Como a IA está transformando as finanças

1. Planejamento e previsão financeira

A IA está transformando o processo de previsão e planejamento financeiro por meio da análise preditiva. A análise preditiva é um tipo de análise de dados usada em empresas para identificar tendências, correlações e causalidade. São usados dados, algoritmos estatísticos e machine learning para prever resultados futuros com base na análise de dados históricos e tendências existentes.

Com a análise preditiva, as equipes financeiras podem prever fluxos de caixa futuros usando dados históricos da empresa, bem como dados do setor em geral. Embora as previsões financeiras tradicionais devam ser ajustadas manualmente quando as circunstâncias mudam, as previsões orientadas por IA podem ser recalibradas com base em novos dados, ajudando a manter as previsões e os planos relevantes e precisos. A GenAI pode até criar comentários contextuais automaticamente para explicar as previsões produzidas por modelos preditivos e destacar os principais fatores que impulsionam a previsão.

2. Conformidade regulatória

Com a crescente complexidade da conformidade regulatória no mundo todo, a carga de custos e recursos dos relatórios regulatórios aumentou nos últimos anos. As organizações dedicam tempo e recursos significativos para atender a esses requisitos. A IA pode assumir uma parte da carga de trabalho automatizando o monitoramento da conformidade, o gerenciamento da trilha de auditoria e a criação de relatórios regulatórios.

Uma tecnologia particularmente valiosa em conformidade regulatória é o processamento de linguagem natural (NLP). A NLP é um ramo da IA que permite que os computadores compreendam e reproduzam a linguagem humana. Ela é capaz de analisar rapidamente grandes quantidades de dados textuais, transformando texto bruto ou fala em percepções significativas. Ao usá-la, é possível analisar documentos extensos, contratos, políticas e outras fontes de texto para extrair informações críticas, alterações pertinentes e possíveis riscos de conformidade. Além disso, podemos até mesmo facilitar o gerenciamento de documentos, classificando-os automaticamente com base em critérios predeterminados.

3. Otimização do fluxo de caixa

O gerenciamento eficaz do fluxo de caixa está sempre no topo da lista de prioridades dos CFOs e de suas equipes, e a IA está provando ser uma ferramenta valiosa em sua otimização. Devido ao grande volume de dados necessários, a maioria dos profissionais de finanças precisa de mais de um dia para criar uma visão consolidada do caixa e da liquidez. E, mesmo assim, as previsões podem incluir erros e se tornarem rapidamente obsoletas.

Usando análise preditiva e machine learning, as empresas podem automaticamente compilar dados de todas as fontes relevantes – históricas e atuais – para prever continuamente fluxos de caixa futuros. Com uma previsão de fluxo de caixa mais rápida e precisa, as empresas podem tomar medidas proativas para manter níveis de liquidez saudáveis. Por exemplo, se houver excesso de caixa, eles podem aproveitar os descontos de pagamento antecipado com fornecedores ou identificar áreas para reinvestir nos negócios. Quando o caixa está apertado, eles podem reavaliar as posições de empréstimo ou acionar transferências de câmbio entre as subsidiárias. As equipes financeiras também podem usar a IA para otimizar o capital de giro, aplicando os incentivos corretos de pagamento antecipado para selecionar fornecedores com base nas condições de mercado, no histórico de pagamentos e em outros fatores.

4. Gerenciamento de despesas

O gerenciamento de despesas pode se transformar rapidamente em uma fonte de frustração. Para os funcionários, cumprir as regras da política de despesas coletando manualmente os recibos, preenchendo formulários e enviando relatórios de despesas é uma tarefa árdua e propensa a erros. E as equipes financeiras não podem revisar manualmente todas as despesas para garantir que todos os gastos estejam em conformidade. A IA é uma maneira poderosa de acelerar o gerenciamento de despesas e remover parte de sua complexidade. Por exemplo, o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) – uma forma de IA que pode digitalizar textos escritos à mão, impressos ou imagens de texto, extrair as informações relevantes e digitalizá-las – pode ajudar no processamento de recibos e no registro de despesas. O OCR digitalizará os recibos e faturas carregados para preencher automaticamente os campos do relatório de despesas, como nome do comerciante, data e valor total.

O papel da IA no gerenciamento de despesas não acaba aí. As empresas também podem usar a IA para automatizar os fluxos de trabalho de aprovação, sinalizando apenas as despesas que precisam da revisão da equipe financeira com base em regras predeterminadas, promovendo uma cultura de “gerenciamento por exceção”. Os assistentes de despesas habilitados para IA também estão se tornando mais comuns, ajudando os funcionários a categorizar despesas automaticamente, preencher e arquivar a documentação necessária para cada um deles e fornecer orientação sobre a política de conformidade de uma empresa.

