Fluxos de trabalho de IA financeira baseados em MCP em Databricks


Para entender os fundamentos do Mannequin Context Protocol (MCP) e dos Agent Bricks, consulte a postagem oficial de lançamento: Acelere o desenvolvimento de IA com Databricks: descubra, governe e construa com MCP e Agent Bricks.

Desbloqueando a inteligência financeira baseada no contexto

Sejamos francos: nos serviços financeiros, a IA não falha porque os modelos são fracos. Ele falha no portão, emaranhado em complexidade e burocracia. A pesquisa Gartner AI Mandates for the Enterprise Survey de 2024 resolve o problema. Impressionantes 20% das instituições citam a integração da IA ​​como um dos três principais obstáculos, e 22% alertam que isso está paralisando os esforços generativos de IA. Para os bancos e gestores de activos que se orgulham da mitigação do risco, este é um risco que não deveria existir. No entanto, está em toda parte.

É hora de acabar com o imposto de integração. Os líderes de engenharia estão se unindo em torno do MCP por um motivo. O MCP ajuda as equipes a quebrar silos, padronizar a forma como a IA se integra à infraestrutura legada e preparar operações para o futuro antes que os concorrentes o façam.​

O MCP não é apenas mais uma estrutura técnica. Quando é construído em Databricks, pode ajudar o setor financeiro a transformar o potencial da IA ​​em desempenho regulamentado e pronto para auditoria em escala. Com o MCP, dados proprietários, modelos e exigências de conformidade finalmente falam a mesma língua. É assim que as instituições com visão de futuro irão além dos projetos-piloto, incorporando o MCP em fluxos de trabalho regulamentados e agentes que realmente escalam a produção.

Agentes mais inteligentes, fluxos de trabalho seguros

No Databricks, o MCP amplia o que já é possível com armazenamentos de vetores, pesquisa de documentos e agentes de ciência de dados, permitindo que esses componentes interajam de forma segura com APIs externas e dados corporativos ativos. As equipes podem criar agentes com reconhecimento de domínio que combinem dados proprietários e externos, automatizando pesquisas, eliminando trabalho operacional de rotina, respondendo a eventos que movimentam o mercado e fornecendo insights em tempo actual, tudo dentro de uma estrutura unificada de governança e conformidade.

Por meio de recursos de orquestração de agentes, como Supervisor Multiagente do Agent Bricks (veja a demonstração), o Databricks capacita especialistas no assunto a criar fluxos de trabalho que aprendem continuamente, agem de acordo com sinais ao vivo e produzem inteligência oportuna e acionável em escala.

Com a introdução do Agent Bricks: Multi-Agent Supervisor, o Databricks permite que vários agentes especializados, como aqueles que lidam com análise de sentimento, extração de documentos, pesquisa de crédito ou criação de pitch ebook, colaborem sob uma única camada de supervisão. Esse supervisor orquestra a delegação de tarefas em Genie Areas, servidores MCP e funções do Unity Catalog, sintetizando resultados de cada domínio para fornecer insights financeiros mais abrangentes e contextuais. As equipes ganham a capacidade de executar fluxos de trabalho complexos e multifuncionais – abrangendo documentos não estruturados, dados de mercado e análises – com um único ambiente Databricks governado.

Databricks como o hub MCP para fluxos de trabalho inteligentes e agentes empresariais

Databricks serve como centro para fluxos de trabalho de IA baseados em MCP, unificando modelos, dados e ferramentas em um ambiente governado. Com integração MCP pronta para uso, o Databricks oferece suporte a servidores gerenciados, conexões externas e implantações personalizadas — tudo governado pelo Unity Catalog, que impõe permissões, linhagem e auditabilidade em cada interação do agente.

Através do seu ecossistema aberto e extensível, a Databricks permite que empresas e parceiros criem fluxos de trabalho de IA seguros e escaláveis ​​que combinam perfeitamente dados internos, APIs de terceiros e análises em tempo actual. O Databricks MCP Market dá vida a isso – apresentando parceiros líderes de dados e análises, como LSEG, FactSet, Nasdaq, Moody’s, Dun & Bradstreet, Cotality e S&P International Commodity Insights and Market Intelligence e Arcesium, oferecendo serviços MCP que aceleram a adoção de IA nos mercados de capitais, bancos e seguros.

