Um guia para o benchmarking de IA em Finanças

Sejamos honestos, a inteligência artificial está a aparecer por todo o lado no mundo financeiro. Promete fazer tudo, desde analisar mercados a uma velocidade estonteante até gerir o apoio ao cliente que está sempre disponível. Mas nas finanças, os riscos são simplesmente mais elevados. Uma resposta errada não é apenas um pequeno percalço; pode transformar-se numa dor de cabeça de conformidade, numa ameaça de segurança ou num erro que custa dinheiro real.

É aqui que os testes de IA, ou benchmarking, supostamente ajudam. O grande problema? A maioria dos benchmarks de IA testa conhecimentos gerais. São como um teste surpresa do liceu, verificando se uma IA conhece factos históricos ou consegue escrever um poema. Isso é engraçado, mas não lhe diz absolutamente nada sobre se consegue lidar com o jargão denso, o raciocínio numérico e as regras rigorosas que definem a indústria financeira.

Este guia está aqui para esclarecer a confusão em torno do Benchmarking de IA para Finanças. Vamos detalhar o que realmente é, percorrer as principais estruturas de que todos falam e mostrar-lhe como olhar para além das pontuações teóricas brilhantes para encontrar uma IA que realmente faça o trabalho para o seu negócio.

O que é o Benchmarking de IA para Finanças?

O Benchmarking de IA para Finanças é apenas uma forma formal de dizer que está a testar sistematicamente modelos de IA em tarefas específicas de finanças para ver o seu desempenho. Trata-se de criar um boletim de notas padronizado para comparar como diferentes sistemas de IA se medem.

Mas há uma diferença fundamental que precisa de compreender, porque muda completamente a forma como deve pensar na escolha de uma ferramenta de IA:

• Benchmarking de Modelos Fundamentais: Pense nisto como um exame académico para o próprio modelo de IA. Os investigadores usam conjuntos de dados financeiros padrão para testar a inteligência bruta de modelos de linguagem grandes (LLMs) como o GPT-4 ou o Llama 3. As pontuações dizem-lhe qual modelo é mais "inteligente" num ambiente de laboratório estéril.

• Benchmarking de Agentes Aplicados: Este é o teste de condução no mundo real. Verifica como uma aplicação de IA totalmente integrada, como um agente de IA dentro do seu helpdesk, se comporta nas métricas de negócio que realmente lhe interessam. Estamos a falar de taxas de resolução, precisão nos documentos da sua empresa e se os clientes estão satisfeitos.

Então, porque é que isto importa? Um modelo que se sai bem num exame teórico de finanças não terá a menor ideia de como lidar com um cliente a perguntar sobre a política de reembolso única da sua empresa. Essas pontuações fundamentais são um bom ponto de partida, mas o único teste que realmente conta é como uma IA se comporta no seu mundo, usando o seu conhecimento e ligada aos seus fluxos de trabalho.

O panorama das estruturas de benchmarking de IA para Finanças

Alguns grandes projetos estão a tentar padronizar a forma como a indústria mede o desempenho da IA. São uma mistura de esforços académicos de código aberto e soluções empresariais dispendiosas, e cada um tem um objetivo diferente. Saber o que são ajuda-o a ver para onde as coisas se estão a dirigir, mas também destaca as suas limitações para as suas necessidades de negócio do dia-a-dia.

FinBen: O benchmark académico de código aberto

O FinBen é um benchmark massivo elaborado por um grupo de investigadores conhecido como The Fin AI. Foi construído para testar LLMs em dezenas de tarefas financeiras, desde a análise do sentimento de artigos de notícias até à previsão de tendências de mercado. É incrivelmente detalhado e completamente transparente.

Então, para quem é isto realmente? Principalmente para investigadores de IA e programadores que querem comparar o poder cerebral bruto de diferentes modelos fundamentais em dados financeiros. A desvantagem para o seu negócio é que é altamente académico. Uma pontuação alta no FinBen significa que um modelo é bom a analisar documentos financeiros genéricos, mas isso não diz nada sobre como se sairá como um agente de suporte a tentar responder a uma pergunta sobre uma fatura específica.

S&P AI Benchmarks by Kensho: O padrão da indústria proprietário

Vindo de um dos maiores nomes em finanças, o S&P AI Benchmarks by Kensho é um produto comercial que classifica LLMs pelas suas competências matemáticas e inteligência financeira. Foi concebido para ver se uma IA consegue ter um desempenho ao nível de um analista financeiro humano.

Isto é ideal para grandes instituições financeiras que precisam de um selo de aprovação de confiança de terceiros num modelo antes de o usarem para análises de alto risco. A desvantagem para a maioria das empresas é o seu foco. É tudo sobre análise de mercado complexa, não o trabalho prático e de alto volume do serviço ao cliente ou suporte de TI interno onde a maioria de nós está a tentar automatizar.

Vals.ai Finance Agent: O avaliador focado em agentes

O Vals.ai faz as coisas de forma um pouco diferente. Em vez de apenas testar o modelo, testa agentes de IA, sistemas que podem usar ferramentas para fazer as coisas. O seu benchmark analisa quão bem um agente consegue fazer o trabalho de um analista júnior, como pesquisar em arquivos da SEC para encontrar uma informação específica.

