Você sabia que se prevê que o mercado global de IA generativa em finanças aumente a uma taxa composta de crescimento anual de 28,1% entre 2023 e 2032? Isso significa que tudo o que vemos de IA em 2023 e 2024 será duplicado nos próximos anos.
A IA não vai a lado nenhum, e nós também não, então porque não utilizar esta tecnologia com sabedoria no sector financeiro? Este artigo é para traders, investidores, profissionais de marketing e qualquer pessoa que tenha ou venha a cruzar o caminho do setor financeiro.
A IA pode ajudar o setor financeiro, automatizando tarefas repetitivas e cuidando de processos complexos de tomada de decisão. A capacidade da IA de analisar enormes conjuntos de dados, identificar padrões e prever resultados pode mudar a forma como as instituições financeiras operam.
O setor financeiro possui muitos subdomínios onde a IA é usada. Aqui, falaremos sobre as diferentes maneiras pelas quais você pode usar a IA para tornar as negociações e os investimentos financeiros mais fáceis para você.
A IA está provando ser uma ferramenta formidável na batalha contra o risco financeiro e a fraude. Algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar grandes volumes de dados, identificando padrões e anomalias intricados que seriam imperceptíveis para analistas humanos.
Esses algoritmos são empregados para avaliar a qualidade de crédito, detectar transações fraudulentas e prever flutuações de mercado.
Por exemplo, na gestão de risco, a IA pode avaliar o histórico financeiro, a pontuação de crédito e os indicadores econômicos de um mutuário para determinar a probabilidade de incumprimento.
Da mesma forma, na detecção de fraudes, a IA pode analisar dados de transações em tempo real para identificar atividades suspeitas, como padrões de gastos incomuns ou acesso não autorizado.
No entanto, a aplicação da IA na gestão de riscos e na detecção de fraudes levanta preocupações éticas significativas. Uma questão fundamental é a justiça. Se os algoritmos de IA forem treinados com base em dados tendenciosos, poderão perpetuar práticas discriminatórias.
Por exemplo, um modelo de pontuação de crédito baseado em dados históricos que reflita práticas de crédito discriminatórias pode resultar num tratamento injusto de determinados grupos demográficos.
A IA está transformando o cenário da consultoria financeira, permitindo soluções de gestão de patrimônio altamente personalizadas e acessíveis.
Através de algoritmos sofisticados, a IA pode analisar os objetivos financeiros, a tolerância ao risco e as preferências de investimento de um indivíduo para criar carteiras de investimento personalizadas.
Chatbots e assistentes virtuais também estão sendo empregados para fornecer aconselhamento financeiro instantâneo, responder às dúvidas dos clientes e oferecer orientação sobre orçamento, poupança e investimento.
Esta democratização do aconselhamento financeiro tem o potencial de atingir uma população mais vasta, incluindo aqueles que tradicionalmente têm acesso limitado a serviços de planeamento financeiro.
No entanto, a integração da IA no aconselhamento financeiro levanta preocupações éticas. Uma questão principal é o potencial de conflitos de interesse.
Os algoritmos de IA podem ser programados para recomendar produtos ou serviços que gerem comissões mais elevadas para a instituição financeira, em vez de priorizar os melhores interesses do cliente.
O cumprimento do dever fiduciário, que exige que os consultores financeiros atuem no melhor interesse dos seus clientes, é fundamental.
Além disso, existem preocupações sobre a transparência e a explicabilidade das recomendações baseadas na IA. Os clientes devem ser capazes de compreender a lógica por trás dos conselhos que recebem.
Apesar destes desafios, a IA está a fazer progressos significativos na melhoria da acessibilidade e inclusão financeira. Por exemplo, ferramentas alimentadas por IA estão a ser utilizadas para fornecer recursos de educação e literacia financeira a comunidades carenciadas.