Cenários do setor impulsionados pelo MCP

Mercado de Capitais

Preços, curvas e análise de portfólio em tempo actual

Com agentes MCP integrados ao Databricks, as equipes de negociação podem extrair dados de mercado em tempo actual, análises de preços e cálculos de curvas diretamente em fluxos de trabalho em tempo actual. Em vez de juntar feeds, APIs e planilhas, um agente pode recuperar instantaneamente preços de instrumentos financeiros, rendimentos, curvas de crédito, reavaliar títulos ou swaps e incorporar as últimas notícias do LSEG – tudo por meio de linguagem pure. Isso permite reprecificação intradiária, cenários de estresse, análise de hedge e verificações de risco de portfólio em segundos, com resultados imediatamente prontos para análise ou visualização mais profunda. (Saiba mais sobre LSEG MCP)

Fluxos de trabalho de IA financeira baseados em MCP em Databricks
(À esquerda) Ron Lefferts, codiretor de dados e análises, LSEG, falando no Information and AI World Tour New York sobre a parceria LSEG com Databricks. (À direita) Emily Prince, Chefe do Grupo de Análise e IA do Grupo na LSEG, conversando com Junta Nakai, VP de Serviços Financeiros GTM, Databricks, no Information and AI World Tour London, sobre como permitir que instituições financeiras operacionalizem a IA em escala.

Pesquisa orientada a eventos e inteligência de avaliação

Outro fluxo de trabalho permite que os analistas combinem fundamentos em tempo actual, estimativas de lucros e transcrições de chamadas de gerenciamento para entender como novos eventos ou divulgações podem influenciar as avaliações em um setor ou grupo de pares. Ao correlacionar esse contexto com as participações do portfólio, os agentes podem identificar tendências de exposição, mudanças de sentimento e revisões de risco para fornecer insights mais rápidos e explicáveis ​​para equipes de pesquisa e estratégia. (Saiba mais sobre Conjunto de fatos MCP)

Chris Ellis, Chefe Global de Iniciativas Estratégicas e Parcerias da FactSet, reúne-se com Junta Nakai para analisar estratégias-chave para modernizar a infraestrutura de dados e adotar fluxos de trabalho orientados por IA, compartilhando insights críticos que moldam a transformação digital em toda a indústria.
Chris Ellis, Chefe International de Iniciativas Estratégicas e Parcerias da FactSet, reúne-se com Junta Nakai para analisar estratégias-chave para modernizar a infraestrutura de dados e adotar fluxos de trabalho orientados por IA, compartilhando insights críticos que moldam a transformação digital em toda a indústria.

Análise de fundos multiativos

Usando um servidor MCP para dados de mercado por meio do Databricks Gênio de IA/BI (uma solução de enterprise intelligence) ou Catálogo de Unidade (uma solução de governança simplificada), as equipes podem extrair dados tabulares e de séries temporais, tendências de lucros, participações, fluxos setoriais e sinais alternativos e detectar mudanças iniciais, como movimentos incomuns de fundos ou desvios de revisões. Depois que o agente é construído, o Agent Bricks mapeia esses sinais para as exposições do portfólio, executa cenários de choques macro ou movimentos setoriais e estima os impactos no NAV, nos pesos e no risco da contraparte. Em seguida, ele gera um painel em tempo actual e um resumo em linguagem pure com ajustes sugeridos, permitindo uma mitigação de riscos mais rápida e uma visão mais nítida de todos os ativos em um único fluxo de trabalho governado. (Nasdaq hyperlink de dados MCP)

Operações de investimento e insights em nível de fundo

O comprador pode consultar sua camada de operações de investimento diretamente do Databricks usando linguagem pure. O agente pesquisa semanticamente em conjuntos de dados de fundos, posições e transações, recupera esquemas e executa consultas em tempo actual para analisar movimentos de NAV, fluxos de caixa e desvios de benchmark. Os resultados são calculados em tempo actual, permitindo reconciliações intradiárias, verificações de liquidez e análises operacionais sem preparação ou engenharia handbook de dados.

