Transformando o setor financeiro com Inteligência artificial

 Como a jornada responsável na nova Economia da IA está moldando o futuro de alguns setores e o papel de grandes players de mercado nesse processo

 

Quando pensamos em inteligência artificial (IA), automaticamente nossos sentidos e percepções estão trabalhadas e imaginar tecnologias futuristas e de difícil acesso. Todavia, a realidade se transpõe de forma totalmente oposta, uma vez que a IA, como conhecemos está redefinindo a maneira como vivemos hoje, no presente e nos mais diversos setores, incluindo o setor financeiro. Não é sobre robôs, hologramas ou quaisquer outros periféricos que rondam a noção de ficção científica. É sobre linguagens de programações em grande escala que são capazes de processar altos volumes de dados, codificar linguagem humana e fazer predições baseadas em dados. É uma realidade que tem atravessado pessoas físicas e jurídicas que, mais uma vez, podem ser de quaisquer setores e áreas de atuação.

O que esperamos e aguardamos é que isso seja feita de forma segura e em que formato. Podemos dizer que o universo dos negócios tem se expandido e se transformado em todo o mundo, e o setor financeiro não é exceção. À medida que a tecnologia evolui, surge a necessidade de uma abordagem responsável e sustentável para a aplicação da IA. Neste artigo, exploraremos como justamente essa jornada responsável na nova Economia da IA está moldando o futuro do setor financeiro e o papel de grandes players de mercado nesse processo.

Como podemos imaginar a essa altura, a IA desempenha um papel crucial no setor financeiro, oferecendo benefícios significativos e impulsionando a inovação em setores como análise de dados, predição de mercado, negociação, fraudes e anomalias, responsabilidade, ética e sustentabilidade e são esses temas que atravessaremos por aqui.

Análise de Dados e Predição de Mercado:

A IA permite a análise de grandes volumes de dados históricos e em tempo real, identificando padrões e tendências que auxiliam os investidores na tomada de decisões informadas. Algoritmos de machine learning processam informações de notícias, relatórios financeiros e redes sociais para prever como os investidores reagirão a eventos específicos e como isso afetará os preços dos ativos.

Dessa forma, como podemos garantir a visão futura dos bancos na garantia da cibersegurança? A resposta pode não ser tão simples. Por isso, vamos nos ater ao essencial da discussão que é a relação entre pessoas e dados.

Modelos preditivos, por exemplo, estimam os possíveis cenários futuros dos dados. Eles fazem previsões, mas não sugerem ações ou decisões estratégicas – reservando essa função ao capacity humano. Dessa forma, a habilidade de análise e curadoria é de suma importância para garantir a consistência das informações geradas. Pessoas capacitadas geram confiança e segurança na tomada de decisão, seja um C-level ou um analista.

Com isso, garantimos uma primeira camada de segurança que é a checagem e o cumprimento de protocolos rigorosos de verificação e autenticação. Tanto da coleta de dados como parâmetros de utilização desses sistemas inteligentes de predição.

É necessário também a implementação de soluções de segurança avançadas, como firewalls, sistemas de detecção de intrusão (IDS) e sistemas de resposta a incidentes (SOC), para que se possa identificar e neutralizar ameaças cibernéticas em tempo real e assim chegarmos à etapa da negociação.

Negociação Automatizada:

Como um benefício ao setor financeiro, algoritmos programados para executar ordens de compra e venda de ativos financeiros em milissegundos são utilizados e vale ressaltar o poder da IA como copiloto de trabalho no processo de negociação, afinal, a decisão final é tomada por um ser humano especialista com base no que é gerado.

Neste cenário, podemos tomar como exemplo uma solução em nuvem baseada em inteligência artificial que possua a diretriz de gerar propostas automáticas com base em banco de dados histórico da empresa e do cliente, bem como produtos e serviços oferecidos. A partir de uma solicitação de serviço feita através de uma série de perguntas e respostas, o profissional gera automaticamente uma proposta com base no ticket formado, bem como histórico de consumo. Claramente, é um trabalho que devolve horas produtivas ao colaborador que poderá voltar seu tempo a analisar de forma meticulosa o negócio e trabalhar propostas de forma mais assertivas e personalizadas. Ou seja, tomar mais decisões estratégicas.

Detecção de Fraudes e Anomalias:

Esse é um ganho enorme ao adotar a IA inclusive no processo de cibersegurança que levantamos anteriormente. Aqui a IA identifica atividades fraudulentas ao analisar grandes volumes de dados de transações bancárias. Modelos de machine learning aprendem com padrões suspeitos e alertam sobre transações anômalas. A colaboração com empresas de segurança especializadas e a participação em fóruns de discussão sobre cibersegurança no setor financeiro permitem o compartilhamento de conhecimentos e melhores práticas.

Mas afinal, o que grandes players de mercado podem fazer para garantir o desenvolvimento sustentável do mercado financeiro mesmo em uma época de transformação digital?

Uma das principais estratégias é a incorporação de critérios ESG nos investimentos. É fundamental canalizar fundos para empresas e projetos que atendam a esses critérios, promovendo investimentos responsáveis. Além disso, a transparência e a divulgação detalhada sobre o desempenho ESG das operações são essenciais para construir confiança e responsabilidade.

Grandes empresas precisam pensar e implementar programas de educação financeira que incluam noções de sustentabilidade e a capacitação interna dos funcionários sobre tecnologias de automação, inteligência artificial, produtividade e segurança.

Hoje, a Microsoft, por exemplo, precisa utilizar sua influência de mercado e práticas que unam proteção e inovação juntos. Dessa forma, podemos proteger a privacidade dos dados dos clientes e usá-los de maneira ética, já que isso é uma responsabilidade que não pode ser negligenciada. Implementar algoritmos de IA que sejam transparentes e não discriminatórios também é crucial para ganhar a confiança do público.

Na América Latina, há empresas com vasta experiência em IA que vem desenvolvendo tecnologias inteligentes para o setor financeiro e trazendo o futuro para ainda mais perto ao tornar realidade essas práticas baseadas em inteligência artificial e automações de processos imbuídos em políticas transparentes de segurança e confiança. Diversos são os cases em instituições que vão de pequeno a médio porte.

Ao adotar essas práticas, esses grandes players do mercado que desenvolvem soluções voltadas para o impulsionamento do mercado financeiro não só garantem o desenvolvimento sustentável, mas também fortalecem sua reputação e criam valor a longo prazo para todas as partes interessadas.

Na era da transformação digital, a sustentabilidade do mercado financeiro não é apenas uma opção, mas uma necessidade imperativa para o sucesso contínuo. 

Shirley Fernandes - fundadora e sócia-diretora da N1 IT, empresa do Grupo Stefanini especializada em consultoria de serviços na nuvem.