O uso de IA em finanças tem proporcionado a líderes e especialistas a oportunidade de trabalhar em conjunto com ferramentas precisas, inovadoras e altamente personalizáveis
Nos últimos anos, a popularidade das inteligências artificiais disparou com uma velocidade impressionante.
Capazes de gerar mídias dos mais diversos tipos, processar grandes volumes de dados, automatizar operações complexas, orquestrar a conexão entre dispositivos e muito mais, essas tecnologias já estão presentes em variados contextos da vida moderna. Quem nunca ouviu falar na Alexa, por exemplo? Além da famosa assistente virtual da Amazon, que facilita a realização de tarefas cotidianas em milhões de lares ao redor do mundo, muitas outras ferramentas têm mostrado o potencial admirável da colaboração entre humanos e máquinas – é o caso do ChatGPT, sistema da OpenAI que protagoniza grande parte dos debates sobre o espaço das IAs na sociedade.
No universo corporativo, não é diferente: os mecanismos baseados em inteligência artificial ganharam papéis importantes no dia a dia de muitas empresas. Antes limitados aos departamentos de TI e aos times de desenvolvimento, esses recursos agora auxiliam no cumprimento das demandas de diferentes áreas, com destaque para a gestão financeira empresarial. Mas isso só é possível se os sistemas inteligentes forem devidamente treinados e integrados à infraestrutura digital da empresa.
Em outras palavras, para que o emprego de IA em finanças seja verdadeiramente eficaz e capaz de gerar valor para os negócios, é preciso que as lideranças e os times de tesouraria estejam perfeitamente familiarizados com uma outra etapa importante da transformação digital: a automação. Para entender melhor esse conceito e saber mais sobre como as inteligências artificiais podem impulsionar a gestão financeira empresarial, basta continuar a leitura.
IA e Machine Learning: como estas tecnologias estão aplicadas à gestão financeira atualmente?
O uso de IA em finanças tem proporcionado a líderes e especialistas a oportunidade de trabalhar em conjunto com ferramentas precisas, inovadoras e altamente personalizáveis que podem ser úteis tanto para as tarefas mais simples quanto para o aprimoramento da estratégia financeira. Aliadas à tecnologia em nuvem, essas plataformas conseguem acessar e interpretar dados financeiros da empresa, indicadores de performance e várias outras informações cruciais para a gestão do patrimônio corporativo.
Essa capacidade é o que está por trás das primeiras vantagens da aplicação de IA em finanças: a digitalização e o reconhecimento dos documentos da empresa. As inteligências artificiais conseguem “ler” balanços financeiros, relatórios, faturas e outros materiais ligados à tesouraria e armazenar tudo isso em uma biblioteca de dados. É aí que entra a mágica do Machine Learning (ML). Também chamada de aprendizado de máquina, essa é a subárea da inteligência artificial que permite a criação de sistemas capazes de reconhecer novos padrões e aprimorar o desempenho sem a necessidade de muitas intervenções humanas. Em outras palavras, os sistemas baseados em Machine Learning conseguem aprender por conta própria e se adaptar continuamente às demandas da empresa.
Por meio dessa poderosa combinação, os CFOs e times de finanças não apenas conseguem uma visualização holística e integral da saúde financeira corporativa, como também se beneficiam da automação inteligente de vários processos. Além disso, as IAs oferecem análises refinadas geradas a partir do imenso universo de informações absorvidas e coletadas pelo sistema. Elas reúnem e interpretam dados operacionais, indicadores financeiros, estatísticas de vendas, informações da web, índices de satisfação dos consumidores e mais uma variedade quase infinita de dados relevantes, gerando insights que podem ser valiosos para as decisões estratégicas.
Da automação limitada para a inteligência artificial: como dar esse passo a frente?
Mas, afinal, o que é automação limitada na gestão financeira empresarial e como ela é diferente da automação inteligente?
Pense assim: a área de finanças e tesouraria envolve um incontável número de tarefas operacionais recorrentes. É comum que os times dediquem bastante tempo ao preenchimento de relatórios de despesas e ao balanço das contas a pagar, por exemplo. Para facilitar o cumprimento dessas demandas e minimizar o risco de erros humanos, é possível utilizar sistemas que realizam essas funções de maneira automática. São programas que identificam as informações das faturas e classificam os tipos de contas de acordo com regras predefinidas, inseridas nos sistemas pelo próprio time de finanças. Essa é a automação de processos robóticos (RPA).
Para que a implantação da IA em finanças seja bem sucedida, é necessário que os padrões e procedimentos de gestão financeira empresarial adotados nos negócios já tenham sido “ensinados” manualmente ao sistema durante a RPA. Em outras palavras, a automação de processos robóticos é como um degrau pelo qual toda empresa deve passar para se beneficiar integralmente dos mecanismos de inteligência artificial e machine learning. Lembre-se de que as IAs funcionam a partir dos dados e regras definidos na automação limitada.
Portanto, a automação de processos é a primeira fase a ser desbravada e concluída pelos negócios que desejam embarcar no potencial fantástico do uso de IA em finanças. Uma vez que os padrões das tarefas automatizadas estiverem bem definidos, será possível avançar na jornada da transformação digital e pensar nas possibilidades de integração da inteligência artificial e do aprendizado de máquina. É importante que todas as transições sejam graduais – dessa forma, os times de finanças podem continuar se beneficiando da automação limitada enquanto a empresa se adapta à abordagem inteligente orientada por dados –.
No caso dos negócios que já têm a automação de processos como parte da gestão financeira empresarial, vale a pena investir em recursos de aprendizado profundo. Em todas as etapas da jornada, é importante poder contar com sistemas de integração financeira modernos e confiáveis. É essa base sólida que fornecerá à empresa a segurança necessária para enfrentar os novos desafios do mundo digital e explorar o vasto universo das aplicações inteligentes.
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