5. Automação de tarefas

A automação de tarefas talvez um dos recursos mais comuns e, sem dúvida, um dos mais impactantes da IA. A IA pode ajudar a automatizar vários processos financeiros manuais e demorados que costumavam sobrecarregar a equipe financeira, incluindo o seguinte:

• Entrada de dados: extrai e insere informações relevantes de demonstrativos, faturas, recibos e outros documentos financeiros no sistema de uma empresa.
• Captura e processamento de faturas: lê e digitaliza faturas impressas.
• Correspondência e verificação: compara e combina automaticamente as faturas com as ordens de compra e recibos de entrega correspondentes.
• Execução de pagamento: facilita o processo, incluindo o agendamento para otimizar o fluxo de caixa, selecionar o método preferencial e executar o pagamento automaticamente ou com intervenção humana mínima.
• Reconciliação: executa um processo de reconciliação automatizado que faz a correspondência das transações de pagamento com os demonstrativos bancários para verificar se os valores e beneficiários estão alinhados.
• Padronização da combinação de códigos de conta: prevê e padroniza automaticamente valores de segmento da combinação de códigos de conta em linhas da fatura de contas a pagar sem ordem de compra.
• Processos de fechamento financeiro: a automação inteligente de processos (IPA) automatiza a orquestração complexa do fechamento financeiro e monitora o status da tarefa em vários sistemas, recomendando novas regras que orientam a automação contínua, iniciando automaticamente os processos de fechamento assim que as tarefas dependentes forem concluídas e atualizando o calendário de fechamento.

A automação avançada de tarefas manuais de alto volume, repetitivas e rotineiras apresenta inúmeros benefícios, incluindo economia de tempo e custos, redução de erros e maior satisfação dos funcionários à medida que a equipe financeira se concentra em tarefas mais estratégicas e de valor agregado.

6. Análise e geração de relatórios financeiros

A IA pode ajudar a automatizar e aprimorar vários aspectos do processo de análise e geração de relatórios financeiros. Nos estágios iniciais, pode extrair informações financeiras relevantes de diversas fontes de dados. Depois, pode limpar e processar dados financeiros identificando erros, inconsistências ou valores ausentes e notificando a equipe financeira das áreas que precisam de atenção.

A IA pode usar os dados para ajudar a gerar demonstrativos financeiros, como demonstrativos de receita, balanços patrimoniais e demonstrativos de fluxo de caixa, transformando os dados em relatórios que destacam principais indicadores de desempenho (KPIs), tendências e observações. Ela também pode ajudar com relatórios regulatórios. A GenAI pode preencher os formulários necessários com os dados fornecidos pelo departamento financeiro para a equipe revisar e confirmar.

Ela pode ser usada para gerar relatórios narrativos, contextualizando os números, combinando demonstrativos financeiros e dados com a respectiva justificativa. A GenAI pode até ajudar a preparar os esboços dos formulários 10-Q e 10-K, incluindo notas de rodapé e discussão e análise da gestão (MD&A).

1. Aumente a eficiência e a produtividade

A lista de maneiras pelas quais a IA pode ajudar a aumentar a eficiência e a produtividade no departamento financeiro já é longa; e isso é apenas o começo. A automação de vários processos financeiros, como coleta, consolidação e entrada de dados, já é uma vantagem significativa. Ele ajuda a mudar a função do setor financeiro, que deixa de relatar o passado e se concentra no futuro, por meio de análises e previsões que atendem à empresa.

No entanto, isso é apenas o começo de onde as finanças poderiam implementar a IA para aumentar a eficiência e a produtividade. Por exemplo, as equipes financeiras também estão implementando a GenAI para facilitar a busca de informações, preencher lacunas de conhecimento e fazer o trabalho. Os casos de uso incluem assistência para redação, resumo, análise e chat. De acordo com um estudo de 2023 do Boston Consulting Group e do MIT Sloan, a GenAI melhorou o desempenho de um trabalhador altamente qualificado em até 40% em comparação com os trabalhadores que não a utilizaram. Um relatório da PwC de 2024 mostrou que 60% dos CEOs esperam que a GenAI aumente a eficiência. E uma pesquisa da NVIDIA de 2024 com 400 profissionais de serviços financeiros globais descobriu que "gerar eficiências operacionais" foi o benefício da IA citado com mais frequência pelos entrevistados, com 43%.

2. Melhore a experiência e a retenção de clientes

A IA ajuda a aprimorar a experiência e a retenção do cliente, permitindo que as empresas ofereçam interações personalizadas, proativas e integradas em vários pontos de contato. A personalização é um bom exemplo. Em um relatório de 2024 da Forrester, 42% dos executivos pesquisados identificaram a hiperpersonalização da experiência do cliente como um dos principais casos de uso da IA.

A IA pode ajudar a fornecer personalização analisando os dados, as preferências e o comportamento do cliente para fornecer recomendações de produtos, sugestões de conteúdo e ofertas mais adequadas. As empresas também podem ir ainda mais longe com a segmentação de clientes orientada por IA para campanhas de marketing e promoções mais direcionadas. A IA pode até ajudar a personalizar os preços, usando insights em tempo real sobre as preferências individuais dos clientes, mudanças no mercado e atividades da concorrência para otimizar preços e descontos.

