Já imaginou ter maior previsibilidade no mercado financeiro? Ou, quem sabe, utilizar big data para minimizar riscos em aplicações e, ao mesmo tempo, prevenir as fraudes? Estamos vivendo um momento revolucionário, especialmente por conta do uso de inteligência artificial no setor financeiro.
Há alguns anos, a Bloomberg publicou um relatório sobre tecnologias que envolvem todo o mercado financeiro. Já era falado que a inteligência artificial (IA) e o machine learning iriam revolucionar a maneira como os investidores realizam suas aplicações.
Tais tecnologias contribuem para melhorar a previsibilidade dos resultados e a segurança nos investimentos, de modo a impulsionar os ativos mais confiáveis, além de prestar suporte no desenvolvimento de estratégias de automação, com os bots de investimentos.
Contudo, a IA em finanças não seria aplicada apenas à bolsa de valores, mas também para: prevenção de fraudes, comunicação interbancária, solução de problemas e apoio à tomada de decisões rápidas.
Assim como o ChatGPT revolucionou a internet e mudou a maneira como buscamos a informação na web, quais serão os impactos da IA no setor financeiro?
Continue lendo essa matéria e descubra. Boa leitura!
4 tipos de inteligência artificial e machine learning no setor financeiro
Existem basicamente 4 tipos de IA e machine learning disponíveis no setor financeiro, com foco na classificação e no reconhecimento de padrões. A proposta é evoluir continuamente para os sistemas capazes de utilizar dados históricos e compreendê-los, sendo eles:
1. Máquina reativa
É um dos modelos primários de IA, que “imita” a capacidade humana de responder aos estímulos, sem funções baseadas em memória.
2. Memória limitada
Nesse sistema, a IA pode ser capaz de aprender com os dados históricos. Um bom exemplo são os aplicativos de celular e PC que utilizamos na atualidade.
3. Teoria da mente
É um sistema de IA com capacidade de análise maior. É exatamente o ponto em que estamos no momento em que o post foi escrito, com: Alexa, Siri, ChatGPT, Google e outros.
4. Autoconsciente
Trata-se de um sistema que, através da IA, traça uma hipótese de compreensão de emoções, próprias necessidades, crenças, valores, ética e vontade própria.
Dê o play para conhecer mais detalhes sobre esses tipos de IA:
Leia também: IA em 2023 — conheça outras tecnologias para ajudar seu negócio a ficar smart
Machine learning e inteligência artificial no setor financeiro: 4 vantagens
A análise de dados, o big data e o uso de sistemas inteligentes no ramo financeiro já são utilizados desde os anos 2000. Contudo, na última década, essas tecnologias estão cada vez mais presentes em bancos, bolsas de valores, fintechs e outros.
Utilizar a inteligência artificial no setor financeiro é uma forma de aprimorar a análise de transações e seus riscos, além de agilizar o feedback aos clientes diante das propostas de crédito.
Para consolidar o entendimento, veja os 4 benefícios da utilização da IA em finanças:
1. Melhora na análise de risco de crédito
Já imaginou quantas vezes o banco consulta o próprio sistema para analisar os riscos de conceder crédito aos seus clientes? Agora, pense em uma forma mais automatizada e segura para essa instituição.
Hoje, quando alguém solicita uma linha de crédito, o sistema (IA) pode dizer o risco da operação, considerando a prevenção à inadimplência e as propostas personalizadas, com taxas exclusivas. Isso favorece o relacionamento da instituição com seus clientes.
Acesse o material: Corra menos risco com a NFe, confira nossa planilha de inadimplência
2. Agilidade para o setor jurídico
Os problemas jurídicos das instituições financeiras criam um entrave burocrático, além dos altos custos. Com IA e machine learning no setor financeiro, pode-se analisar padrões e criar estratégias de prevenção de problemas judiciais.
3. Maior prevenção contra fraude
Se você tem uma análise eficiente, pautada na inteligência artificial em finanças, provavelmente o índice de operações fraudulentas pode diminuir. Isso ocorre em decorrência da análise de anormalidade das transações dentro do âmbito financeiro.
4. Análise concreta de investimentos
Quer investir em uma ação ou um fundo de investimentos com maior probabilidade de ter um retorno promissor? Com a utilização da IA em finanças, os resultados costumam ser mais assertivos.
Quem pode se beneficiar de IA em finanças?
Qualquer segmento pode ter muito sucesso no uso da inteligência artificial. Nessa linha, praticamente todos os agentes do setor financeiro podem ser integrados à IA de forma a alavancar os resultados. Veja alguns exemplos!
Bancos
O uso da inteligência artificial no setor financeiro pode notificar o usuário sobre as transações bancárias, em tempo real.
Em paralelo, pode-se utilizar o reconhecimento facial para confirmar a identidade, criar campanhas personalizadas para cada cliente e evitar fraudes bancárias.
Fintechs
As fintechs já partem do princípio que a tecnologia é uma aliada, afinal, não possuem agências físicas. Nessa perspectiva, a IA pode trazer mais eficiência aos processos, prevenir fraudes e ofertar serviços, seguros e linhas de crédito com taxas customizadas.
Bolsas de valores
Nas bolsas, a utilização da IA agiliza o monitoramento da compra e venda de ativos, evitando operações fraudulentas. Para exemplificar, o investidor iniciante pode buscar insights usando a inteligência artificial para considerar qual ativo investir com menos risco.
Open banking, IA e machine learning no setor financeiro
Você já percebeu que pode permitir que o banco forneça seus dados para outra instituição financeira, com apenas alguns toques na tela do celular? Isso é uma forma eficiente de demonstrar o quanto você é um bom pagador para outra entidade que não te conhece.
Assim, você pode ter ofertas de crédito rápidas, com taxas mais atrativas e sem prejudicar seu score. Mas como funciona o open banking? E o que ele tem a ver com inteligência artificial e machine learning no setor financeiro?
Esse sistema, pautado em IA de finanças, revela que 4,6 milhões de brasileiros podem ser incluídos no mercado de crédito. Isso reflete uma injeção de R$ 760 bilhões na economia. Através do uso de inteligência artificial, o sistema calcula o risco e, ao mesmo tempo, ajuda as pessoas a ter uma boa gestão das finanças.
Todo o sistema financeiro sai ganhando, com precisão nas informações e altas taxas de eficiência nas análises conjuntas de crédito.
Considerações sobre o uso da inteligência artificial no setor financeiro
Uma moeda não é feita apenas de um lado e todo mundo sabe disso! Com tantas vantagens na implementação do uso de inteligência artificial no setor financeiro, quem será que sai perdendo nessa história?
Vivemos em uma sociedade que está caminhando para um novo rumo, isto é, construindo uma nova história. Independentemente dos caminhos criados pela IA em finanças e suas facilidades, devemos nos atentar e fazer algumas considerações, como:
- dependência de qualidade de dados;
- riscos à privacidade;
- potenciais falhas do algoritmo;
- uso indevido por pessoas mal intencionadas;
- custos elevados de implementação;
- perda de empregos.
Apesar dos pontos de atenção, os ganhos para a sociedade são infinitamente maiores, o que justifica a utilização de inteligência artificial e machine learning, seja no setor financeiro ou em outras áreas.
Gostou dessa matéria? Se quiser ter mais dicas como essas, não deixe de ler o blog da NFe. Por aqui, abordamos as vantagens das tecnologias, inclusive a automação de processos para economizar tempo e dinheiro, até mesmo na emissão de notas fiscais!
