Especialista da
NVIDIA Enterprise aponta que IA pode auxiliar na prevenção contra fraudes, na
previsão de investimentos e no relacionamento com clientes
Divulgação
A Inteligência Artificial já domina a maior parte
dos investimentos de empresas ao redor do globo. Só no Brasil, os investimentos
em aplicações de inteligência artificial devem chegar a US$ 464 milhões em
2021, o que representa 30% de crescimento em relação a 2020, de acordo com
dados da IDC (International Data Corporation).
O mercado financeiro é uma das áreas que mais tem
vivido uma revolução de processos por conta chegada da Inteligência Artificial
(IA). O crescimento de 34% em 2020 das fintechs, seguindo na contramão da
crise, é mais uma prova disso. O sistema financeiro brasileiro passou por
grandes mudanças e avanços tecnológicos durante o último ano, mas a tecnologia
pode avançar ainda mais, gerando otimização de tempo, reduzindo custos e
facilitando o contato com clientes.
Marcel Saraiva, especialista em Inteligência
Artificial e gerente sênior nas indústrias de saúde e finanças da NVIDIA
Enterprise, detalhou algumas das principais tendências envolvendo tecnologia de
IA para os próximos anos. “A Inteligência Artificial já tem auxiliado na
melhoria da qualidade de vida para muitos seres humanos, por ter a capacidade
de realizar ações humanamente impossíveis, mas ainda há um potencial gigantesco
a ser desbravado. No mercado financeiro, muitas transformações digitais foram
aceleradas com a chegada da pandemia de Covid-19 e as inovações não param de
surgir”, explica.
IA Conversacional
A inteligência artificial de conversação será uma
necessidade cada vez maior em diversas indústrias, além do setor financeiro. A
ideia é permitir que uma pessoa converse com uma máquina de forma fluída, seja
no formato escrito ou por meio de voz, e com avançado grau de entendimento.
Isso porque a máquina reconhecerá o texto ou o áudio, fará a interpretação do
que foi dito e responderá de forma humanizada.
Quando se trata de projetos envolvendo
Processamento de Linguagem Natural (NLP), os maiores desafios são a
personalização de termos específicos para cada mercado no idioma local e a
velocidade de resposta para o usuário. A plataforma NVIDIA Jarvis, uma
estrutura de aplicações acelerada por GPU, tem auxiliado muito esse mercado,
pois permite às empresas usar dados de vídeo e voz para construir serviços de
IA de conversação de última geração personalizados para cada indústria,
incluindo termos especializados. Já as GPUs auxiliam no processo de aceleração
das plataformas, gerando uma baixa latência e aumentando drasticamente a
velocidade de processamento.
O PayPal, que desenvolveu chatbots que extraem
automaticamente políticas de diálogo ideais de logs de chat ao vivo não
anotados, é um exemplo de sucesso do uso da tecnologia da NVIDIA Enterprise
para aprimorar o contato entre máquinas inteligentes e seres humanos. A política
de diálogo desempenha um papel fundamental nos chatbots, guiando o fluxo da
conversa por meio de uma série de respostas apropriadas do agente para a
conclusão bem-sucedida de uma determinada tarefa.
IA na prevenção de fraude
A fraude financeira tem sido um problema constante
atualmente. Em média, a cada dez ataques feitos contra transações on-line de
empresas brasileiras, três são bem-sucedidos, segundo o estudo da LexisNexis®
Risk Solutions no Brasil. A pesquisa afirma ainda que, para cada transação
fraudulenta, as empresas sofrem uma perda econômica de 3,44 vezes o valor da
perda atual.
Por conta disso, o HDFC Bank construiu uma solução
de detecção de anomalias e outliers para prevenção de fraudes, com base em
perfis de clientes e aceleração de GPU. Enquanto o PayPal neutraliza
sofisticados ataques adversários baseados em conjunto com modelos de
aprendizado de reforço generativo para impedir a fraude de pagamento online.
A American Express, que tem mais de 115 milhões
cartões de crédito ativos, consegue manter a taxa de fraude mais baixa do setor
há mais de 13 anos consecutivos, de acordo com o The Nilson Report. Atualmente,
a American Express realiza mais de oito bilhões de transações por ano e tem
usado deep learning em plataformas e GPUs NVIDIA para combater
fraudes. Os algoritmos de Inteligência Artificial utilizados pela empresa
monitoram todas as transações da American Express realizadas no mundo em tempo
real. Com o sistema desenvolvido, é possível evitar gastos de mais de US$ 1,2
trilhão por ano e ainda possui a capacidade de compreender se uma transação é
fraudulenta em milissegundos.
Robôs inteligentes para investir
O mercado global de robôs consultores financeiros
alimentados por IA cresce, em média, 75% ao ano, segundo a consultoria TrendForce.
Atualmente, as corretoras digitais já usam os robôs inteligentes de
investimento para traçar o perfil do investidor e descobrir o risco que ele
está disposto a correr. Algumas fintechs ainda usam a IA para montar uma
carteira de investimentos de acordo com os objetivos do cliente.
A Bloomberg foi uma das pioneiras no mercado de IA
para investimentos. A Bloomberg utiliza plataformas internas de machine
learning aplicadas com IA avançada e computação acelerada por GPU a dezenas de
domínios, como PNL, visão computacional, análise de séries temporais e
personalização, para auxiliar na previsão dos investimentos. Em resumo, a IA
desenvolvida pela Bloomberg analisa dados e notícias sobre o mercado financeiro
e o governo para prever como os investimentos irão se comportar nas bolsas.
Atualmente, outras empresas também utilizam
sistemas similares que analisa em tempo real diversos históricos de ativos
financeiros e aplicam modelos estatísticos, matemáticos, financeiros e de
ciência de dados para analisar o desempenho dos ativos. Então, usam deep
learning para gerar uma previsão do desempenho futuro, testando esse modelo
com os dados analisados.
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