A Inteligência Artificial (IA) é um tema que tem sido debatido já há algum tempo. Há quem tenha um certo receio dela, quem a veja como um vilão e quem acredita que ela está aí para agilizar atividades de rotinas.
Independentemente de qual seja o seu ponto de vista sobre o tema, uma coisa é certa: não dá mais para pensarmos em um mundo sem tecnologias como IA e Machine Learning. Ambas, aliás, já estão sendo utilizadas no mercado financeiro.
Pensando nisso, preparamos um artigo para mostrar a você por que o seu negócio deveria considerar adotar a IA e como ela transforma os serviços financeiros. Aproveite!
O que é a IA?
IA é a forma simples de se referir à Inteligência Artificial (pode também ser chamada de AI, sigla em inglês para Artificial Intelligence). Refere-se a um campo de ciências da computação focado no desenvolvimento de algoritmos que realizam tarefas simulando a inteligência humana.
Segundo a Gartner:
“Inteligência artificial pode ser definida como a aplicação de análises avançadas e técnicas baseadas em lógica, incluindo machine learning, para interpretar eventos, apoiar e automatizar decisões e realizar ações.”
A principal característica da IA é a de possibilitar às máquinas exibirem capacidades semelhantes às humanas, como raciocínio, aprendizagem, planejamento e criatividade. Isso é possível pois os sistemas de Inteligência Artificial são capazes de adaptar o comportamento analisando os efeitos de ações anteriores.
Indo um pouco além, a Inteligência Artificial busca simular a inteligência humana em máquinas de modo cada vez mais preciso, isto é, até que seja difícil distinguir o limite entre a inteligência da máquina e a do homem.
Atualmente, a IA já é usada em diferentes setores, como por exemplo saúde, marketing, comercial e serviços financeiros.
Conheça os tipos de Inteligência Artificial
De acordo com Arend Hintze, professor com mais de 20 anos de experiência em programação, ensino, administração de laboratório e pesquisa, existem quatro tipos principais de IA: máquina reativa, memória limitada, teoria da mente e autoconsciente. Entenda:
Máquina reativa
Dos tipos de Inteligência Artificial, a máquina reativa é a mais básica porque ela não possui memória e não tem a habilidade de utilizar experiências passadas para tomar decisões presentes.
Um exemplo deste tipo de IA é o supercomputador de xadrez da IBM, o Deep Blue, que derrotou o campeão internacional Garry Kasparov na década de 1990. A máquina conseguia identificar as peças em tabuleiros de xadrez e fazer previsões. No entanto, ela não possuía memórias e, desse modo, não se baseava em experiências passadas para tomar decisões futuras.
A máquina reativa também está por trás do AlphaGo da Google, que derrotou os principais especialistas humanos em Go.
Algo importante a entender aqui é que este tipo de Inteligência Artificial não é capaz de agir de forma interativa.
Memória limitada
É o tipo de IA que consegue aprender com os dados históricos. Em outras palavras, utiliza experiências passadas para indicar escolhas no futuro. Os carros autônomos possuem algumas funções de memória limitada.
Contudo, por ser “limitada”, cada informação sobre o passado é transitória, pois existe uma limitação prática na quantidade de contexto que o modelo pode considerar.
O modelo de linguagem GPT-3 é um bom exemplo deste tipo de IA. Apesar de ele possuir uma boa capacidade de processamento e entender contextos extensos, possui uma memória limitada. Por essa razão, dá um peso maior a informações recentes ou mais relacionadas ao contexto atual.
Teoria da mente
Em psicologia, teoria da mente é a compreensão de que pessoas, criaturas e objetos no mundo podem ter pensamentos e emoções que afetam seu próprio comportamento. Trazendo para a IA, significa dizer que a tecnologia possui capacidade de inferir estados mentais, como crenças, intenções ou emoções.
A Siri, assistente virtual da Apple, incorpora alguns elementos que podem ser associados à Teoria da Mente, pois ela utiliza processamento de linguagem natural e técnicas de aprendizado de máquina para interpretar comandos de voz e responder a perguntas de maneira contextual.
Por exemplo, se você fizer uma pergunta e, em seguida, fizer uma pergunta de acompanhamento relacionada ao contexto anterior, a Siri pode mostrar uma capacidade de manter algum tipo de “conversa” simples. Entretanto, ela não possui uma compreensão verdadeira ou profunda da mente ou dos estados mentais.
Enquanto este artigo está sendo escrito, os exemplos de implementação de teoria da mente em Inteligência Artificial são limitados. Isso porque ainda não existe uma tecnologia que consiga compreender os complexos estados da mente humana.
Destacamos ainda que ela levanta questões éticas sobre privacidade e segurança.
Autoconsciente
Segundo Arend Hintze, esta é a etapa final do desenvolvimento da IA e refere-se à construção de máquinas que possuam consciência. Portanto, é uma extensão da teoria da mente.
