Fluxos de trabalho financeiros AI potencializados pelo MCP no Databricks

Para entender os fundamentos do Model Context Protocol (MCP) e do Agent Bricks, consulte o post de lançamento oficial: Acelere o desenvolvimento de AI com a Databricks: Descubra, governe e crie com o MCP e o Agent Bricks.

Desbloqueando a inteligência financeira baseada em contexto

Vamos ser diretos: no setor de serviços financeiros, a AI não falha porque os modelos são fracos. Ele falha logo no início, enredado em complexidade e burocracia. A pesquisa de 2024 da Gartner, AI Mandates for the Enterprise, aponta exatamente o problema. Impressionantes 20% das instituições citam a integração de AI como um dos três principais obstáculos, e 22% alertam que ela está prejudicando os esforços de AI generativa. Para bancos e gestores de ativos que se orgulham da mitigação de riscos, esse é um risco que não deveria existir. Ainda assim, ela está em todo lugar.​

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

O MCP não é apenas mais um framework técnico. Quando é desenvolvida na Databricks, ela pode ajudar a indústria financeira a transformar o potencial da AI em desempenho regulamentado, pronto para auditoria e em escala. Com o MCP, dados proprietários, modelos e exigências de compliance 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 agentivos, regulamentados, que realmente escalam em produção.

Agentes mais inteligentes, fluxos de trabalho seguros

No Databricks, o MCP expande o que já é possível com vector stores, busca de documentos e agents de ciência de dados, permitindo que esses componentes interajam com segurança com APIs externas e dados corporativos em tempo real. As equipes podem criar agentes com reconhecimento de domínio que combinam dados proprietários e externos, automatizando pesquisas, eliminando o trabalho operacional de rotina, respondendo a eventos que movimentam o mercado e fornecendo percepções tempo real, tudo dentro de um framework unificado de governança e compliance.

Através de recurso de orquestração de agentes como o Multi-Agent Supervisor do Agent Bricks (veja a demonstração), o Databricks capacita especialistas no assunto para criar fluxos de trabalho que aprendem continuamente, agem com base em sinais ao vivo e produzem inteligência oportuna e acionável em escala.

Com a introdução do Agent Bricks: Multi-Agent Supervisor, a Databricks permite que vários agentes especializados, como os que lidam com análise de sentimento, extração de documentos, pesquisa de crédito ou criação de pitch books, colaborem sob uma única camada de supervisão. Este supervisor orquestra a delegação de tarefas entre as funções do Genie space, dos servidores MCP e do Unity Catalog, sintetizando os resultados de cada domínio para fornecer percepções financeiras 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 analítica, em um único ambiente governado do Databricks.

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

O Databricks funciona como o hub para fluxos de trabalho de AI potencializados pelo MCP, unificando modelos, dados e ferramentas em um ambiente governado. Com a integração pronta para uso do MCP, o Databricks oferece suporte a servidores gerenciados, conexões externas e implantações personalizadas, tudo governado pelo Unity Catalog, que impõe permissões, linhagem e capacidade de auditoria em cada interação do agent.

Através de seu ecossistema aberto e extensível, o Databricks permite que empresas e parceiros criem fluxos de trabalho de AI seguros e escaláveis que combinam perfeitamente dados internos, APIs de terceiros e analítica em tempo real. O Databricks MCP Marketplace dá vida a isso, apresentando parceiros líderes em dados e analítica, como LSEG, FactSet, Nasdaq, Moody’s, Dun & Bradstreet, Cotality, e S&P Global Commodity Insights and Market Intelligence, e Arcesium, que oferecem serviços MCP que aceleram a adoção de AI nos setores de mercado de capitais, bancário e de seguros.

Cenários das indústrias potencializados pelo MCP

Mercados de Capitais

Preços em tempo real, curvas e analítica de portfólio

Com os agentes MCP integrados ao Databricks, as equipes de negociação podem extrair dados de mercado em tempo real, analítica de preços e cálculos de curva diretamente em fluxos de trabalho em tempo real. Em vez de juntar feeds, APIs e planilhas, um agente pode recuperar instantaneamente preços de instrumentos financeiros, rendimentos, curvas de crédito, reprecificar títulos ou swaps e incorporar notícias de última hora da LSEG, tudo por meio de linguagem natural. Isso permite a reprecificação intradiária, cenários de estresse, análise de hedging e verificações de risco de portfólio em segundos, com os resultados imediatamente prontos para análise mais aprofundada ou visualização. (Saiba mais sobre o LSEG MCP)

