No artigo anterior, discutimos como a inteligência artificial tem o poder de transformar o setor financeiro. Vimos como a tecnologia pode simplificar processos, aumentar a precisão das decisões e agilizar tarefas complexas. Mas o que torna tudo isso possível? A resposta está nos algoritmos.

Você já percebeu que a sua navegação na internet parece aprender com você? Em finanças, isso não seria diferente: um algoritmo de IA pode prever movimentos de mercado, detectar fraudes e até automatizar a criação de relatórios financeiros — tudo isso de forma rápida e precisa, sem a intervenção humana direta.

É por isso que entender como os algoritmos funcionam é essencial. Eles não são apenas uma parte do processo da IA, mas sim o próprio processo. Neste tópico, vamos explorar como esses algoritmos transformam dados em decisões e como podem ser aplicados para otimizar ainda mais os resultados no setor financeiro. Aproveite a leitura!

O que é um algoritmo, afinal?

Em termos simples, um algoritmo é um conjunto de instruções passo a passo que orienta uma máquina sobre como realizar uma tarefa específica. Podemos pensar em um algoritmo como uma receita: você segue a sequência de etapas para alcançar o resultado desejado. No caso da inteligência artificial, os algoritmos são essenciais para processar dados, identificar padrões e tomar decisões inteligentes — tudo de forma autônoma.

Quais tipos existem?

Existem vários tipos de algoritmos utilizados em inteligência artificial, e cada um serve para diferentes finalidades. Vamos explorar os principais tipos que são amplamente utilizados, especialmente no setor financeiro:

1. Algoritmos supervisionados

Esses algoritmos são treinados com dados rotulados. Ou seja, eles aprendem com exemplos onde a resposta correta já é conhecida. No setor financeiro, isso é útil para tarefas como:

• Classificação de transações: identificar se uma transação é legítima ou fraudulenta;
• Análise de crédito: avaliar a probabilidade de um cliente pagar um empréstimo com base em seu histórico financeiro.

Com os dados rotulados, o algoritmo pode aprender a tomar decisões baseadas em exemplos anteriores.

2. Algoritmo não supervisionado

Ao contrário dos algoritmos supervisionados, esses não exigem dados rotulados. Em vez disso, eles analisam os dados em busca de padrões ou agrupamentos. São muito usados para:

• Segmentação de clientes: identificar grupos de clientes com comportamentos similares;
• Análise de clusters: encontrar padrões ocultos em grandes volumes de dados financeiros, como identificar novos tipos de fraudes.

Esses algoritmos são capazes de “descobrir” insights que não foram previamente definidos.

3. Algoritmos de reforço

Os algoritmos de aprendizado por reforço aprendem por tentativa e erro, ajustando suas ações com base nas recompensas ou punições que recebem, muitas vezes incorporando criptografia para proteger dados sensíveis durante o processo de aprendizado. Eles são frequentemente usados em situações dinâmicas e interativas, como:

• Otimização de portfólio de investimentos: ajustar continuamente a estratégia de investimento para maximizar o retorno com base no desempenho do mercado;
• Jogos e simulações: melhorar o desempenho de IA em jogos complexos, como o xadrez ou Go.

Esses algoritmos são baseados em interações com o ambiente e, ao longo do tempo, se tornam mais eficientes à medida que aprendem com os resultados.

4. Algoritmos híbridos

Em alguns casos, combina-se mais de um tipo de algoritmo para alcançar melhores resultados. Os algoritmos híbridos combinam, por exemplo, aprendizado supervisionado e não supervisionado, aproveitando o melhor de ambos os mundos. No setor financeiro, isso pode ser útil para tarefas como:

• Previsão de comportamentos do mercado: combinando dados históricos com descobertas autônomas, proporcionando uma visão mais ampla do mercado;
• Análise de risco: integrando diferentes fontes de dados para criar um perfil mais preciso e personalizado do risco de crédito.

Quais os benefícios reais dos algoritmos?

No mundo das finanças, os algoritmos são como ferramentas que permitem que os profissionais se concentrem no que realmente importa, enquanto a máquina cuida do trabalho repetitivo e das tarefas mais complexas. Aqui estão alguns dos benefícios reais que os algoritmos trazem para o setor financeiro:

Automação de tarefas repetitivas

Algoritmos ajudam a automatizar tarefas que tomam tempo e que muitas vezes são repetitivas, como a geração de relatórios ou o processamento de transações. Isso não só economiza tempo, mas também elimina a possibilidade de erros manuais.

Redução de erros humanos

A precisão dos algoritmos ajuda a reduzir erros humanos, especialmente quando se trata de números. Em finanças, onde um pequeno erro pode gerar grandes consequências, essa precisão é fundamental.

Previsões mais rápidas e precisas

Algoritmos podem analisar grandes volumes de dados em segundos, fazendo previsões sobre tendências de mercado ou comportamento de clientes de forma muito mais rápida e precisa do que os humanos poderiam fazer.