Os robo-consultores, que utilizam algoritmos de IA para gerir investimentos, reduziram a barreira de entrada na gestão de patrimônio, oferecendo serviços de investimento acessíveis e acessíveis. Ao quebrar as barreiras tradicionais e ao fornecer orientação financeira personalizada, a IA está a ajudar a criar um sistema financeiro mais inclusivo e equitativo.
A IA é usada para melhorar as decisões de empréstimo. Está a desempenhar um papel importante no setor de empréstimos, permitindo avaliações de crédito mais precisas e eficientes. Com a ajuda da IA, é possível analisar conjuntos de dados rapidamente. Esses dados incluem informações de crédito, fontes alternativas de dados e padrões comportamentais.
Com esses dados, a IA pode criar perfis abrangentes para os mutuários. Isto permite que os credores tomem decisões mais informadas, estendendo o crédito àqueles que de outra forma poderiam ser ignorados, ao mesmo tempo que mitigam o risco.
Por exemplo, a IA pode identificar mutuários com um histórico de crédito limitado, mas um forte perfil financeiro, como indivíduos que pagaram aluguel ou serviços públicos de forma consistente em dia.
No entanto, a utilização da IA na pontuação de crédito levanta preocupações éticas significativas. Existe o risco de viés algorítmico, onde os modelos de IA perpetuam as desigualdades existentes. Se os dados de formação refletirem discriminação histórica, o sistema de IA poderá discriminar inadvertidamente determinados grupos.
Por exemplo, se um modelo de IA for treinado principalmente com dados de indivíduos em regiões geográficas específicas ou com determinadas profissões, poderá subestimar a solvabilidade de pessoas de outras origens.
A IA está revolucionando o setor de seguros, simplificando as operações e melhorando as experiências dos clientes.
Na subscrição, a IA analisa vastos conjuntos de dados para avaliar os riscos com mais precisão. As seguradoras podem desenvolver perfis de risco mais precisos e oferecer prémios personalizados, considerando fatores que vão além das pontuações de crédito tradicionais, como dados de redes sociais e informações de dispositivos IoT.
Além disso, a IA está automatizando o processamento de sinistros, reduzindo os tempos de resposta e melhorando a precisão. A tecnologia de reconhecimento de imagens, por exemplo, pode avaliar os danos por meio de fotos, agilizando o processo de liquidação de sinistros. Além disso, a IA é uma ferramenta potente na deteção de fraudes, identificando padrões e anomalias nos dados de sinistros que podem indicar atividades fraudulentas.
Os insights que as pessoas obtêm dos sistemas baseados em IA permitem que os traders tomem decisões mais informadas, potencialmente levando a um aumento da lucratividade.
Por exemplo, os sistemas alimentados por IA podem analisar artigos de notícias, sentimentos nas redes sociais e indicadores económicos para prever movimentos de mercado. Além disso, a IA pode otimizar carteiras de investimento considerando fatores como tolerância ao risco, objetivos de investimento e condições de mercado.
Um exemplo proeminente de um bot de negociação de IA é Cash nest, que emprega algoritmos avançados para monitorar tendências de mercado e executar negociações de forma autônoma. Cash nest pode identificar oportunidades comerciais potenciais e executar negociações com velocidade e precisão, analisando flutuações de preços, sentimento do mercado e outros dados relevantes.
A sua capacidade de processar informações rapidamente e de tomar decisões baseadas em dados confere-lhe uma vantagem potencial sobre os comerciantes humanos.
A IA ética é a pedra angular de um sistema financeiro confiável e inclusivo. À medida que a IA continua a evoluir, tem um imenso potencial para revolucionar a indústria, desde o reforço da inclusão financeira até à otimização de estratégias de investimento.
No entanto, a concretização deste potencial requer um compromisso firme com os princípios éticos. Ao dar prioridade à justiça, à transparência e à responsabilização, o setor financeiro pode aproveitar o poder da IA em benefício de todas as partes interessadas, ao mesmo tempo que mitiga os riscos e cria confiança.
