IA nas Finanças - O Futuro dos Bancos e Investimentos
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IINTRODUÇÃO
A Inteligência Artificial (IA) deixou de ser apenas um conceito futurista para uma realidade que molda diversos setores da economia. No mercado financeiro, sua aplicação tem revolucionado desde a análise de crédito até a detecção de fraudes, trazendo eficiência, segurança e novas oportunidades de negócios. Para estudantes e profissionais de tecnologia e não só, compreender esse impacto é essencial para se destacar num mercado cada vez mais competitivo. A falta de adaptação e domínio de como trabalhar com a Inteligência Artificial pode dificultar o desenvolvimento profissional. Por isso é importante entender e saber usá-la como ferramenta para produtividade.
O Bootcamp da DIO em parceria com a Caixa é uma oportunidade significativa para compreensão inicial do impacto da Inteligência Artificial no cenário financeiro. A foto abaixo mostra um ATM altamente tecnológico ilustrando a conectividade existente nos bastidores com de tecnologia de IA para garantir a segurança, eficiência e personalização.
MACHINE LEARNING NA ANÁLISE DE CRÉDITO
Um dos maiores desafios dos bancos é avaliar o risco de conceder crédito. O Google Brasil divulgou uma pesquisa apontando que quatro entre dez empresas brasileiras de até médio porte pediram empréstimo de crédito nos últimos dois anos, por causa de problemas financeiros! O IBGE aponta que quase 50% das empresas fecham em até três anos por má gestão financeira e o painel “Mapa de Empresas“, do Ministério da Economia, aponta que entre janeiro e julho de 2023, cerca de 168 mil empresas já haviam fechado pelos mesmos motivos. Isso emite um alerta seríssimo: "as empresas precisam buscar formas de melhorar a sua eficiência financeira, caso queiram obter sucesso no seu nicho de atuação e sobreviver no mercado". Do outro lado esses dados alertam os bancos na hora de avaliar os riscos de ceder crédito. É nisso que entra a eficiência do Machine Learning.
Análise de Crédito
Com o uso do Machine Learning, os bancos têm obtido resultados eficazes na efetividade dessa análise. O Machine Learning (ML) está revolucionando a análise de crédito ao permitir que as instituições financeiras avaliem o risco de forma mais rápida, precisa e abrangente, indo além dos métodos tradicionais. Algoritmos avançados processam vastas quantidades de dados para identificar padrões complexos e prever a probabilidade de inadimplência, e em cima dessa previsão atuar de forma preventiva para se proteger, evitar riscos e reduzir perdas. O Machine Learning também ajuda a determinar os termos de crédito mais adequado para cada cliente, personalizando as condições de pagamento e juros com base no perfil de risco individual.
Exemplo de como os dados dos clientes são analisados por algoritmos:
• Como funciona: algoritmos de machine learning analisam grandes volumes de dados, como histórico de pagamentos, renda e comportamento de consumo.
• Benefícios: decisões mais rápidas, redução da inadimplência e maior inclusão financeira.
• Exemplo prático: fintechs que oferecem crédito instantâneo com base em modelos preditivos.
O DEEP LEARNING NA DETECÇÃO DE FRAUDES
Fraudes financeiros são uma ameaça constante nos dias atuais, mas a IA tem se mostrado uma aliada poderosa por meio do uso do Deep Learning. O Deep Learning (aprendizado profundo) é uma subárea essencial da Inteligência Artificial (IA). Na detecção de fraudes, utilizando redes neurais artificiais para identificar padrões e anomalias em grandes volumes de dados que seriam imperceptíveis para métodos tradicionais, ele permite o monitoramento contínuo e em tempo real de transações, o que é crucial em setores como o financeiro.
• Redes neurais profundas: identificam padrões suspeitos em transações.
• Aplicação real: sistemas que bloqueiam automaticamente as operações fora do perfil do cliente.
• Impacto: maior segurança para os usuários e redução de prejuízos para instituições financeiras.