Personalização dos serviços financeiros

A inteligência por trás dos algoritmos permite que os bancos ofereçam serviços personalizados, ajustando-se às necessidades de cada cliente e criando uma experiência mais satisfatória.

Melhor gestão de riscos

Ao detectar padrões e anomalias, os algoritmos ajudam a gerenciar riscos de forma mais eficiente, permitindo uma resposta rápida e decisões informadas.

Aumento da competitividade

Instituições que adotam algoritmos e IA ganham vantagem competitiva, oferecendo serviços mais rápidos e melhorando a experiência do cliente.

De que maneira algoritmos e finanças se aliam?

Os algoritmos são uma das maiores forças que impulsionam a transformação digital no setor financeiro. Eles permitem que tarefas complexas, antes realizadas manualmente, sejam feitas de maneira mais rápida, precisa e eficiente. Mas, afinal, como exatamente eles se integram ao mundo financeiro?

• Processamento de grandes volumes de dados: algoritmos analisam transações, dados de mercado e históricos financeiros em tempo real, extraindo insights valiosos para decisões mais rápidas e informadas;
• Automação de processos financeiros: tarefas como reconciliação de contas e geração de relatórios são automatizadas, fazendo com que as equipes responsáveis ganhem mais tempo para atividades estratégicas;
• Previsão de mercado e gestão de riscos: algoritmos preveem movimentos do mercado e ajudam na avaliação de riscos, permitindo ajustes proativos nas estratégias financeiras;
• Detecção de fraudes em tempo real: sistemas baseados em algoritmos monitoram transações e identificam padrões suspeitos, prevenindo fraudes quase instantaneamente;
• Personalização de serviços financeiros: ao analisar o comportamento dos clientes, algoritmos oferecem serviços financeiros mais personalizados, criando uma experiência única.

Qual a melhor forma de usar algoritmos?

Os algoritmos têm um grande potencial de transformar a forma como trabalhamos, mas para garantir que eles sejam utilizados da melhor maneira, é importante seguir algumas práticas essenciais:

1. Use dados de qualidade

Os algoritmos precisam de dados de boa qualidade para produzir resultados confiáveis. Dados limpos, organizados e atualizados são essenciais para garantir que o algoritmo aprenda corretamente e forneça as melhores previsões ou decisões.

2. Alinhe os algoritmos às necessidades do negócio

É fundamental que os algoritmos sejam adaptados à realidade e aos objetivos da instituição financeira. Isso significa que eles devem ser ajustados para atender às necessidades específicas de detecção de fraudes, previsão de tendências de mercado ou qualquer outra área em que sejam aplicados.

3. Monitore e atualize os algoritmos constantemente

Os algoritmos devem ser monitorados e ajustados regularmente para garantir que continuam funcionando da melhor forma. Isso inclui revisar os dados com os quais estão sendo treinados e, quando necessário, fazer ajustes para melhorar a precisão e a eficácia.

4. Combine algoritmos com inteligência humana

Embora os algoritmos possam automatizar muitas tarefas, a inteligência humana é essencial para tomar decisões estratégicas e interpretar resultados de maneira mais profunda. A melhor forma de usar os algoritmos é integrá-los de maneira colaborativa com o julgamento humano.

5. Teste e valide os resultados

Antes de aplicar um algoritmo em larga escala, é importante testá-lo e validá-lo em um ambiente controlado. Isso ajuda a evitar falhas e garante que o algoritmo esteja atingindo os objetivos desejados.

Como os algoritmos estão sendo aplicados em ferramentas tecnológicas?

Os algoritmos são como o motor por trás de muitas das ferramentas tecnológicas que usamos no nosso dia a dia. Eles ajudam a otimizar, agilizar e até personalizar serviços em diversas áreas. Aqui estão algumas maneiras de como eles estão sendo aplicados:

• Assistentes virtuais e chatbots: você já usou a Siri ou o Google Assistente? Esses assistentes funcionam graças aos algoritmos que interpretam sua fala e fornecem respostas rápidas e precisas;
• Análise de dados e inteligência de mercado: ferramentas como Power BI ou Tableau utilizam algoritmos para analisar grandes volumes de dados e gerar insights valiosos;
• Segurança cibernética: algoritmos estão na linha de frente quando o assunto é proteger dados financeiros. Eles monitoram transações e comportamentos suspeitos em tempo real, evitando fraudes antes que causem danos;
• Automação de processos: em muitas empresas, algoritmos são usados para automatizar tarefas repetitivas, como a geração de relatórios financeiros ou a verificação de transações. Isso libera os profissionais para se concentrarem em decisões mais estratégicas e importantes.

Pronto(a) para entender como a IA realmente aprende?

Agora que vimos como garantir que os algoritmos funcionam corretamente e quais cuidados devemos tomar ao aplicá-los no setor financeiro, é hora de mergulharmos em um dos conceitos mais fascinantes da inteligência artificial: o machine learning (aprendizado de máquina).

Se você pensou que os algoritmos seguiam apenas regras pré-estabelecidas, prepare-se para entender como a IA está evoluindo e se tornando ainda mais poderosa no próximo tópico. Aproveite a leitura!