Tendências do Mercado

Inteligência artificial generativa para empresas do setor financeiro

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Por Bruno Zago

12 outubro 2022 - 09:00 | Atualizado em 12 abril 2023 - 18:03


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Entre as principais tendências de tecnologia no setor financeiro, divulgadas para 2022 pelo Gartner, líder em pesquisa e aconselhamento para empresas, estão a Inteligência Artificial Generativa, os sistemas autônomos e a computação aprimorada de privacidade (PEC). Essas tendências surgem principalmente para melhorar a eficiência das empresas com inovações tecnológicas.

Para serviços financeiros, a aplicação de redes de inteligência artificial generativa a partir de linguagem natural oferece inúmeras funcionalidades que facilitam a rotina de trabalho, seja para o setor bancário, mercado de capitais, entre outros.

Essa é outra inovação no mercado financeiro que surge para transformá-lo em um mercado mais tecnológico, digital e automatizado. Segundo a vice-presidente do Gartner Moutusi Sau, a IA generativa permite que executivos de TI de instituições financeiras ofereçam soluções tecnológicas para empresas que miram no crescimento financeiro

Para saber mais sobre o que é e como funciona a inteligência artificial generativa no mercado financeiro, continue a leitura!

O que é inteligência artificial generativa?

Classificar a inteligência artificial como generativa é um processo que já vem se tornando realidade, dado que o uso de IAs é feito muitas vezes com a finalidade de gerar criações com inteligências auto-generativas, como aplicativos de programação, conteúdo digital, artes visuais, design, engenharias e outras áreas que podem ser auto-alimentadas com essa tecnologia. O Machine Learning e o Deep Learning são exemplos práticos dessa tendência.

Em resumo, a IA generativa atua aprendendo representações digitais de artefatos por meio de dados, para gerar novas inovações, semelhantes às originais. Ou seja, ela faz a geração sintética de dados com a finalidade de construir produtos, soluções ou mesmo outras tecnologias de forma autônoma e automatizada.

O Gartner divulgou em sua pesquisa uma previsão de que, até 2025, 20% de todos os dados de teste para casos de uso que sejam voltados para o consumidor serão gerados sinteticamente, por meio de inteligências artificiais generativas.

Sua contribuição se dá principalmente de forma coletiva para metas de administração, crescimento e transformação de empresas, tendo usos práticos em operações do setor financeiro.

Com o potencial do uso dessa tecnologia, é possível levar o mercado financeiro para patamares cada vez mais altos de desenvolvimento, direcionando-se para um cenário futuro mais automatizado, com recursos retroalimentáveis e autossuficientes.

>> Veja também: Quais as tendências de tecnologia para o mercado financeiro?

Exemplos de aplicação da inteligência artificial generativa

Algumas aplicações da inteligência artificial generativa já estão presentes em ferramentas e bibliotecas que fazem uso de linguagem natural, manipulação de imagem e outras funções das IAs. Abaixo, separamos 5 exemplos de aplicação da IA generativa já vistas:

  1. Gráficos e imagens: O algoritmo pode abstrair padrões visuais, e aplicá-los em rastreamento de imagens fotográficas, figuras ou ilustrações semelhantes, simulando esboços ou desenhos feitos manualmente. A inteligência também pode corrigir fotografias, gerar e manipular elementos visuais, alterar sua resolução e gerar fotos a partir de rótulos semânticos.
  2. Áudio: Renderizar vozes ou sons e transformá-los em outra similar, transformar um texto em um discurso ou mesmo compor músicas também é possível com AIs generativas.
  3. Vídeo: É possível também ajustar quadros de imagens em movimento para alterar estilo, iluminação, efeitos ou outro aspecto visual do vídeo.
  4. Texto: Com a IA, é possível criar conteúdo de linguagem natural com grande velocidade e volumetria, como legendas, anotações, narrativas para peças audiovisuais ou trabalhar com fontes diferentes.
  5. Código: A inteligência artificial generativa pode também gerar diferentes versões de um código de programação – aplicação mais flexível da ferramenta, podendo ser aproveitada por empresas de diversos segmentos.

Como vimos, essas aplicações são mais vistas em operações que envolvem recursos audiovisuais, por conta da praticidade que o recurso oferece em reproduzir padrões e criar inovações a partir deles.

Agora vamos entrar mais no detalhe sobre como essas aplicações da AI generativa podem ser utilizadas no setor financeiro.

Pilares da inteligência artificial generativa no mercado financeiro

As aplicabilidades da inteligência artificial generativa no mercado financeiro tem como foco principalmente o crescimento do negócio, e podem ser diversas, desde facilidades gerenciais, como prevenir riscos e otimizar custos operacionais, até operacionais, com detecção de fraude e previsão de negociações.

Saiba mais sobre cada uma das aplicações da inteligência artificial generativa no ramo financeiro!

1. Detecção de fraudes financeiras

Ferramentas de detecção de fraude são gradativamente mais necessárias e mais implementadas por empresas que utilizam inteligências artificiais ou aprendizado de máquina para a identificação precoce de fraudes.

