A inteligência artificial (IA) tem se estabelecido como uma força transformadora em diversos setores da economia e o mercado financeiro é um dos que mais sentem seu impacto. Essa tecnologia, que permite a máquinas simular capacidades humanas de raciocínio e aprendizado, está remodelando a maneira como as instituições financeiras operam, oferecendo novas oportunidades e desafios.
No setor financeiro, a IA é utilizada para aumentar a eficiência operacional, reduzir custos e melhorar a oferta, qualidade e a personalização dos serviços oferecidos aos clientes. Por exemplo, algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) são capazes de analisar grandes volumes de dados em questão de segundos, algo que seria inviável para seres humanos.
Neste sentido, a inteligência artificial possibilita uma série de ações, como uma melhor análise de risco, personalização de produtos financeiros, detecção de fraudes e uma gestão mais eficaz de carteiras de investimentos. Mas, mesmo antes de se popularizar no mundo todo, a AI já fazia parte do sistema financeiro facilitando processos para os bancos, instituições financeiras e seus clientes.
Primeiras aparições da inteligência artificial no sistema financeiro
Os primeiros usos da inteligência artificial (IA) no sistema financeiro abrangem uma variedade de aplicações, que vão desde a automatização de processos administrativos até análises complexas de dados financeiros.
A IA começou a ser usada para desenvolver algoritmos para sistemas de negociação na década de 1980 que já utilizavam uma série de parâmetros como preço, tempo, volume, e até indicadores econômicos para executar ordens de compra e venda.
Já nos anos 90, bancos e instituições financeiras começaram a implementar sistemas baseados em IA para monitorar padrões de transações e identificar comportamentos suspeitos que poderiam indicar tentativas de fraude.
A IA também foi aplicada no gerenciamento de risco de crédito, onde algoritmos e modelos estatísticos são usados para avaliar a probabilidade de inadimplência de um cliente. Estes modelos analisam grandes volumes de dados pessoais e financeiros para determinar o nível de risco associado a cada empréstimo ou produto de crédito.
Além disso, a introdução de chatbots e assistentes virtuais no atendimento ao cliente de bancos e serviços financeiros é outro exemplo importante. Essas ferramentas baseadas em IA começaram a ser implementadas para responder perguntas comuns, conduzir transações simples e fornecer informações aos clientes de forma automática.
Esses usos iniciais de IA no setor financeiro marcaram o começo de uma era de transformação digital que continua a evoluir e se expandir. No Banco24Horas, empresa do grupo TecBan, por exemplo, a inteligência artificial e modelos estatísticos são usados para a provisão de abastecimento dos caixas eletrônicos (ATMs) e soluções de IoT ou internet das coisas garantem a monitoração à distância dos equipamentos.
Hoje, mais do que nunca, a IA está na vanguarda da inovação em produtos financeiros, trazendo benefícios tangíveis também para os usuários, como é o caso do Open Finance.
Open Finance e Inteligência Artificial (IA)
O conceito de Open Finance, que promove a abertura e compartilhamento de dados financeiros entre instituições mediante o consentimento do cliente, tem uma relação intrínseca com a inteligência artificial.
Essa sinergia entre Open Finance e IA é fundamental para potencializar as capacidades analíticas e operacionais no setor financeiro, criando um ambiente mais dinâmico, personalizado e inovador para serviços financeiros. Veja como a IA se relaciona e se beneficia do Open Finance em várias dimensões:
Melhoria na análise de dados
A IA depende significativamente da disponibilidade e qualidade dos dados para treinar modelos mais eficientes e precisos. O Open Finance facilita o acesso a um volume maior e mais diversificado de dados financeiros. Isso permite que os algoritmos de IA apliquem técnicas de aprendizado de máquina para identificar padrões, tendências e insights que seriam impossíveis de discernir manualmente.
Personalização de serviços
Com acesso a dados mais amplos e variados graças ao Open Finance, a IA pode oferecer uma personalização sem precedentes de produtos e serviços financeiros. Em breve, o aplicativo do seu banco pode se tornar uma Netflix, que em vez de apresentar serviços gerais da companhia, apresenta logo na entrada os produtos pensados pra você.
Isso pode incluir recomendações de investimento personalizadas, produtos de crédito ajustados às necessidades e perfis de risco específicos dos clientes e até mesmo conselhos financeiros automatizados que se ajustam em tempo real às mudanças nas condições de mercado ou nas finanças pessoais do cliente.
Detecção e prevenção de fraudes
A combinação de IA e Open Finance amplia a capacidade das instituições financeiras de detectar e prevenir fraudes e outras atividades ilícitas. Algoritmos de IA podem analisar continuamente dados financeiros compartilhados para identificar comportamentos suspeitos ou anômalos em uma escala muito mais ampla, melhorando a segurança para usuários e para o sistema financeiro como um todo.
