utilizam dados de forma sistemática para orientar decisões empresariais.

No setor financeiro, essa cultura é crucial para navegar em um ambiente cada vez mais complexo e dinâmico. Historicamente, as decisões financeiras eram baseadas em experiências passadas e intuição.

Hoje, com o advento de tecnologias como Big Data e inteligência artificial, as decisões podem ser baseadas em análises detalhadas, previsões precisas e respostas extremamente rápidas.

A implementação de uma cultura de dados oferece inúmeros benefícios para o setor financeiro.

Primeiramente, possibilita uma tomada de decisão mais informada. Dados precisos e analisados corretamente fornecem insights valiosos que podem guiar estratégias empresariais.

Além disso, a análise de dados desempenha um papel vital na prevenção de fraudes, identificando padrões suspeitos e prevenindo perdas significativas.

A otimização de recursos é outro benefício, permitindo que as empresas identifiquem áreas de desperdício e melhorem a alocação de seus recursos financeiros.

Por fim, a previsão e o planejamento financeiros são substancialmente melhorados com modelos preditivos que oferecem uma visão mais clara do futuro econômico.

Como implementar a cultura de dados na prática?

Para implementar com sucesso uma cultura de dados, as empresas devem desenvolver uma estratégia bem definida. Isso inclui a escolha das tecnologias adequadas, como ferramentas de Big Data e Analytics, e a capacitação contínua da equipe para desenvolver habilidades analíticas.

A governança de dados é igualmente importante, garantindo que os dados sejam gerenciados de maneira segura e conforme as regulamentações. A criação de uma mentalidade orientada a dados dentro da organização é fundamental, promovendo a aceitação e o uso regular dos dados em todos os níveis hierárquicos.

A adoção da cultura de dados não está isenta de desafios. A resistência cultural é um dos principais obstáculos, pois muitas organizações enfrentam resistência interna à mudança.

Ainda existem muitas empresas que se utilizam de ferramentas rudimentares e não confiáveis para administrar suas finanças, como simples planilhas ou sistemas ultrapassados, com estruturas pouco eficientes para o mundo atual gerando respostas lentas e imprecisas. Em geral, isso se dá ao fato de muitos gestores ignorarem a importância de investir em tecnologia e processos organizacionais bem definidos.

Garantir a qualidade dos dados é outro desafio crítico, pois dados imprecisos podem levar a decisões equivocadas. Além disso, transformar dados brutos em insights acionáveis requer habilidades analíticas avançadas e uma compreensão profunda do contexto de negócios.

Cases de aplicação da cultura de dados

Diversas empresas já demonstraram os benefícios da cultura de dados. Exemplos como a implementação de análises preditivas por grandes bancos para melhorar a experiência do cliente e reduzir fraudes mostram o impacto positivo dessa abordagem.

O JPMorgan Chase, um dos maiores bancos dos Estados Unidos, usa algoritmos de aprendizado de máquina para detectar fraudes e prever comportamento de clientes. Através do uso de Big Data, o banco pode analisar padrões de transações em tempo real, identificando atividades suspeitas e prevenindo fraudes antes que ocorram. Além disso, o banco usa análises preditivas para personalizar a experiência do cliente, oferecendo produtos e serviços financeiros adaptados às necessidades individuais de cada cliente.

A Visa implementou um sistema de análise de Big Data que analisa milhares de transações por segundo, identificando padrões de fraude em tempo real. Esse sistema utiliza inteligência artificial e machine learning para detectar anomalias nas transações e bloquear potenciais fraudes de forma proativa.

A Coca-Cola usa Big Data Analytics para otimizar sua cadeia de suprimentos e melhorar a eficiência operacional. A empresa analisa grandes volumes de dados de diversas fontes, incluindo vendas, inventário e dados de mercado, para tomar decisões mais informadas sobre produção e distribuição, reduzindo desperdício, melhorando a alocação de recursos e oferecendo uma melhor experiência ao consumidor.

A empresa Gartner, líder mundial em pesquisa e aconselhamento empresarial realizou pesquisa em 2023 constatando que 68% dos entrevistados planejam utilizar a IA e Machine Learning em suas empresas, destas 39% afirmam já utilizar essas tecnologias.

Empresas no Brasil especializadas na área Tributária já utilizam a IA para recuperar milhões de reais a favor de seus clientes e a complexidade das novas regras tributárias exige que as empresas utilizem tecnologias avançadas para monitorar e adaptar suas estratégias de conformidade tributária de forma eficiente.

A forma como se dará a apuração e recolhimento dos novos tributos exigirá um enorme esforço das empresas para se adequarem e criar estratégias para busca de fornecedores, aquisição de serviços e produtos e precificação na venda. Desse modo, empresas que estiverem atualizadas quanto aos avanços tecnológicos estarão largos passos à frente dos concorrentes.

O futuro da cultura de dados no setor financeiro é promissor, com tendências emergentes como o uso de blockchain para maior transparência e segurança, a automação de processos financeiros e a análise em tempo real para decisões instantâneas.

A inteligência artificial e o machine learning continuarão a ser forças motrizes, permitindo previsões mais precisas e operações mais eficientes.

Empresas que desejam se manter competitivas devem investir continuamente em tecnologias e estratégias de dados, preparando-se para um futuro cada vez mais orientado por dados.

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A cultura de dados é um pilar fundamental para a transformação do setor financeiro. Sua implementação permite uma tomada de decisão mais precisa, prevenção de fraudes, otimização de recursos e previsões financeiras mais assertivas.

Com os avanços tecnológicos, a importância dessa cultura só tende a crescer, e as empresas que a adotarem estarão mais bem posicionadas para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades do futuro digital.

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