Maior Uso de Inteligência Artificial e Machine Learning em Finanças

Sep 04, 2023

Vimos um aumento considerável no uso de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina no setor financeiro nos últimos anos. Essas tecnologias estão sendo adotadas pelas instituições financeiras para automatizar e otimizar seus processos, eliminar riscos e obter insights sobre o comportamento do cliente.

A IA e o aprendizado de máquina estão transformando a maneira como fazemos negócios e provando ser ferramentas importantes no setor bancário.

A inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) são tecnologias de computador que permitem que as máquinas aprendam com dados, descubram padrões e façam julgamentos. A IA envolve a criação de algoritmos capazes de executar tarefas que normalmente precisariam de inteligência humana, como tradução de idiomas, reconhecimento de imagens e tomada de decisões.

O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial que se concentra no desenvolvimento de sistemas que podem aprender com dados sem serem explicitamente programados.

IA e aprendizado de máquina têm várias aplicações financeiras. Aqui estão alguns exemplos de como essas tecnologias estão sendo usadas:

Uma das vantagens mais significativas da IA ​​e do aprendizado de máquina é sua capacidade de detectar transações fraudulentas. Essas tecnologias estão sendo usadas por bancos e instituições financeiras para examinar grandes quantidades de dados e encontrar tendências que possam sugerir conduta fraudulenta. Isso permite que eles detectem e evitem fraudes antes que causem danos.

Quais são as plataformas disponíveis para negociação? Veja tudo aqui

A IA e o aprendizado de máquina podem ser usados ​​para avaliar dados de mercado e encontrar possibilidades de investimento na gestão de investimentos. Eles também podem ser usados ​​para automatizar operações comerciais, permitindo que as organizações financeiras tomem decisões comerciais mais precisas e oportunas.

A aplicação de IA e aprendizado de máquina em finanças tem várias vantagens. Aqui estão alguns exemplos:

Embora a aplicação de IA e aprendizado de máquina em finanças tenha vantagens significativas, ela também apresenta algumas desvantagens. Aqui estão alguns exemplos:

Integração com sistemas atuais: a integração de IA e aprendizado de máquina em sistemas existentes pode ser difícil e pode exigir investimentos consideráveis ​​em infraestrutura e treinamento.

Em finanças, o aprendizado de máquina tem sido usado para tarefas como avaliação de risco, detecção de fraude, otimização de portfólio e estratégias de negociação. No entanto, como qualquer tecnologia, o aprendizado de máquina em finanças vem com seu próprio conjunto de riscos que precisam ser cuidadosamente considerados e gerenciados.

Os modelos de aprendizado de máquina são tão bons quanto os dados nos quais são treinados. Em finanças, os dados podem vir de várias fontes, como preços históricos de ações, indicadores econômicos e sentimento nas mídias sociais. No entanto, a qualidade dos dados pode variar e dados imprecisos, incompletos ou tendenciosos podem levar a previsões ou decisões imprecisas. O viés nos dados, como gênero ou viés racial, também pode ser aprendido inadvertidamente por algoritmos de aprendizado de máquina, levando a resultados tendenciosos em finanças, como decisões de empréstimo tendenciosas ou preços discriminatórios. Portanto, é crucial selecionar e pré-processar cuidadosamente os dados para minimizar esses riscos e garantir que os modelos de aprendizado de máquina sejam treinados em dados confiáveis ​​e representativos.

Às vezes, os modelos de aprendizado de máquina podem ser caixas pretas, o que significa que seu processo de tomada de decisão pode não ser facilmente interpretável ou explicável. Em finanças, onde os requisitos regulatórios e a transparência são críticos, a falta de interpretabilidade e explicabilidade do modelo pode representar riscos. Pode ser desafiador entender como e por que um modelo de aprendizado de máquina faz uma determinada previsão ou decisão, o que pode gerar preocupações sobre responsabilidade, justiça e conformidade.

As instituições financeiras precisam garantir que os modelos de aprendizado de máquina usados ​​em finanças sejam transparentes, explicáveis ​​e cumpram os requisitos regulatórios para mitigar os riscos associados à opacidade do modelo.

Os modelos de aprendizado de máquina são suscetíveis ao superajuste, que ocorre quando um modelo funciona bem nos dados de treinamento, mas não consegue generalizar para dados novos e não vistos. O superajuste pode levar a previsões ou decisões imprecisas em cenários financeiros do mundo real, resultando em perdas financeiras. É crucial usar técnicas apropriadas, como regularização e validação cruzada, para mitigar os riscos de superajuste e garantir que os modelos de aprendizado de máquina possam generalizar bem para novos dados.