Bancário

Inteligência de crédito e aceleração de revisão de portfólio

Um agente de risco de crédito pode fornecer ao Genie Areas acesso seguro às perspectivas atuais de classificação, opiniões de crédito e pesquisas relacionadas diretamente no Databricks. Analistas e gerentes de relacionamento podem consultar tendências de crédito, mudanças setoriais ou comentários específicos do mutuário em linguagem pure, ao mesmo tempo em que fundamentam os resultados em dados governados. Isso permite que as equipes integrem dados de exposição de empréstimos com a mais recente inteligência de crédito para dar suporte a análises de portfólio, subscrição e relatórios regulatórios. (Servidor MCP da Moody’s)

Chris Stanley, diretor sênior do Americas Banking Industry Practice Group, Moody's juntou-se a Barry Dauber, VP GenAI GTM, Databricks para discutir como o MCP está religando finanças, seguros e mercados no Data and AI World Tour em Nova York.
Chris Stanley, diretor sênior do Americas Banking Business Observe Group, Moody’s juntou-se a Barry Dauber, VP GenAI GTM, Databricks para discutir como o MCP está religando finanças, seguros e mercados no Information and AI World Tour em Nova York.

Análise automatizada de garantias e riscos patrimoniais

Um agente MCP no Databricks pode se conectar a dados externos de propriedade, avaliação e risco para agilizar a originação de hipotecas e o gerenciamento de portfólio. Ele recupera informações de avaliação, inundações e perigos para avaliar o risco de garantias, automatiza as verificações de avaliação e elegibilidade durante a subscrição e monitora continuamente a exposição de propriedades em todos os portfólios. (Cotalidade CLIP MCP)

Modelagem de fusões e aquisições baseada em dados de mercado

Um agente de fusões e aquisições pode combinar curvas de commodities em tempo actual, previsões de fornecimento e fundamentos da empresa para avaliar como as mudanças no mercado de energia afetam a avaliação de uma empresa-alvo e a economia do negócio. Ele extrai métricas operacionais, estruturas de custos, margens e desempenho histórico, executa análises de cenários sobre oscilações nos preços do petróleo bruto ou do gás e modela o impacto no EBITDA, no fluxo de caixa e na alavancagem. O agente retorna uma visão pronta para o negócio de sensibilidades, faixas de avaliação e riscos potenciais em minutos, dando aos banqueiros a capacidade de moldar argumentos de venda, avaliar metas e informar os clientes com insights mais precisos e conscientes do mercado. (Inteligência de Mercado S&P e S&P International Commodities MCP)

​​Seguro

Subscrição, reclamações e automação de fraude

Um agente MCP no Databricks integra-se com dados externos de negócios, financeiros e de rede para agilizar processos de subscrição, reclamações e conformidade. Ele recupera automaticamente perfis firmográficos, hierarquias de propriedade e comportamentos de pagamento para avaliar riscos comerciais, detectar fraudes e verificar contrapartes durante a integração e tratamento de reclamações. (Dados prontos para agente D&B.AI MCP)

Sara de la Torre, chefe de serviços bancários, financeiros e seguros da Dun & Bradstreet, compartilhou no palco do Data and AI World Tour London: “Estamos mudando da inteligência de negócios estática para o raciocínio em tempo real por meio de assistentes com tecnologia GenAI - transformando a tomada de decisões em serviços financeiros”.
Sara de la Torre, chefe de serviços bancários, financeiros e seguros da Dun & Bradstreet, compartilhou no palco do Information and AI World Tour London: “Estamos mudando da inteligência de negócios estática para o raciocínio em tempo actual por meio de assistentes com tecnologia GenAI – transformando a tomada de decisões em serviços financeiros”.

O resultado last

O MCP transforma silos de dados desconectados e ferramentas estáticas em sistemas de agentes seguros, inteligentes e interoperáveis. Com o Databricks, cada conjunto de dados, API e modelo podem ser invocados por meio de agentes governados, capacitando as instituições a automatizar a pesquisa, agilizar a conformidade e agir com base em insights ao vivo, tornando as operações financeiras mais inteligentes, rápidas e seguras.

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