Técnicas de Inteligência Artificial (IA) estão sendo cada vez mais implantadas em finanças, em áreas como ativos gestão, negociação algorítmica, subscrição de crédito ou financiamento baseado em blockchain, habilitado pela abundância de dados disponíveis e capacidade de computação acessível. Essas técnicas usam grande dados para aprender e melhorar a previsibilidade e o desempenho automaticamente por meio da experiência e dos dados, sem ser programado para fazê-lo por humanos. Espera-se que a implantação de de Inteligência Artificial em finanças conduza cada vez mais vantagens competitivas para empresas financeiras, melhorando sua eficiência através da redução de custos e aumento de produtividade, bem como melhorando a qualidade dos serviços e produtos oferecidos aos consumidores.

A inteligência artificial (IA) é cada vez mais implantada por provedores de serviços financeiros em todos os setores do setor financeiro. Ele tem o potencial de transformar modelos de negócios e mercados para negociação, crédito e finanças baseadas em blockchain, gerar eficiências, reduzir o atrito e aprimorar as ofertas de produtos. Com esse potencial, vem a preocupação de que a inteligência artificial também possa amplificar os riscos já presentes nos mercados financeiros, ou dar origem a novos desafios e riscos. Isso está se tornando mais uma preocupação em meio ao alto crescimento de aplicações de IA em finanças

A inteligência artificial pode transformar fundamentalmente análises como alocação de ativos de carteira de investimentos, utilizando a linguagem PYTHON, por exemplo. Na verdade, muitos consultores de robôs já usam essas tecnologias para entregar portfólios com melhor desempenho fora da amostra para os investidores, enquanto reequilibra e gerencia automaticamente os riscos com custos de transação mínimos. Neste caso, o processo de coleta de dados utilizamtécnicas de Web Scraping ou raspagem da Web na linguagem de programação PYTHON, os meios eletrônicos:

I.     Fundamentus: site que disponibiliza informações financeiras e fundamentalistas das empresas com ações listadas na Bolsa de Valores. Escolhemos essa fonte de dados para coletar dados fundamentalistas e por ser indicado por diversos meios e canais digitais eletrônicos sobre finanças como SUNORESEARCH, 500 Pratas, Clube do Valor, Londo Capital, dentre outros, disponível em https://fundamentus.com.br/ .

II.    Yahoo Finance: propriedade de mídia que faz parte do Yahoo! Fornece notícias financeiras, incluindo cotações de ações e relatórios financeiros. Escolhemos essa fonte de dados para coletar as cotações diárias das ações escolhidas para compor a carteira de investimentos e do índice IBOVESPA.   Por ser uma plataforma gratuita e utilizada por muitos analistas para pesquisas financeiras, utilizamos o API do Yahoo Finance para ter acesso aos retornos diários das ações, disponível em https://finance.yahoo.com/ .

No processo Coleta de dados web na linguagem de programação PYTHON, utiliza-se a Interface de Programação de Aplicação (API). APIs são usadas para que diferentes aplicativos baseados na internet conversem entre si sem a necessidade de interveção externa. Neste caso, utilizamos as plataformas Google Colab e Projeto Jupyter para utilizar a programação PYTHON e com pacotes disponibilizados por esta linguagem de programação como ‘yfinance’, ‘pandas’, ‘bt’ e ‘pyfolio’.

Oportunidades e Desafios

Podemos observar como oportunidades da utilização da Inteligência Artificial no Mercado Financeiro:

• A possibilidade de tomada decisões melhores baseadas em dados;
• Aumentar diretamente do lucro das empresas por meio de segmentação eficiente ou recomendações pontuais;
•  Redução da rotatividade de clientes, identificando os clientes “hesitantes” com antecedência
• Produtividade e eficiência: os sistemas de IA podem alavancar o poder computacional para aumentar produtividade e humanos livres para se concentrar em tarefas de nível;
• Economia e velocidade: a automação reduztempos de transação e manual desnecessário processos;
• Inclusão: AI tem o potencial de contrariar humanos vieses, permitindo um sistema financeiro mais inclusivo;
• Melhorar o gerenciamento de riscos: a IA pode ajudar participantes individuais identificam e gerenciam o risco como bem como monitoramento de risco sistêmico mais amplo e mitigação;
• Melhorar a integridade do mercado: AI pode ajudar a detectar e minimizar a fraude, manipulação e outras formas ilícitas atividade.

