Ainda não há muito tempo, se trabalhasse numa equipa financeira de uma empresa como a Uber, obter uma simples resposta sobre receitas era uma verdadeira provação. Significava mergulhar em consultas SQL complicadas, saltar entre diferentes plataformas ou entrar na fila de espera para obter ajuda da equipa de ciência de dados. Estes atrasos não eram apenas irritantes; abrandavam decisões de negócio importantes.
É aqui que um novo tipo de agente de IA especializado está a começar a fazer a diferença. Vamos chamar-lhes Sequências de IA Financeira (Fin AI Sequences): sistemas alimentados por IA que executam uma série de passos para responder a uma pergunta financeira ou realizar uma tarefa. Pense neles como um assistente inteligente que não se limita a ir buscar informação, mas que, na verdade, resolve um problema por si.
Este guia irá explicar-lhe tudo sobre estes sistemas. Vamos analisar onde estão a ser utilizados, desde aplicações de orçamento pessoal a análises de grandes empresas, e falar sobre os verdadeiros desafios que deve considerar antes de os adotar.
A desvendar as Sequências de IA Financeira
Primeiro que tudo, "Sequência de IA Financeira" não é um produto pronto a usar. É mais um conceito que descreve um fluxo de trabalho orientado por IA, construído para uma tarefa financeira. Nos bastidores, geralmente misturam um Modelo de Linguagem Grande (LLM) conversacional com um conjunto de ferramentas e ações para atingir um objetivo.
Vamos ver alguns exemplos para tornar isto menos abstrato:
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Para o seu próprio dinheiro: Uma ferramenta como a Sequence permite-lhe criar regras que dividem automaticamente o seu salário em diferentes "cápsulas" de poupança para impostos, renda ou um fundo de férias. É uma sequência simples: o dinheiro entra, as regras são aplicadas, o dinheiro é movimentado.
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Para análises de grandes empresas: A ferramenta interna da Uber, Finch, permite que os analistas financeiros façam perguntas em linguagem corrente, como, “Qual foi o valor das Reservas Brutas nos EUA e Canadá no quarto trimestre de 2024?” O agente de IA executa então a sua sequência: encontrar a base de dados correta, escrever o código necessário, executá-lo e fornecer um número específico.
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Para faturação alimentada por IA: A forma como a IA Financeira da Intercom lida com os seus preços é um ótimo exemplo. Os clientes só pagam quando a IA resolve efetivamente o problema deles. A sequência aqui envolve compreender o problema, encontrar uma solução, confirmar que funcionou e só depois acionar a cobrança.
Uma análise detalhada das Sequências de IA Financeira modernas
Estes sistemas podem parecer magia, mas são construídos sobre uma estrutura bastante lógica e passo a passo. O agente da Uber, Finch, dá-nos um bom modelo de como são montados.
O supervisor: A perceber o que quer
Esta é a parte que decifra o seu pedido. Quando faz uma pergunta, o trabalho do supervisor é perceber o que realmente quer dizer. Ele analisa o seu pedido e decide a melhor forma de o tratar. Está a pedir um número específico? A tentar movimentar dinheiro? Ou apenas precisa de uma definição? O supervisor encaminha o pedido para a ferramenta certa para a tarefa.
A camada de conhecimento: A conectar-se aos seus dados
Uma IA é bastante inútil sem informação. Esta camada trata de conectar o agente às fontes de dados corretas. Para um agente financeiro como o Finch, isso significa ligar-se a armazéns de dados, plataformas de análise e outros sistemas financeiros.
Esta ideia de recolher informação de todo o lado não é exclusiva das finanças. Enquanto um agente de IA Financeira se conecta a bases de dados, um agente de suporte interno de uma plataforma como a eesel AI conecta-se ao cérebro coletivo da sua empresa, não importa onde esteja armazenado. Ele pode extrair respostas de Google Docs, Confluence e antigos tickets de suporte para dar uma resposta precisa a qualquer equipa, não apenas à equipa financeira.
O motor de ação: A fazer o trabalho real
É aqui que a parte da "sequência" do nome entra em jogo. Uma vez que a IA compreende o pedido e tem acesso aos dados, começa a fazer coisas. Isso pode ser escrever e executar uma consulta SQL, transferir fundos entre contas ou extrair uma cláusula específica de um documento legal.