Para empresas financeiras que lidam com dados sensíveis e muitas vezes sigilosos, como registro de investimentos e negociações, ferramentas de detecção e prevenção de fraudes passam a necessitar de tecnologias que vão além do exame de dados históricos e busca manual a registros de acessos.

Para isso, a Inteligência Artificial Generativa utiliza sua análise de padrões, cruzando informações da base de dados, para captar, prever e sinalizar comportamentos fraudulentos em movimentações financeiras.

2. Previsão de negociações

Da mesma forma que na detecção de fraudes, uma ferramenta com inteligência artificial generativa é capaz de realizar a previsão de negociações e investimentos, por meio da análise de padrão de comportamento.

O acesso ao seu banco de dados permite identificar e clusterizar movimentações relacionadas a um mesmo instrumento financeiro ou a uma mesma empresa ou instituição, ou mesmo analisar as flutuações de um investimento específico, oferecendo informações estratégicas de sua concorrência. Assim, é possível traçar estratégias para negócios futuros, com base na análise de padrão de comportamento do mercado.

3. Geração de dados financeiros sintéticos

A geração de dados sintéticos é uma tecnologia já aplicada em outros mercados, já que oferece informações geradas automaticamente para substituir dados históricos reais. Esse é um método de testar modelos de IAs diante de cenários como carência de dados, má qualidade dos dados disponíveis ou problemas na permissão de seu uso.

No contexto financeiro, é possível aproveitar essa tecnologia com o uso de ativos sintéticos, ativos que reproduzem valores reais de instrumentos como moedas, bitcoin, etc. Eles servem para substituir o ativo original no momento de fazer análises, construção de portfólio, testar ferramentas ou usá-los nos ecossistemas financeiros.

Esses ativos não necessitam de regulamentação, protegidos por contratos autônomos e de fácil conexão a protocolos de concessão, visto que são ativos “fantasmas” (transparentes em registros públicos) usados para testes de negociações. São usados em apostas de preços, em negociações que não demandam aplicação efetiva de capital.

4. Modelagem de risco financeiro

Seguindo a mesma linha da detecção de fraudes, a modelagem de risco serve para identificar comportamentos nocivos e suspeitos a fim de combatê-los, evitando ameaças externas ou mesmo falhas humanas, como perdas ou vazamento de informações, problemas trabalhistas, etc.

Para isso, investe-se em ferramentas de tratamentos de dados, por exemplo sistemas de automação, para fazer a centralização de informações, clientes e fornecedores, e reduzir riscos de erros.

A modelagem financeira faz projeções para empresas, realizando análises de investimentos automatizadas e avaliando negócios que valem a pena serem feitos, podendo o investimento ser uma carteira de negócios, ações ou mesmo uma empresa. Ela permite entender o quanto um negócio pode gerar de caixa futuramente, avaliar o retorno do investimento ou mesmo comprá-lo.

A modelagem financeira pode ser útil para analistas de investimentos, que trabalham com precificação e seleção de ativos, quanto por gestores de empresas, para entender se um investimento faz sentido ou não antes de fazê-lo.

Ou seja, a modelagem de risco financeiro é uma ferramenta de auxílio para tomadas de decisão referentes a um negócio ou empresa que lida com investimentos na bolsa de valores.

Como o Market Data Cloud pode ser usado para esses fins?

Solução da Cedro Technologies focada para o mercado de capitais, o Market Data Cloud faz a integração de dados da bolsa de valores a fim de oferecer os pilares mencionados anteriormente, como previsão de negociações, detecção e prevenção de fraudes e riscos.

A tecnologia faz a aquisição de informação privilegiada do mercado financeiro para levar até seus usuários, que podem ser desde desenvolvedores até empreendedores ou profissionais do ramo financeiro, uma base de dados estratégicos para a tomada de decisão em negociações e investimentos futuros.

Por meio de uma API para ações financeiras, a solução permite fazer análise e previsão de movimentações em instrumentos financeiros, dando acesso a informações como data e hora de movimentação, flutuação, volume, simulação de investimento, entre outras. Tudo isso com a melhor tecnologia para acompanhamento das ações em tempo real.

Algumas permissões que a solução de Market Data oferece ao contratante são:

  • Automatização de negociações.
  • Análise de volatilidade de ações e previsão de riscos.
  • Análises históricas baseadas em registros completos da B3.
  • Alta volumetria de dados internos de empresas na bolsa de valores.
  • Dados abertos que permitem traçar estratégias de investimentos.

Se o objetivo de seu negócio é obter vantagem competitiva frente aos concorrentes do mercado ou ter maior assertividade em seus investimentos, a tecnologia do Market Data Cloud pode ajudar no processo de melhorar rentabilidade, analisar movimentações do mercado e iniciar novos projetos ou implementar novos sistemas com maior segurança e certeza.

Conheça as opções de APIs disponíveis no site do Market Data Cloud e escolha a ideal para os objetivos do seu negócio.

Para saber mais, entre em contato com nossa equipe de especialistas em Market Data!

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Formado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Uberlândia e Pós-Graduado em Gestão de TI pela Faculdade Pitágoras, atua há mais de 12 anos na Cedro Technologies, especializado em tecnologias para expansão de negócios. Atualmente é CEO na Cedro e também um dos sócios da empresa.

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