- Grande quantidade de dados processados por novas tecnologias permite identificar padrões úteis a processos financeiros
- Ferramentas como o Chat GPT contribuem para a tomada de decisões por profissionais da área
- Uso de IAs deve ser pensado junto à questões éticas e de privacidade e manter-se sob supervisão humana
Diferentemente de métodos tradicionais, em que as análises são feitas manualmente, a inteligência artificial processa grandes quantidades de dados de forma rápida e simultânea, permitindo a identificação de padrões e correlações. A partir de informações do mercado financeiro, tecnologias de IA podem auxiliar investidores a tomar decisões estratégicas e aproveitar oportunidades passageiras do mercado, por exemplo. Um exemplo é a chamada negociação algorítmica, em que os algoritmos realizam negociações a partir de dados do mercado em tempo real. Outro exemplo é o investimento quantitativo, em que a IA cria modelos preditivos de movimentações do mercado com base em dados históricos.
Mercado financeiro deve priorizar dados de alta qualidade ao lidar com inteligência artificial
Os autores também destacam o aprimoramento que as tecnologias vêm gerando na área de gestão de riscos. Com mais dados sendo analisados, pode-se detectar de forma mais precisa padrões suspeitos de fraudes e falhas na segurança em investimentos e finanças empresariais. Além disso, ferramentas de processamento de informações, como o Chat GPT, ajudam a identificar tendências financeiras - como acontecimentos do mundo corporativo - e a percepção do público sobre determinados movimentos no mercado, auxiliando na tomada de decisões por gestores e investidores.
Os efeitos também são sentidos pela área corporativa, que utiliza análises de inteligência artificial para melhorar a distribuição de recursos financeiros dentro da empresa, para avaliar possíveis alvos para fusão e aquisição e elaborar relatórios otimizados. Por outro lado, no uso de IAs pela indústria financeira, os autores atentam para a necessidade de priorizar dados de alta qualidade, eliminando possíveis vieses que possam atrapalhar os resultados, bem como associar o processo à supervisão humana, para que seja complementado pelo pensamento crítico e, ainda, cumprir regulamentações de privacidade para garantir a segurança dos dados e os direitos individuais.