Num contexto de apoio ao cliente, um agente de IA da eesel AI seguiria um conjunto de passos semelhante: usar uma API para procurar detalhes de uma encomenda, etiquetar o ticket corretamente e, em seguida, redigir uma resposta personalizada para um agente humano verificar rapidamente. Trata-se de dividir uma grande tarefa em passos mais pequenos e automatizados.
Onde as Sequências de IA Financeira são usadas (e onde falham)
Estas sequências de IA estão a aparecer em cada vez mais lugares, mas vêm com o seu próprio conjunto de dores de cabeça do mundo real. Conhecer os usos comuns e os desafios que os acompanham é a chave para decidir se são uma boa opção para si.
Caso de uso 1: Automatizar finanças pessoais e de pequenas empresas
Ferramentas como a Sequence querem pôr as suas finanças em piloto automático. Pode configurar regras para gerir o seu fluxo de caixa, pôr dinheiro de lado para impostos e pagar dívidas sem pensar nisso. É uma ideia aliciante.
Mas há uma desvantagem.
Caso de uso 2: Construir agentes personalizados para grandes empresas
No outro extremo da escala, grandes empresas como a Uber estão a construir os seus próprios agentes de IA para resolver o caos dos seus dados internos. Também estamos a ver benchmarks de lugares como a vals.ai que testam a capacidade de um agente para fazer trabalho pesado, como vasculhar os arquivos da SEC.
O principal problema aqui é que este é um caminho lento, caro e difícil. Construir uma ferramenta como o Finch não é um projeto de fim de semana; requer uma equipa a tempo inteiro de engenheiros de IA, cientistas de dados e gestores de produto. É um empreendimento maciço que pode levar meses (ou até anos) e custar milhões em salários e infraestrutura. Para a maioria das empresas, isso simplesmente não é prático.
Caso de uso 3: Simplificar questões financeiras internas
Sejamos honestos, as equipas financeiras passam imenso tempo a responder às mesmas perguntas vezes sem conta. "Qual é a nossa política de viagens?" "Como obtenho aprovação para um novo software?" "Onde está o relatório de P&L do último trimestre?"
As respostas estão geralmente espalhadas por dezenas de documentos em diferentes plataformas. Poderia tentar construir um agente de IA Financeira personalizado para resolver isto, mas há uma forma muito mais simples. Plataformas como a eesel AI são projetadas para resolver este problema exato de forma pronta a usar. Conecta as suas fontes de conhecimento do Confluence, Google Docs e PDFs, e pode lançar um agente de "Chat Interno de IA" no Slack ou Microsoft Teams. A melhor parte? Pode tê-lo a funcionar em minutos, não meses. Dá à sua equipa financeira uma forma segura de permitir que as pessoas se ajudem a si mesmas, sem o custo e a complexidade de uma construção personalizada.
Um chatbot da eesel AI a simplificar questões financeiras internas diretamente no Slack.Como escolher as Sequências de IA Financeira certas para as suas necessidades
Então, está convencido de que a IA poderia ajudar no seu fluxo de trabalho financeiro. E agora? Geralmente tem três opções: construir uma solução personalizada por si mesmo, comprar uma ferramenta de nicho que faz uma coisa, ou usar uma plataforma de IA flexível que pode configurar por conta própria.
| Característica | Construção Personalizada (ex: Finch) | Ferramenta Especializada (ex: Sequence) | Plataforma de IA Flexível (ex: eesel AI) |
|---|---|---|---|
| Tempo de Valorização | Meses a Anos | Dias a Semanas | Minutos a Horas |
| Implementação | Requer uma equipa de engenharia completa | Muitas vezes requer chamadas de vendas e demos | Radicalmente self-service |
| Flexibilidade | Controlo total, mas difícil de alterar | Limitado às funcionalidades específicas da ferramenta | Fluxos de trabalho e ações totalmente personalizáveis |
| Custo | Extremamente alto (salários, infraestrutura) | Médio (taxas de subscrição, muitas vezes imprevisíveis) | Planos transparentes e previsíveis |
| Ideal Para | Grandes empresas com necessidades muito únicas | Uma única e específica tarefa financeira | Equipas que necessitam de automação rápida e flexível |
A tabela fala por si. Para a maioria das equipas, uma plataforma de IA flexível é a forma mais inteligente de proceder.