Ainda não temos exemplos de Inteligência Artificial autoconsciente e pesquisadores acreditam que estamos longe de criar máquinas assim. Assim como no caso da teoria da mente, a criação de uma IA autoconsciente também traz consigo uma série de desafios éticos, legais e filosóficos.
Saiba como a Inteligência Artificial transformou os serviços financeiros
Para os serviços financeiros, a Inteligência Artificial, ao automatizar os processos, é capaz de assumir tarefas repetitivas. Assim, proporciona eficiência, redução de custos e mais precisão ao setor.
Ela também garante mais segurança, especialmente porque é utilizada para prever fraudes. Por ter capacidade de analisar grandes conjuntos de dados, é possível treinar algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) para identificar desvios significativos que podem ser indicativos de fraudes.
Outra transformação da Inteligência Artificial nos serviços financeiros é sua capacidade de tomar decisões mais informadas e estratégicas. Ao analisar grandes volumes de dados financeiros em tempo real, a IA pode identificar padrões e tendências que seriam difíceis ou impossíveis de serem percebidos por análises humanas.
Personalização de produtos financeiros, avaliação de risco de crédito, compliance e prevenção de lavagem de dinheiro são outras das atividades transformadas pela Inteligência Artificial.
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Open Banking e Machine Learning
O open banking permite o compartilhamento de informações de clientes entre instituições financeiras – desde que haja o consentimento do proprietário dos dados (ou seja, o cliente). Isso é feito com apenas alguns toques no celular ou alguns cliques na tela do computador.
Como nesse contexto temos uma grande quantidade de informações sendo interpretadas e analisadas, as técnicas de machine learning podem ser usadas para analisar dados de centenas de clientes e fazer previsões de riscos.
Com os modelos preditivos é possível treinar o sistema com base em históricos de pagamento e níveis de endividamento. Como resultado, os profissionais conseguem estimar a probabilidade de inadimplência ou inconsistência nos pagamentos.
Para saber mais sobre machine learning, assim que acabar a leitura deste artigo acesse:
Razões para contar com a Inteligência Artificial
Conforme você acompanhou até aqui, a Inteligência Artificial pode ser uma grande aliada de fintechs e demais empresas do setor financeiro. A seguir, elencamos as razões pelas quais ela é essencial:
Análises melhores e mais precisas
Pelo fato de ser capaz de analisar uma quantidade de dados que seria impossível para qualquer humano, a IA contribui para que negócios que atuam no setor financeiro consigam identificar padrões, riscos e anomalias.
Dessa maneira, munem os profissionais com dados preciso e em tempo real para tomar decisões bem embasadas e que tragam melhores resultados.
Agilidade no setor
O dia a dia de quem trabalha no setor financeiro é composto de diversas atividades repetitivas que, apesar de serem essenciais, ocupam um tempo excessivo dos profissionais. A Inteligência Artificial assume essas tarefas de rotina e, consequentemente, libera os colaboradores para atuarem de modo mais estratégico.
Além da agilidade, a IA reduz significativamente os erros que são comuns de ocorrerem em atividades repetitivas.
Importante destacar que a agilidade no setor é percebida em outras frentes, como no processamento de documentos, atendimento ao cliente, automação de processos contábeis e financeiros, entre outras.
Prevenção contra fraude
Identificar rapidamente padrões complexos em grandes volumes de dados de transações é uma das principais vantagens da Inteligência Artificial em serviços financeiros. Graças a isso, a IA facilita a detecção de comportamentos anômalos ou de tendências emergentes.
Vale ressaltar que a IA pode ser igualmente utilizada para melhorar a segurança geral das transações financeiras, uma vez que sistemas de aprendizado de máquina são hábeis em:
- Autenticar usuários de maneira mais avançada;
- Ajudar a proteger contra ameaças cibernéticas e
- Identificar comportamentos suspeitos.
Ajuda nos investimentos
Em investimentos, a Inteligência Artificial pode apresentar os ativos com menos risco e/ou maior probabilidade de retorno. É possível também treinar algoritmos para prever os movimentos de mercado partindo da análise de padrões históricos, indicadores técnicos e outros fatores.
Além disso, considerando itens como metas de investimento, grau de tolerância ao risco e outros, a IA tem a capacidade de indicar a melhor seleção de ativos para a carteira.
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Um dos ganhos com a Inteligência Artificial é a automação de processos. A plataforma de pagamentos da Transfeera automatiza as rotinas de contas a pagar e a receber de fintechs e outros negócios digitais.
A solução centraliza todas as informações de entradas e saídas. Para o dia a dia do financeiro, isso facilita na geração de relatórios e na análise de dashboards (sendo que, assim como o que ocorre com sistemas de IA, os dados das transações são apresentados em tempo real).
No quesito segurança, clientes da plataforma de pagamentos da Transfeera e da solução de validação de dados bancários (com validação de microdepósito), têm acesso, de forma gratuita, a uma inteligência antifraude.
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