A carregar...
Publicação
A influência da inteligência artificial nas empresas do sector financeiro em Portugal
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 496.42 KB | Adobe PDF |
Orientador(es)
Resumo(s)
Este trabalho analisa a influência da Inteligência Artificial (IA) nas empresas do setor financeiro em Portugal. Com base num inquérito a 57 empresas, avaliou-se a adoção de diferentes tecnologias (RPA, visão computacional, GenAI, deteção de fraude/ Anti-Money Laundering - AML) e os seus efeitos em eficiência, custos, risco, experiência do cliente e receitas. Testaram-se cinco hipóteses através de vários testes estatísticos. Os resultados mostram que a perceção de maturidade de TI/dados, por si só, não explica a adoção, o que mais se associa à adoção são ações concretas de preparação de dados, pelo que H1 é parcialmente suportada. Observa-se utilização de IA para deteção de fraude e de GenAI, enquanto a visão computacional tem menor utilização, assim, H2 é parcialmente suportada. A adoção de IA revela associações positivas significativas com gestão de risco e receitas, mas não com eficiência, custos e experiência do cliente nesta amostra, assim, H3 é parcialmente suportada. Os custos, escassez de competências e problemas de dados e regulação, reduzem a adoção, confirmando H4. O efeito do porte da empresa mostrou que não afeta a adoção de IA e o efeito nos resultados (H5 não suportada). Conclui-se, assim, que a IA tem impactos positivos nas empresas do setor financeiro em Portugal.
This paper analyzes the influence of Artificial Intelligence (AI) on companies in the financial sector in Portugal. Based on a survey of 57 companies, the adoption of different technologies (RPA, computer vision, GenAI, fraud detection/AML) and their effects on efficiency, costs, risk, customer experience, and revenue were evaluated. Five hypotheses were tested through various statistical tests. The results show that the perception of IT/data maturity, by itself, does not explain adoption; what is most associated with adoption are concrete data preparation actions, so H1 is partially supported. The use of AI for fraud detection and GenAI is observed, while computer vision has less use, thus H2 is partially supported. The adoption of AI reveals significant positive associations with risk management and revenue, but not with efficiency, costs, and customer experience in this sample; therefore, H3 is partially supported. Costs, skills shortages, and data and regulatory issues reduce adoption, confirming H4. The effect of company size showed that it does not affect AI adoption and the effect on results (H5 not supported). It is concluded, therefore, that AI has positive impacts on companies in the financial sector in Portugal.
This paper analyzes the influence of Artificial Intelligence (AI) on companies in the financial sector in Portugal. Based on a survey of 57 companies, the adoption of different technologies (RPA, computer vision, GenAI, fraud detection/AML) and their effects on efficiency, costs, risk, customer experience, and revenue were evaluated. Five hypotheses were tested through various statistical tests. The results show that the perception of IT/data maturity, by itself, does not explain adoption; what is most associated with adoption are concrete data preparation actions, so H1 is partially supported. The use of AI for fraud detection and GenAI is observed, while computer vision has less use, thus H2 is partially supported. The adoption of AI reveals significant positive associations with risk management and revenue, but not with efficiency, costs, and customer experience in this sample; therefore, H3 is partially supported. Costs, skills shortages, and data and regulatory issues reduce adoption, confirming H4. The effect of company size showed that it does not affect AI adoption and the effect on results (H5 not supported). It is concluded, therefore, that AI has positive impacts on companies in the financial sector in Portugal.
Descrição
Palavras-chave
Inteligência artificial Setor financeiro Adoção tecnológica Maturidade de dados Gestão de risco Deteção de fraude Portugal Artificial intelligence Financial sector Technology adoption Data maturity Risk management Fraud detection
Contexto Educativo
Citação
Editora
Universidade Católica Portuguesa
Licença CC
Sem licença CC