Pesquisa e inteligência de avaliação orientadas a eventos

Outro fluxo de trabalho permite que analistas combinem fundamentos em tempo real, estimativas de lucros e transcrições de teleconferências da administração para entender como novos eventos ou divulgações podem influenciar as avaliações em uma indústria ou grupo de pares. Ao correlacionar este contexto com as participações do portfólio, os agentes podem identificar tendências de exposição, mudanças de sentimento e revisões de risco para fornecer percepções mais rápidas e explicáveis para as equipes de pesquisa e estratégia. (Saiba mais sobre o FactSet MCP)

Análise de fundos multiativos

Usando um servidor MCP para dados de mercado por meio do AI/BI Genie da Databricks (uma solução de Business Intelligence) ou do Unity Catalog (uma solução de governança simplificada), as equipes podem extrair entradas de séries temporais e tabulares, tendências de ganhos, posições, fluxos de setor e sinais alternativos e identificar mudanças precoces, como movimentações de fundos incomuns ou desvio de revisões. Depois que o agent é criado, o Agent Bricks mapeia esses sinais para as exposições do portfólio, realiza a execução de cenários de choques macroeconômicos ou movimentos do setor e estima os impactos no NAV, nos pesos e no risco de contraparte. Em seguida, ele gera um dashboard em tempo real e um resumo em linguagem natural com ajustes sugeridos, permitindo uma mitigação de riscos mais rápida e percepções mais precisas entre ativos em um único fluxo de trabalho governado. (Nasdaq Data Link MCP)

Operações de investimento e percepções no nível do fundo

O buy-side pode query sua camada de operações de investimento diretamente do Databricks usando linguagem natural. O agente pesquisa semanticamente em datasets de fundos, posições e transações, recupera esquemas e executa queries em tempo real para analisar movimentações de NAV, fluxos de caixa e desvios de benchmark. Os resultados são computados em tempo real, permitindo reconciliações intradiárias, verificações de liquidez e análises operacionais sem preparação manual ou engenharia de dados.

Bancário

Inteligência de crédito e aceleração da revisão de portfólio

Um agente de risco de crédito pode dar ao Genie space acesso seguro às perspectivas de rating atuais, opiniões de crédito e pesquisas relacionadas diretamente na Databricks. Analistas e gerentes de relacionamento podem query tendências de crédito, mudanças no setor ou comentários específicos do mutuário em linguagem natural, baseando os resultados em dados governados. Isso permite que as equipes integrem dados de exposição a empréstimos com a inteligência de crédito mais recente para dar suporte a análises de portfólio, subscrição de riscos e relatórios regulatórios. (Moody's MCP Server)

Análise automatizada de risco de garantia & propriedade

Um agent MCP no Databricks pode se conectar a dados externos de propriedade, avaliação e risco para otimizar a originação de hipotecas e o gerenciamento de portfólio. Ele recupera informações de avaliação, inundação e perigo para avaliar o risco da garantia, automatiza as verificações de avaliação e elegibilidade durante a subscrição e monitora continuamente a exposição da propriedade nos portfólios. (Cotality CLIP MCP)

Modelagem de M&A com base em dados de mercado

Um agente de M&A pode combinar curvas de commodities ao vivo, previsões de oferta e fundamentos da empresa para avaliar como as mudanças no mercado de energia afetam a avaliação de um alvo e a economia do negócio. Ele extrai métricas operacionais, estruturas de custo, margens e desempenho histórico, realiza a execução da análise de cenário sobre as oscilações de preço do petróleo bruto ou do gás e modela o impacto no EBITDA, no fluxo de caixa e na alavancagem. O agente retorna uma view pronta para o negócio de sensibilidades, faixas de avaliação e riscos potenciais em minutos, dando aos banqueiros a capacidade de moldar apresentações, avaliar alvos e informar os clientes com percepções mais precisas e cientes do mercado. (S&P Market Intelligence e S&P Global Commodoties MCP)

​​Seguros

Subscrição de riscos, sinistros e automação de análise de fraudes

Um agente de MCP no Databricks se integra a dados externos de negócios, financeiros e de rede para otimizar os processos de subscrição, sinistros e compliance. Ele recupera automaticamente perfis firmográficos, hierarquias de propriedade e comportamentos de pagamento para avaliar o risco comercial, detectar fraudes e verificar as contrapartes durante o onboarding e o processamento de sinistros. (D&B.AI MCP Agent-ready Data)

Conclusão

O MCP transforma silos de dados desconectados e ferramentas estáticas em sistemas de agents seguros, inteligentes e interoperáveis. Com o Databricks, cada conjunto de dados, API e modelo pode ser invocado por meio de agentes governados, capacitando as instituições a automatizar pesquisas, otimizar a conformidade e agir com base em insights em tempo real — tornando as operações financeiras mais inteligentes, rápidas e seguras.

• Assista a uma reprise de “O futuro da AI: crie agentes que funcionam” com Sam Altman e Ali Ghodsi.
• Assista ao vídeo de demonstração
• Saiba mais sobre o MCP no Databricks

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