Otimização de processos
O Open Finance oferece a infraestrutura necessária para que a IA otimize processos financeiros como nunca. Isso inclui automação de tarefas administrativas, processamento de transações em tempo real, e gestão eficaz de riscos e compliance. A capacidade de integrar e analisar dados de múltiplas fontes simultaneamente permite que a IA proporcione ganhos significativos em eficiência e redução de custos.
Inovação e desenvolvimento de novos produtos
Com a abertura de dados financeiros e o poder analítico da IA, novos produtos e serviços podem ser desenvolvidos para atender às necessidades emergentes dos consumidores. Isso inclui desde ferramentas de gestão financeira até novos tipos de seguros e soluções de investimento, todos adaptados às características e preferências individuais dos clientes.
Em resumo, a relação entre Open Finance e IA cria um ciclo virtuoso: o Open Finance fornece os dados necessários para alimentar as sofisticadas ferramentas de IA, enquanto a IA maximiza o valor desses dados ao gerar insights mais profundos que permitem criar soluções mais eficazes e personalizadas. Essa integração é fundamental para impulsionar a inovação contínua e aprimorar a experiência do cliente no setor financeiro.
A crescente adoção da IA pelo mercado financeiro não é somente uma tendência, mas uma necessidade em face da complexidade crescente do mercado global e da demanda por serviços mais rápidos e personalizados.
Contudo, essa transformação vem acompanhada de responsabilidades, tais como garantir a ética no uso da IA e a transparência dos algoritmos, para manter a confiança dos usuários e a integridade do sistema financeiro. A relevância da IA continuará a crescer, e seu uso responsável será fundamental para definir o futuro do setor financeiro.
Importância da ética e transparência no uso da IA no sistema financeiro
À medida que a IA se torna mais prevalente em serviços financeiros, o desenvolvimento e a implementação responsável dessas tecnologias são cruciais para evitar consequências negativas, como violações de privacidade e discriminação.
A confiança é um componente essencial no setor financeiro. Se os clientes sentirem que seus dados estão sendo usados de maneira inapropriada ou que os sistemas de IA estão levando a decisões injustas, isso pode levar a uma perda significativa de confiança, prejudicando a reputação da instituição.
Por isso, a ética no desenvolvimento da inteligência artificial ajuda a manter a integridade do sistema financeiro ao garantir que as decisões sejam justas e não discriminatórias.
4 formas de garantir a ética na IA financeira
Ao integrar a inteligência artificial no setor financeiro, as instituições enfrentam desafios não apenas técnicos, mas também éticos. A ética na IA financeira não só fortalece a confiança do consumidor e a integridade dos mercados, mas também serve como um baluarte contra os riscos de práticas injustas e discriminatórias.
Neste contexto, exploraremos quatro abordagens fundamentais que podem ajudar a garantir a ética no uso da IA no setor financeiro. Essas estratégias são essenciais para cultivar um ambiente onde a inovação tecnológica avança de mãos dadas com a responsabilidade social:
1. Algoritmos auditáveis
É essencial que os algoritmos de IA utilizados no setor financeiro sejam transparentes e auditáveis. Isso significa que deve ser possível examinar e entender como os dados são obtidos, tratados e como as decisões são tomadas.
A auditabilidade permite a reguladores e partes interessadas verificar se os sistemas estão operando conforme o esperado e de acordo com as leis e regulamentos aplicáveis.
2. Uso responsável de dados
O respeito à privacidade dos dados e o uso responsável são fundamentais. Isso inclui obter consentimento explícito para o uso de dados pessoais, implementar medidas robustas de segurança de dados e garantir que os dados sejam usados exclusivamente para os fins especificados.
3. Prevenção de vieses discriminatórios
A IA deve ser projetada para minimizar e, idealmente, eliminar vieses discriminatórios. Isso inclui treinar modelos de IA com conjuntos de dados representativos e diversificados e realizar testes regulares para detectar e corrigir vieses. Além disso, deve-se implementar mecanismos de feedback contínuo para ajustar algoritmos conforme necessário para evitar discriminação.
4. Desenvolvimento participativo
Incluir uma variedade de stakeholders no processo de desenvolvimento de IA pode ajudar a garantir que diferentes perspectivas sejam consideradas, o que tende a reduzir o risco de práticas não éticas. Isso inclui especialistas técnicos, representantes legais, defensores do consumidor e outros grupos relevantes.
Um grande desafio para o futuro envolve a intersecção entre inteligência artificial (IA), educação e sua adoção generalizada. À medida que a IA continua a se desenvolver e a expandir sua presença em diversos setores, é crucial que as empresas e os sistemas educacionais se adaptem para preparar as pessoas para trabalhar com e ao lado dessa tecnologia avançada.
Isso não só envolve ensinar as habilidades técnicas necessárias para criar e operar sistemas de IA, mas também educar sobre as implicações éticas, sociais e econômicas da IA na vida cotidiana dos brasileiros.
Quer saber mais sobre o universo da inteligência artificial, em especial no mercado financeiro? Este é o assunto do Tudo Conectado da semana. Assista o vídeocast no YouTube!
