A experiência anterior do Goldman com modelos Claude usados internamente para desenvolvimento de software informou sua decisão de estender a IA a outras áreas de operações. Os desenvolvedores usam uma versão de Claude com o agente Devin da Cognition para ajudá-los na programação. Nesse contexto, os desenvolvedores humanos definem especificações e parâmetros regulatórios, o agente produz código e os humanos revisam os resultados. O agente também é usado para executar testes e validações de código. Ele descreve isso como uma mudança nos fluxos de trabalho dos desenvolvedores, com os agentes operando de acordo com instruções definidas. O benefício é o aumento da produtividade do desenvolvedor e a conclusão mais rápida dos projetos.
Para contabilidade comercial e integração de clientes, os proprietários de projetos da Goldman e da Anthropic AI observaram os fluxos de trabalho existentes com especialistas do domínio para identificar gargalos de trabalho. Os agentes implementados analisam documentos, extraem entidades, determinam se é necessária documentação adicional, avaliam estruturas de propriedade e podem desencadear verificações de conformidade adicionais. As tarefas automatizadas desta forma tendem a ter muitos documentos e requerem julgamento individual. Ao automatizar a extração e a avaliação preliminar, os agentes reduzem o tempo que os analistas gastam no trabalho de comparação.
Indranil Bandyopadhyay, analista principal da Forrester, afirma que a reconciliação na contabilidade comercial exige a comparação de dados fragmentados em livros-razão internos, confirmações de contrapartes e a leitura de extratos bancários, e que um fluxo de trabalho típico depende da extração precisa e da correspondência de números e texto com documentos existentes. A capacidade de Claude de processar grandes janelas de contexto e seguir instruções, diz ele, o torna adequado exatamente para esses fluxos de trabalho. O trabalho envolvido na integração do cliente, como a análise de passaportes e documentos de registro corporativo, e a referência cruzada de todas as fontes significa que a capacidade da IA de extrair dados estruturados e sinalizar inconsistências torna a tecnologia uma boa opção, reduzindo as cargas de trabalho gerais.
Bandyopadhyay salienta que as plataformas de contabilidade e conformidade continuam a ser os sistemas canónicos de registo. Claude opera na camada de fluxo de trabalho, lidando com extração e comparação para que analistas humanos possam lidar com as exceções do código. Na sua avaliação, o valor operacional em ambientes regulamentados como o bancário reside nessa divisão de trabalho.
Jonathan Pelosi, chefe de serviços financeiros da Anthropic, diz que Claude é treinado para revelar incertezas e fornecer atribuição de fontes, criando uma trilha de auditoria – reduzindo o efeito de alucinações. Bandyopadhyay também observa a importância da supervisão e validação humana, dizendo que as instituições devem conceber sistemas para que os erros sejam detectados precocemente.
Marco Argenti, do Goldman, rejeita a visão de que os sistemas de IA são inerentemente mais fáceis de enganar do que as pessoas, argumentando que a engenharia social explora as vulnerabilidades humanas e que a IA pode detectar anomalias subtis em grande escala, e reitera a necessidade de combinar o julgamento humano com o escrutínio automatizado nas equipas. A sua afirmação implica um aumento na capacidade operacional sem aumentos proporcionais no pessoal, mesmo com os problemas que se sabe afectarem as implementações de IA.
IA em operações bancárias
No setor bancário, a IA generativa é uma ferramenta que melhora o desempenho operacional ao acelerar o processamento de documentos, reduzir o tempo de tratamento de exceções e aumentar o rendimento em fluxos de trabalho de elevado volume. Mas a necessidade de manter a supervisão humana para neutralizar os erros da IA significa que a retenção e a confiança nos sistemas de registos existentes permanecem.
(Fonte da imagem: “Dreams…” de noahwesley está licenciado sob CC BY-NC-SA 2.0)
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