Ricardo Galante
A implementação da Inteligência Artificial (IA) Generativa no campo financeiro tem sido verdadeiramente inovadora, não apenas pela automatização de tarefas ou otimização de processos, mas também pelo uso criativo de dados reais e artificiais.
E aqui a ideia é explicar, de forma clara e voltada para o mundo dos negócios, a forma como esta tecnologia está a ser empregue para impulsionar o crescimento, a eficiência e a inovação em bancos, seguradoras e no mercado financeiro em geral.
No centro da Inteligência Artificial Generativa estão os dados. Os dados reais são aqueles provenientes de eventos ou transações reais, enquanto os dados artificiais são gerados por algoritmos para simular os dados reais. A criação de dados artificiais surge como uma solução para os desafios relacionados com a privacidade, escassez ou desequilíbrio dos dados reais, permitindo que as instituições financeiras inovem com segurança e conformidade.
Nos bancos, a IA Generativa é utilizada para gerar dados artificiais de transações financeiras, possibilitando a formação de modelos de machine learning para detetar fraudes sem expor informações sensíveis dos clientes. Esta abordagem não apenas protege a privacidade dos clientes, mas também melhora a capacidade dos sistemas em identificar padrões fraudulentos com precisão, reduzindo erros e aperfeiçoando a experiência do utilizador.
Outra aplicação significativa é na avaliação do risco de crédito. Os dados fictícios são usados para simular uma variedade de cenários económicos e perfis de clientes, permitindo que os bancos avaliem, de forma mais precisa, os riscos associados a diferentes tipos de empréstimos e situações do mercado, melhorando assim as suas estratégias de crédito e diminuindo prejuízos.
Mais um exemplo: no campo dos seguros, os dados fictícios estão a revolucionar a forma como as seguradoras analisam riscos e estabelecem prémios. Uma das coisas que se faz é criar informações fictícias sobre acidentes automobilísticos, de forma a possibilitar às seguradoras modelar com maior precisão os riscos ligados a distintos perfis de condutores e veículos, sem ter de depender exclusivamente de históricos reais de acidentes, muitas vezes limitados ou desatualizados.
Adicionalmente, a Inteligência Artificial Generativa pode ser usada para simular cenários envolvendo desastres naturais, ajudando as seguradoras a compreenderem melhor a exposição aos riscos em diferentes localidades e ajustarem as suas políticas de cobertura com maior exatidão; para a modelagem financeira e na previsão de mercados. Os algoritmos podem criar séries temporais fictícias com dados financeiros para testar estratégias de investimento, otimizar portfólios e avaliar a solidez financeira diante de distintas condições do mercado, sendo que esta abordagem possibilita uma análise mais ampla e detalhada, contribuindo para uma tomada de decisões mais estratégica.
Ao dar todos estes exemplos, penso que fica percetível os benefícios que a utilização de dados fictícios no setor financeiro podem trazer: desde a proteção dos dados pessoais e privacidade – ao usar informações simuladas, as empresas financeiras conseguem desenvolver e aperfeiçoar os seus modelos de IA sem comprometer a privacidade dos dados – a melhoria da análise de riscos – a capacidade de simular diferentes cenários e perfis de clientes ou mercados possibilita uma avaliação mais precisa e dinâmica dos riscos – a inovação e Conformidade Regulatória – a criação de dados simulados facilita a inovação, mantendo-se em conformidade com regulamentações rigorosas sobre o uso desses dados – e a Economia de Custo – uma deteção mais precisa de fraudes e uma melhor avaliação dos riscos podem resultar em economias significativas para as empresas financeiras.
Diria que a Inteligência Artificial Generativa, com a sua abordagem inovadora que combina dados reais e simulados, está não só a transformar o setor financeiro, mas também a estabelecer um novo padrão para uma inovação responsável baseada em dados. As oportunidades são vastas e os benefícios tangíveis.
À medida que a tecnologia avança, espera-se que a sua adoção se expanda ainda mais, impulsionando o setor financeiro rumo a novos patamares de eficiência, segurança e inovação. Acredito mesmo que, num futuro próximo, a integração de dados simulados na Inteligência Artificial Generativa será vista não como uma escolha opcional, mas sim como um imperativo estratégico para o crescimento sustentável e competitivo no setor financeiro.
Em forma de síntese, a era dos dados artificiais e da Inteligência Artificial na área financeira não somente começou como está pronta para moldar o futuro da inovação financeira. Com um olhar positivo, podemos antecipar que esta revolução tecnológica trará avanços significativos na forma como as instituições financeiras operam, criam valor e atendem os seus clientes, marcando assim o início de uma nova era de prosperidade e crescimento sustentável no setor financeiro.
Ricardo Galante é Principal Analytics & Artificial Intelligence Advisor
