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Inteligência Artificial: é possível aplicar no mercado financeiro?

Escrito por: Redação em 21 de fevereiro de 2018

A inteligência artificial é uma realidade cada vez mais presente no mercado financeiro. As chamadas fintechs, por exemplo, que já trazem no seu DNA um forte apelo pela inovação. Elas surpreendem os usuários com a utilização de inteligência artificial em suas operações.

Com a adoção de sistemas autônomos e inteligentes, essas empresas já conseguem desempenhar importantes atividades. Por exemplo, a avaliação de crédito e o atendimento ao consumidor.

De acordo com um estudo recente, de uma das maiores redes de Private Banking do mundo, cerca de 60% do mercado de ações é manipulado por fundos quantitativos. Ou seja, por inteligência artificial nos investimentos.

Nesse caso, todas as estratégias de negociação (compra e venda) são operadas por softwares de robôs investidores. Há dez anos esse número não chegava a 30%.

Apesar de estarem dominando as negociações, o uso de robôs não é novidade no mundo das finanças. Na década de 80, já havia negociações programadas por computador. Os robôs investidores eram chamados de computerized program trading. E foram creditados como culpados pela quebra da bolsa de 1987.

inteligencia artificial

A Inteligência Artificial nos investimentos

Com inteligência artificial e big data unidos num único sistema teremos máquinas que avaliarão milhares informações e seu impacto no mercado. Isso em frações de segundos. Com isso, a inteligência artificial nos investimentos veio mesmo para ficar.

A previsão é que, em 2018, mais de 50% das operações de Wall Street sejam feitas por robôs.

A inteligência artificial também trouxe reflexos significativos para os processos internos das instituições financeiras no Brasil.  A análise de crédito e o atendimento ao cliente são exemplos da sua utilização.

Nubank – A fintech oferece cartão de crédito digital sem taxas. Surgiu da necessidade de experiências melhores nos serviços financeiros. Tem a proposta de lutar contra a complexidade e empoderar as pessoas. Todas as suas ações e serviços são voltados para o bem estar do cliente.

Banco do Brasil – A instituição inovou com um aplicativo que gerencia investimentos de clientes de alta renda. O objetivo é melhorar a experiência. E a tecnologia usada também permite analisar as modalidades de aplicação e atender a demanda por relatórios e extratos consolidados, com todas as informações de posição, rentabilidade e risco de investimentos.

Saque e Pague – A rede desenvolveu uma plataforma que une o mundo físico ao digital. Multibanco e multisserviços, a solução transforma terminais de autoatendimento comuns em pontos de venda. Nele é possível fazer a recarga de bilhete de transporte, transferências de um não bancarizado para um bancarizado e pagar contas com dinheiro sem ser correntista de uma instituição. Além de emitir cartão, capturar e imprimir cheques e depositar dinheiro com crédito em tempo real, entre outras funções.

4all – Através da plataforma all-in-one seus usuários podem fazer reservas em restaurantes, pagar a conta, acessar estacionamentos, pedir comida e até recarregar cartões de transporte. O aplicativo também utiliza o chatbot 4bot. Em uma conversa informal dentro de uma aplicação integrada ao Messenger do Facebook, o sistema permite que o usuário faça um pedido e realize toda a transação de compra.

Benefícios da IA no mercado financeiro

Assertividade: Robôs são softwares que possuem uma ou mais estratégias embutidas. Cada um possui determinada configuração. Com eles você dará um grande passo para o futuro e terá maiores chances de sucesso. O motivo é simples: com mercado financeiromenos emoções envolvidas, a assertividade aumenta.

Ciência: Questões psicológicas interferem de forma direta nos resultados de um investimento. Ganância e medo são as principais delas. Como os robôs não são movidos por sentimentos, eles agirão com precisão, lógica e segurança na hora de comprar ou vender um ativo.

Início imediato: Começar a investir quase sempre significa um longo período de aprendizado e implementação. Mas, com os modernos recursos de inteligência artificial nos investimentos, o investidor pode começar a operar imediatamente.

Risco controlado: Os robôs possuem uma rigorosa gestão de risco. Com ela, o operador saberá exatamente o máximo que pode perder em uma posição. Basta escolher como seu EA vai trabalhar. De forma conservadora, moderada ou arrojada, conforme seu próprio perfil.

O próximo passo da Inteligência Artificial

As organizações de serviços financeiros devem aproveitar os avanços em segurança e tecnologia preditiva como um meio para melhorar sua eficiência e agilidade. A ideia é oferecer uma melhor experiência do cliente. Essas inovações serão particularmente benéficas para bancos de pequeno e médio porte que buscam transformar sua abordagem ao mercado.

Autenticação biométrica – A segurança continua a ser uma das principais preocupações do setor financeiro. Nesse ponto, a tecnologia biométrica oferece grande potencial. Ela garante que, mesmo que seu cartão seja roubado, a tecnologia de autenticação possa detectar atividades fraudulentas em tempo quase que real.

Chatbots – Além de permitir um nível de serviço mais aprofundado, esse avanço elimina a necessidade de aguardar na linha ou online para falar com o atendimento ao cliente. Oferece resultados em tempo real. Também é esperada uma maior integração da inteligência artificial baseada em voz com assistentes digitais para facilitar os pedidos bancários, uma vez que esses serviços alteraram a forma como interagimos com a tecnologia.

Blockchain – É o sistema de criptografia que dá suporte às transações com bitcoins. Será usado para fortalecê-la ainda mais. O blockchain funciona como um registro de transações e é baseado em um banco de dados distribuído e descentralizado. Para hackear o blockchain, seria necessário quebrar a criptografia de todos os blocos da cadeia, em todos os computadores da rede e ao mesmo tempo. Isso torna a tarefa virtualmente impossível e confere um sistema seguro.

Como os bancos centrais usam a IA

Japão: O Banco do Japão (BOJ) vem usando Big Data desde 2013 para analisar as estatísticas econômicas. Eles começaram por vencer previsões sobre a precisão do PIB e evoluindo seu próprio índice experimental. Isso ajuda o governo a avaliar se está subestimando o crescimento.

China: O People’s Bank of China disse que aumentará o uso de Big Data, Inteligência Artificial e computação em nuvem para aumentar sua capacidade de reconhecer, prevenir e reduzir os riscos financeiros.

Indonésia: por quinze dias antes de um anúncio político, o departamento de estatísticas do Banco da Indonésia aproveita as redes sociais, os sites de notícias e outros conteúdos para monitorar a percepção pública e avaliar as expectativas. O crescimento das compras online significa que o banco também está recebendo informações de grandes empresas no mercado de comércio eletrônico.

Tailândia: o banco central da Tailândia está construindo seu próprio índice de emprego com base em dados de portais de busca de vagas online. Ele está criando um indicador de propriedade para oferecer uma melhor sensação de oferta e demanda no mercado imobiliário.

Europa: O Banco Central Europeu (BCE) vem explorando Big Data desde 2013. Informações sobre cerca de 40.000 transações diárias do mercado monetário constituirão a base de uma taxa de referência alternativa à medida que os benchmarks tradicionais se tornam pouco confiáveis. Ele também comprou um grande conjunto de preços das compras reais do consumidor e está explorando maneiras de explorar a Internet para medir a inflação em tempo real.

Suécia: Pesquisadores da Sveriges Riksbank mostraram este ano que o uso de dados de varejistas online poderia melhorar a precisão das previsões de inflação. Eles fornecem informações atualizadas sobre produtos com preços voláteis, como frutas e vegetais.

Redação

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