Plataformas como a eesel AI eliminam muito do risco de experimentar IA. Pode conectar as suas fontes de conhecimento e lançar um assistente de IA sem escrever qualquer código. Pode até simular o seu desempenho em perguntas passadas antes de o lançar, para ter uma boa ideia de como se irá comportar. Pode começar por baixo, automatizando apenas uma ou duas tarefas, e depois expandir à medida que a sua equipa se sente mais confortável. É um mundo completamente diferente da aposta de alto risco de uma construção personalizada ou das restrições apertadas de uma ferramenta de nicho.
A plataforma eesel AI permite aos utilizadores simular o desempenho para entender como as Sequências de IA Financeira se irão comportar antes de entrarem em funcionamento.Sequências de IA Financeira: A automação é o futuro, mas a forma como lá chega importa
As sequências de IA Financeira são mais do que apenas uma palavra da moda; são uma mudança real na forma como o trabalho financeiro é feito. Estão a mudar tudo, desde a forma como gerimos os nossos orçamentos pessoais até à forma como as grandes empresas analisam o seu desempenho.
Mas o sucesso de um projeto de IA não depende apenas da tecnologia, depende da implementação. Os obstáculos de construir ferramentas personalizadas são enormes, e os riscos que vêm com aplicações de propósito único são muito reais.
Para a maioria das equipas, especialmente departamentos financeiros afogados em perguntas internas repetitivas, uma plataforma flexível e self-service é a forma mais rápida e segura de obter valor da IA. Trata-se de encontrar uma solução que se adapte às ferramentas que já utiliza e que dê um impulso à sua equipa desde o primeiro dia.
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Perguntas Frequentes
As Sequências de IA Financeira são sistemas alimentados por IA projetados para automatizar tarefas financeiras ou responder a questões financeiras complexas, executando uma série de passos. Elas resolvem o problema da pesquisa manual de dados e da tomada de decisão lenta, simplificando o acesso a insights financeiros e automatizando fluxos de trabalho de rotina.
Nos bastidores, as Sequências de IA Financeira geralmente combinam um Modelo de Linguagem Grande (LLM) com um "supervisor" para interpretar pedidos, uma "camada de conhecimento" para se conectar a fontes de dados e um "motor de ação" para realizar o trabalho real, como executar consultas ou movimentar fundos. Esta abordagem estruturada permite-lhes executar fluxos de trabalho financeiros complexos automaticamente.
As Sequências de IA Financeira são comummente aplicadas em finanças pessoais para orçamentação automatizada, em grandes corporações para análises financeiras complexas e para simplificar questões financeiras internas dentro das equipas. Elas visam trazer automação e eficiência a várias escalas de operações financeiras, desde utilizadores individuais a grandes empresas.
Os riscos significativos incluem o alto custo, a complexidade e o tempo de compromisso de construir Sequências de IA Financeira personalizadas, bem como potenciais problemas de confiança e de serviço ao cliente com ferramentas especializadas de terceiros. Confiar em aplicações externas para tarefas financeiras sensíveis requer uma diligência devida significativa e pode levar a problemas se não for escolhido com cuidado.
Para empresas mais pequenas, a forma mais prática de começar com as Sequências de IA Financeira é usando uma plataforma de IA flexível como a eesel AI. Estas plataformas permitem conectar fontes de conhecimento existentes e lançar assistentes de IA rapidamente, sem a necessidade de uma equipa de engenharia dedicada ou um investimento inicial maciço.
Não, as Sequências de IA Financeira não são exclusivas para grandes instituições. Elas são usadas por indivíduos para orçamentação pessoal e gestão de fluxo de caixa, bem como por pequenas empresas que procuram automatizar tarefas financeiras de rotina e o tratamento de consultas internas, muitas vezes através de plataformas self-service.
A principal distinção reside na flexibilidade, custo e tempo de valorização. As Sequências de IA Financeira personalizadas oferecem controlo total, mas são caras e levam meses ou anos a construir, enquanto as plataformas prontas a usar proporcionam uma implementação mais rápida, custos previsíveis e uma flexibilidade significativa sem exigir código personalizado.