A IA está se tornando parte integrante da retenção de clientes, com a análise preditiva prevendo o comportamento futuro do cliente, o valor do tempo de vida e até mesmo a probabilidade de rotatividade, permitindo que as empresas concentrem seus esforços em resolver proativamente os problemas à medida que eles surgirem.

Por fim, os chatbots e assistentes digitais com tecnologia de IA fortalecem o relacionamento com os clientes, respondendo a perguntas sob demanda e fornecendo um serviço rápido e ininterrupto.

3. Reduza os erros

A IA em finanças pode ajudar a reduzir erros, principalmente em áreas em que há propensão ao erro humano. Tarefas repetitivas de alto volume muitas vezes podem levar a erros humanos, mas os computadores não têm o mesmo problema. O aproveitamento dos algoritmos avançados, da análise de dados e dos recursos de automação fornecidos pela IA pode ajudar a identificar e corrigir erros comuns em áreas como entrada de dados, relatórios financeiros, contabilidade e processamento de faturas.

4. Reduza os custos

A IA já está demonstrando a capacidade de ajudar a reduzir custos. Na pesquisa da NVIDIA, mais de 80% dos entrevistados relataram aumento de receita e redução de custos anuais com o uso de aplicações habilitadas para IA. Além disso, a implementação da IA poderia reduzir os custos das empresas do S&P 500 em cerca de US$ 65 bilhões nos próximos cinco anos, de acordo com um relatório de outubro de 2023 do Bank of America.

A IA pode ajudar a reduzir custos de várias maneiras. A automação de tarefas é uma tática óbvia de redução de custos, permitindo que as empresas diminuam os gastos de mão de obra, preencham lacunas na força de trabalho, aumentem a produtividade e a eficiência e façam com que os funcionários se concentrem em atividades estratégicas e de valor agregado. As empresas também afirmam que obter melhores insights e aprimorar as tomadas de decisão com o uso da IA são fundamentais para reduzir os custos. As organizações que usam IA podem ser mais capazes de otimizar os níveis de estoque e as cadeias de suprimentos, detectar fraudes, identificar oportunidades de economia de custos e alocar recursos de forma mais eficaz.

5. Aprimore a tomada de decisões

Um estudo de 2023 realizado pela Oracle e pelo escritor best-seller do New York Times, Seth Stephens-Davidowitz, aborda o dilema enfrentado pelos líderes de negócios em relação à tomada de decisões; e os resultados foram preocupantes.

Entre os líderes empresariais entrevistados...

• 74% acreditam que o número de decisões tomadas todos os dias aumentou 10 vezes nos últimos três anos.
• 97% queriam obter ajuda dos dados para tomar decisões.
• 93% achavam que a inteligência usada para tomar as melhores decisões definiria o futuro de uma empresa.
• 72% admitiram que o grande volume de dados os impediu de tomar qualquer decisão.
• 89% acreditam que o número crescente de fontes de dados limitou o sucesso de suas organizações.
• 94% achavam que os dados e insights corretos poderiam ajudar o departamento financeiro a tomar decisões melhores.

As habilidades da IA em relação à coleta, análise e contextualização do gerenciamento de dados, por exemplo, ajudam a eliminar muitos dos obstáculos presentes na tomada de decisões, destacados pelos líderes empresariais.

6. Melhore o gerenciamento de riscos

A IA é muito útil na detecção de fraudes. Os modelos de machine learning treinados processam dados transacionais atuais e históricos para detectar lavagem de dinheiro ou outros atos ilícitos, combinando padrões de transações e comportamentos.

Os modelos de detecção de anomalias baseados em IA também podem ser treinados para identificar transações que possam indicar fraude. Os sistemas de IA, nesse caso, estão aprendendo continuamente e, com o tempo, podem reduzir as instâncias de falsos positivos à medida que o algoritmo é refinado, aprendendo quais anomalias eram transações fraudulentas e quais não eram.

A capacidade da IA de analisar grandes quantidades de dados em um período muito curto de tempo é um ativo para a equipe financeira. Seja na análise de cadeias de suprimentos, operações ou mercados financeiros, a IA pode ajudar a identificar rapidamente os riscos potenciais e usar técnicas de modelagem preditiva para avaliar a probabilidade e o impacto de possíveis resultados.

7. Escalabilidade

Um dos principais motivos pelos quais a IA está em expansão agora e acessível a uma base tão ampla de empresas são as plataformas de IA baseadas em nuvem atuais. Os sistemas de IA, especialmente a IA generativa, exigem computação de alto desempenho. Os modelos também são atualizados com frequência. Esses dois fatores tornam muito difícil "comprar IA" e executá-la no próprio data center de uma organização. As plataformas de computação em nuvem fornecem infraestrutura e recursos escaláveis para implementar e executar aplicações de IA, de modo que as empresas paguem pelos recursos dos quais precisam e aproveitem as atualizações sem a necessidade de patches e atualizações de software. Para as empresas que usam sistemas ERP baseados em nuvem, o incentivo para usar a tecnologia de IA da mesma nuvem é essencial. Haverá muito menos preocupação com a movimentação e a preparação de dados para IA se os sistemas de origem residirem na mesma infraestrutura de nuvem.