Isto destina-se a equipas em fundos de cobertura ou bancos que estão a construir ou a comprar agentes de IA para pesquisa complexa e em várias etapas. Mas, mais uma vez, está orientado para análises financeiras sofisticadas. As tarefas que mede (como analisar um relatório 10-K) estão a um mundo de distância das questões de suporte do dia-a-dia com que a maioria das empresas lida.

FINOS: A estrutura de conformidade colaborativa

A Fintech Open Source Foundation (FINOS) não é realmente um benchmark. É mais um projeto de grupo para construir uma estrutura partilhada para lidar com o risco, a confiança e a conformidade da IA. Trata-se de criar as barreiras de proteção para garantir que a IA seja adotada de forma segura na indústria.

Isto é perfeito para os profissionais de conformidade, risco e jurídicos em instituições financeiras que precisam de estabelecer regras internas para usar a IA de forma responsável. A limitação para o seu negócio é que o FINOS dá-lhe princípios e categorias, não uma ferramenta que possa ligar para medir a taxa de resolução do seu chatbot de IA hoje. É sobre as regras do jogo, não a pontuação.

Eis um resumo rápido de como se comparam:

Estrutura	Foco Principal	Ideal Para	Tipo	Limitação Chave para Equipas de Suporte
FinBen	Capacidades fundamentais de LLM	Investigadores de IA	Código Aberto	Demasiado académico, não reflete o desempenho real do agente.
S&P Kensho	Raciocínio quantitativo	Analistas Financeiros	Proprietário	Focado na análise de mercado, não em fluxos de trabalho de suporte ao cliente.
Vals.ai	Tarefas de pesquisa agentivas	Fundos de Cobertura, Bancos	Proprietário	Orientado para tarefas complexas de analistas, não para suporte de alto volume.
FINOS	Normas de Risco e Conformidade	Responsáveis de Conformidade	Código Aberto	Uma estrutura de princípios, não uma ferramenta de teste de desempenho.

Métricas chave para o Benchmarking de IA para Finanças: O que é que os benchmarks financeiros realmente medem?

Estas estruturas não lhe dão apenas uma única "pontuação de inteligência da IA". Elas testam um punhado de competências específicas que são essenciais para tarefas financeiras. A boa notícia é que estas são as mesmas competências subjacentes de que uma IA precisa para ser útil numa função de suporte ou de help desk interno.

Extração e estruturação de informação

Na sua essência, trata-se da capacidade da IA de encontrar e extrair com precisão pedaços específicos de informação, como nomes, datas, valores de receita ou números de apólice, de texto desorganizado e não estruturado. Este é o pão com manteiga de um agente de suporte de IA. É o que lhe permite encontrar um número de encomenda no e-mail de um cliente, obter uma cláusula específica de um artigo da base de conhecimento ou identificar o nome de um produto num registo de chat.

Raciocínio quantitativo e numérico

Isto testa se a IA consegue realmente fazer contas, comparar números e entender o que eles significam em contexto. Por exemplo, precisa de saber que um aumento de 5% é melhor do que um aumento de 2%, ou ser capaz de calcular um total a partir de uma lista de itens. Precisa absolutamente disto para qualquer pedido de suporte que envolva números. Seja para calcular um reembolso proporcional, confirmar um plano de preços por escalões ou verificar um código de desconto, um bot que se engana nos números é uma enorme responsabilidade.

Conhecimento específico do domínio e perguntas e respostas

Isto tem tudo a ver com quão bem a IA consegue responder a perguntas complicadas lendo documentos densos e especializados. Em finanças, isso pode ser um relatório anual ou um documento regulatório. Para si, este é o coração e a alma de qualquer IA baseada em conhecimento. Uma pontuação alta aqui é um bom sinal, mas o que realmente conta é quão bem a IA consegue responder a perguntas com base nos seus documentos internos, nos artigos do seu centro de ajuda, nas políticas da sua empresa, nas especificações dos seus produtos. Uma IA treinada numa biblioteca financeira genérica não saberá a primeira coisa sobre o seu negócio.

Para além da tabela de classificação: Como aplicar o Benchmarking de IA para Finanças na sua equipa

Isto leva-nos ao ponto mais importante de todos: o seu objetivo não é escolher o modelo com a pontuação académica mais alta. É encontrar a plataforma de IA que funciona melhor no seu ambiente confuso do mundo real.

O desafio com o Benchmarking de IA para Finanças: Das pontuações teóricas aos resultados do mundo real

Aqui está a lacuna: uma IA pode obter uma pontuação perfeita num teste padronizado, mas falhar completamente quando se depara com a gíria interna da sua empresa, problemas únicos de clientes ou regras de escalonamento em várias etapas. A transição das pontuações teóricas para os resultados do mundo real é um passo crítico.

Os benchmarks "reais", aqueles que realmente afetam o seu resultado final, são coisas como:

• Taxa de Resolução: Que percentagem de perguntas a IA realmente resolve por conta própria?

