A Inteligência artificial (AI) vem revolucionando o modo no qual vivemos, impactando radicalmente os mais diversos âmbitos da sociedade. No mercado financeiro a situação não é diferente. A automação, Big Data e o machine learning estão transformando o setor de serviços financeiros. Essas tecnologias estão cada vez mais sofisticadas, influenciando a tomada de decisões em áreas como análise de dados, estratégias de investimento e automação de fluxo de trabalho.
Quando pensamos em mercado financeiro, uma das primeiras associações feitas é com relação ao investimento em ações, setor conhecido pelo seu caráter de alta imprevisibilidade e difícil leitura. No momento de investir, é comum que as pessoas levem em consideração previsões de especialista ou (para aqueles com maior experiência) suas próprias leituras de mercado, movimentos que são pautados em acontecimentos passados, recentes e esperados que possam vir a impactar o valor das ações. No entanto, prever o mercado ainda é uma tarefa difícil, que possui dependência intrínseca de diversas variáveis, e embora existam algumas táticas como, por exemplo, a diversificação da carteira, que certamente reduzem de forma significativa o risco ao investir, evitar a ocorrência de quaisquer perdas continua sendo um desafio. Nesse contexto, a Inteligência artificial também está deixando sua marca através da análise preditiva.
Dentro do setor bancário, o lado mais visível dessa evolução está no uso de chatbots e assistentes virtuais: ferramentas capazes de tirar dúvidas, fornecer informações, auxiliar em consultas e até mesmo sugerir e dar explicações aos clientes sobre seus investimentos. O ponto chave da operação é a personalização dos serviços, isso porque o uso combinado da inteligência artificial e analytics, auxilia o banco a interpretar informações e dados, podendo assim sugerir preços e produtos baseados nas preferências individuais e histórico de cada cliente, criando uma maior proximidade na relação cliente e banco, reduzindo custos e melhorando significativamente a experiência bancária.
O uso da inteligência artificial também é destaque em empresas mais sofisticadas que fazem uso do machine learning, a ferramenta é capaz de analisar uma grande quantidade de dados e informações por meio das estatísticas aplicadas, utilizando algoritmos para encontrar padrões entre as informações. Com essa tecnologia o processamento e leitura de dados, que comumente levariam meses para serem realizados, passam a serem feitos, potencialmente, em questões de horas pelo computador, o que facilita o teste hipóteses pela companhia, que pode agir mais rapidamente. O uso do machine learning também auxilia em processos como previsão de retornos e de lucros, análise de risco de contraparte, e estimativas do risco de falência. Para fundos de investimentos, a tecnologia ajuda ainda na construção de portfólio e análise de sentimentos de notícias financeiras, sendo esse último uma jogada interessante para uma leitura mais precisa do mercado.
Em um contexto em que a eficiência dos mercados tende a prevalecer, é interessante que o investidor busque obter vantagens informativas que os outros participantes do mercado não possuam, podendo assim se posicionar na operação muito antes do movimento principal acontecer. Para garantir esta oportunidade, alguns investidores adotam práticas quantitativas. É nesse sentido que podemos destacar a análise de sentimentos de notícias financeiras, presente também no cotidiano de hedge funds quantitativos. Através dela é possível obter maior precisão e velocidade nos sinais emitidos pelo mercado. As técnicas de processamento de linguagem natural, que envolvem dados de texto, permitem que seja analisado como cada notícia é recebida pelos investidores, sendo possível estimar, com maior clareza, o impacto potencial de acontecimentos sobre o preço de uma ação.
No entanto, é válido ressaltar que mesmo com o alto nível de eficiência das máquinas, a capacidade crítica humana, orientada pelo conhecimento em finanças, ainda é uma variável essencial dentro do mercado, e deve ser colocada em prática em consonância com a máquina, uma vez que essas não possuem senso crítico e acabam sendo suscetíveis a leituras distorcidas, podendo gerar resultados fatais no desempenho da operação
No caso do trading, a aplicação da Inteligência Artificial é voltada para o uso de robôs que através de uma análise mais complexa de dados são capazes de identificar a não linearidade do mercado financeiro, podendo operar com maior efetividade na compra e venda de ativos. Na era da tecnologia, o Big Data e o machine learning podem ajudar o operador a obter maior valor das informações, incluindo dados relacionados a clientes, negociações e até eventos que não foram negociados.
Quanto à segurança digital, o principal uso da Inteligência Artificial ocorre no blockchain. O blockchain é um método de registro que visa a descentralização como medida de segurança, através dele todas as informações são agrupadas em blocos e armazenadas, os blocos são dependentes entre si compondo uma cadeia. Com o complemento da AI, todas essas funcionalidades serão otimizadas, resultando em maior segurança e eficiência na proteção dos dados.
E qual é o papel do ser humano nesse cenário?
É inegável que a tendência é que diversas funções sejam automatizadas, e dentro desse escopo geralmente surge a concepção errônea de que as máquinas substituirão completamente os seres humanos. No entanto, a situação deve ser analisada sob outra perspectiva, à medida que a inteligência artificial avança, a capacidade humana torna-se cada vez mais requisitada, e a demanda do mercado por um bom profissional cada vez maior. Habilidades como pensamento crítico, criatividade e solução de problemas tornam-se elementos essenciais, dado que, em paralelo à existência de um bom algoritmo, é necessário que exista um profissional capaz de traduzir corretamente os dados e algoritmos, aplicando-os em algo que seja útil e eficiente para os investidores. Desse modo o papel do ser humano na tecnologia é aprender com ela e incorporá-la ao seu trabalho gerando melhores resultados
Sendo assim, compreende-se que a Inteligência Artificial foi responsável por intensificar o dinamismo e a eficiência dentro do mercado financeiro. O uso do Machine Learning veio para ficar e determinar rumos e estratégias mais eficientes a serem definidas por investidores, o aumento da segurança de dados e a otimização de tarefas prestadas por bancos são variáveis importantes somadas a essa equação. Nesse cenário tem-se que a Inteligência artificial já transformou o setor financeiro e será responsável por ditar os rumos do mercado nos próximos anos...