Alguns dos desafios importantes a observar são:

• Os dados são a base de qualquer aplicativo de IA, mas o uso inadequado de dados em aplicativos alimentados por IA ou o uso de dados inadequados apresenta uma fonte importante de risco não financeiro para as empresas que usam técnicas de IA;
• Veracidade dos dados utilizados;
• Qualidade destes dados;
• Desafios em torno da privacidade e confidencialidade dos dados;
• Considerações de justiça e concentração potencial e questões de concorrência mais amplas;
•  Redução de dimensionalidade: as instituições financeiras guardam uma grande quantidade de dados, pois uma única transação pode ter milhares de pontos de dados. É também por isso que há uma relação sinal-ruído muito baixa na indústria, o que torna o trabalho dos cientistas de dados muito desafiador e interessante ao mesmo tempo.
• Caixa preta: Em muitos setores, os cientistas de dados estão ansiosos para usar as técnicas mais recentes e de ponta, que executam toneladas de cálculos complexos e fornecem previsões muito precisas. Embora em muitos casos isso possa ser uma coisa razoável a se fazer, há mais do que isso em finanças.
• Risco operacional: para serem eficazes, os sistemas de IA devem operar conforme pretendido.
• Outro desafio importante são os vieses inconscientes da Inteligência Artificial, tema tratado no primeiro artigo deste blog.

Exemplos do uso da Inteligência Artificial no Mercado Financeiro

1. Pontuação de crédito: Uma das aplicações cruciais do aprendizado de máquina no setor financeiro é a pontuação de crédito. No negócio de emprestar dinheiro, é preciso avaliar com precisão a qualidade de crédito de um indivíduo ou de outra empresa.
2. Prevenção de fraude: Outra área crucial na qual o aprendizado de máquina pode ter um impacto tremendo é a prevenção de fraudes. Por fraude, entendemos qualquer atividade fraudulenta, como fraude de cartão de crédito, lavagem de dinheiro, etc.
3. Negociação Algorítmica: uma análise mais rápida significa uma identificação de padrão mais rápida, levando a melhores decisões e negociações. Quando algum tipo de padrão é identificado e o mercado reage, já é tarde demais para a ação e a oportunidade se foi.
4. Robo-Advisory: São serviços de gestão de patrimônio nos quais a Inteligência Artificial reúne recomendações de portfólio com base nas metas individuais dos investidores (tanto de curto quanto de longo prazo), preferências de risco e renda disponível. O investidor só precisa depositar o dinheiro todo mês (ou automatizar a transferência) e todo o resto é feito para ele – desde a escolha dos ativos nos quais investir, comprando-os de fato e, então, potencialmente reequilibrando a carteira após algum tempo. Tudo isso para garantir que o cliente esteja no melhor caminho possível para atingir os objetivos desejados. As principais vantagens de tais sistemas são que eles são muito fáceis de usar para os clientes e não requerem nenhum conhecimento financeiro. Naturalmente, o custo também desempenha um papel importante – os robô-consultores tendem a ser mais baratos do que os serviços de gestores de recursos humanos.
5. Automação do processo: Por último, a Inteligência Artificial oferece muito quando se trata de automação. Coletas automatizadas de informações de sites através de RPA e Interface de Programação de Aplicação (API); leitura automatizada de relatórios; linguagens de programação para diminuir retrabalho e aumentar eficiência de processos; análise em tempo real de informações; máquinas capazes de executar tarefas e resolver problemas de maneiras atribuídas aos seres humanos.