• Satisfação do Cliente (CSAT): As pessoas saem satisfeitas depois de falar com a IA?

• Tempo da Primeira Resposta: Quão rápido a IA entra em ação e dá uma resposta útil?

• Poupança de Custos: Quanto tempo e dinheiro está a poupar por tê-la a tratar de tarefas?

Estes são os números que importam, e não os encontrará em nenhuma tabela de classificação pública. Tem de os medir você mesmo.

Apresentando uma abordagem prática com a eesel AI

É aqui que uma plataforma como a eesel AI se encaixa. Foi concebida para lhe permitir executar benchmarks práticos e sem riscos que são adaptados ao seu negócio, e pode fazer tudo sozinho sem ter de passar por uma chamada de vendas.

Simule com confiança

Em vez de apenas adivinhar como uma IA poderia funcionar, pode descobrir com certeza. A eesel AI tem um modo de simulação poderoso que lhe permite ligar o seu helpdesk e executar a IA em milhares dos seus tickets passados num ambiente seguro e isolado. Dá-lhe uma previsão precisa e baseada em dados de como irá funcionar, incluindo taxas de resolução projetadas e poupanças de custos, antes de interagir com um cliente real. Isto permite-lhe criar o seu próprio benchmark pessoal e super relevante com base nos seus dados reais.

Uma captura de ecrã do modo de simulação da eesel AI, que permite um benchmarking prático de IA para Finanças com os seus próprios dados históricos.

Treine na sua realidade

Modelos genéricos são testados com dados genéricos. A eesel AI funciona de forma diferente. Liga-se a todo o conhecimento da sua empresa, tickets passados do Zendesk ou Freshdesk, wikis internos no Confluence ou Google Docs, e até conversas no Slack, para construir uma IA que compreende genuinamente o seu negócio. É isso que leva a uma precisão no mundo real, não a uma pontuação abstrata num teste.

A plataforma eesel AI a mostrar como treinar a IA na realidade da sua empresa para um benchmarking de IA para Finanças mais preciso.

Controle o teste

O benchmarking não é algo que se faz uma vez e se esquece. É um processo contínuo. Com as funcionalidades de implementação gradual e automação seletiva da eesel AI, está sempre no controlo. Pode começar por fazer o benchmark da IA num pequeno número de tickets simples e de baixo risco. Depois, pode usar os relatórios para ver como se saiu, ajustar a sua persona ou fontes de conhecimento e expandir o seu papel à medida que se sentir mais confortável. É uma avaliação controlada e passo a passo que gere a partir de um painel de controlo simples.

Comparando preços e implementação de plataformas de IA para Finanças

Quando está a analisar plataformas de IA, o modelo de custos é uma peça bastante grande do puzzle. Estruturas académicas como o FinBen e o FINOS são iniciativas abertas, por isso não têm preço. Mas para os agentes de IA que realmente usaria, a história é muito diferente.

Algumas plataformas, como o Fin da Intercom, usam um modelo de preços por resolução. Cobram-lhe por cada ticket que a IA resolve, muitas vezes algo como "0,99 € por resolução". Isso pode parecer justo à primeira vista, mas cria custos imprevisíveis que aumentam à medida que o seu volume de suporte cresce. Se tiver um mês movimentado e a IA fizer um ótimo trabalho, acaba com uma conta maior. Basicamente, é penalizado pelo sucesso.

eesel AI usa uma abordagem mais direta e previsível. Os nossos planos baseiam-se numa taxa mensal fixa que inclui muitas interações de IA (uma resposta ou uma ação). Sabe exatamente o que está a pagar todos os meses, o que facilita o orçamento e evita quaisquer cobranças surpresa. Além disso, com planos mensais flexíveis, pode começar sem ficar preso a um contrato de longo prazo.

Uma vista da página de preços da eesel AI, mostrando um modelo de custos previsível, que é um fator chave no Benchmarking de IA para Finanças.

Fazendo o Benchmarking de IA para Finanças funcionar para si

O mundo do Benchmarking de IA para Finanças está claramente a mudar. Está a afastar-se das tabelas de classificação puramente académicas e a dirigir-se para ferramentas práticas que ajudam as empresas a verificar riscos, medir o desempenho e obter valor real.

Embora o poder do LLM subjacente seja importante, o verdadeiro teste de um agente de IA é como ele se comporta com os seus dados, dentro dos seus fluxos de trabalho. O objetivo não é apenas encontrar a IA "mais inteligente" no papel. É encontrar uma plataforma que lhe dê as ferramentas para implementar, testar e controlar a sua automação de forma segura e eficaz. Uma plataforma de IA moderna não deve apenas entregar-lhe uma IA; deve dar-lhe o poder de executar os seus próprios benchmarks com confiança.

Pronto para ver como um agente de IA se comporta com os seus tickets de suporte reais? Comece o seu teste gratuito com a eesel AI e execute uma simulação com os seus dados históricos em minutos. Não é necessária nenhuma chamada de vendas.