Especialista lista as principais tendências para Inteligência Artificial no setor financeiro

Especialista da NVIDIA Enterprise aponta que IA pode auxiliar na prevenção contra fraudes, na previsão de investimentos e no relacionamento com clientes

atualizado 24/02/2021 15:00

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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