Deep Learning (Aprendizado Profundo) - Redes Neurais:
Como Funciona na Detecção de Fraudes
As redes neurais profundas, inspiradas no cérebro humano, processam dados através de múltiplas camadas interconectadas.
• Análise Comportamental: Os modelos aprendem o comportamento normal dos usuários a partir de dados históricos. Qualquer atividade que se desvie desses padrões estabelecidos é sinalizada como suspeita, como o uso não autorizado de cartões de crédito ou roubo de identidade.
• Processamento de Grandes Volumes de Dados: O Deep Learning é capaz de analisar vastas quantidades de dados transacionais rapidamente, algo impraticável para a análise manual.
• Identificação de Padrões Complexos: A tecnologia extrai características hierárquicas dos dados, permitindo a descoberta de representações mais abstratas e sutis de atividades fraudulentas.
IA - Identificação e detenção de padrões suspeitos:
Técnicas e Aplicações Principais
Algoritmos de Deep Learning são aplicados de várias maneiras:
• Autoencoders: para detecção de anomalias (aprendizado não supervisionado), aprendem a reconstruir a entrada e identificam anomalias com base em erros de reconstrução elevados.
• Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e LSTMs: analisam dados sequenciais, como séries temporais de transações, pois conseguem "lembrar" de padrões anteriores e prever o próximo passo, detectando desvios na sequência normal de eventos.
• Visão Computacional e PLN: Utilizados para identificar documentos falsificados em processos de aprovação de crédito, analisar imagens e detectar deepfakes, que têm sido usados em fraudes bancárias.
Benefícios e Desafios
Benefícios:
• Precisão e Rapidez: A detecção contínua e a capacidade de aprender novos cenários de fraude com rapidez aumentam a precisão e reduzem perdas financeiras.
• Automação: Opera 24/7 sem fadiga, mantendo um nível de qualidade consistente.
• Adaptação: Os modelos podem se adaptar a novas formas de fraude à medida que aprendem com novos dados.
Desafios:
• Dados e Infraestrutura: Requer grandes volumes de dados de alta qualidade e infraestrutura computacional robusta para treinamento.
• Problema da "Caixa Preta": A complexidade das redes neurais profundas pode dificultar a rastreabilidade e a explicação de suas decisões, o que ainda pode constituir um ponto a melhorar nos casos de aplicações onde a auditabilidade é crucial.
• Desbalanceamento de Classes: O número de fraudes é muito menor do que o de transações legítimas, o que exige técnicas específicas de tratamento de dados, como oversampling ou undersampling, para evitar overfitting.
CHATBOTS, AGENTES DE IA E ATENDIMENTO INTELIGENTE
O relacionamento com clientes também foi transformado pela IA. O uso de Chatbots e Agentes de IA facilitaram o atendimento ao cliente de forma rápida e eficiente.
• Chatbots e Agentes de IA inteligentes: Oferecem suporte 24/7, respondendo dúvidas e realizando operações simples.
• Benefícios: Redução de custos operacionais e aumento da satisfação do cliente.
• Exemplo: Bancos digitais que utilizam assistentes virtuais para abrir contas e resolver problemas em segundos.
A principal diferença é que um Chatbot tradicional segue fluxos e scripts fixos para tarefas simples, enquanto um Agente de IA usa modelos avançados de linguagem para entender contextos, aprender continuamente, tomar decisões e executar tarefas complexas de forma autônoma e proativa, oferecendo uma experiência mais natural e humanizada, com capacidade de interagir com múltiplos sistemas e realizar ações reais.
IA E SEGURANÇA CIBERNÉTICA
Além das fraudes, a proteção contra os ataques digitais é prioridade. A IA na segurança cibernética usa tecnologias como Machine Learning para detectar padrões anormais e automatizar respostas a ameaças em tempo real, protegendo sistemas e dados contra ataques de hackers, detectando malwares, phishing e intrusões, analisando grandes volumes de dados e se adaptando continuamente a novas ameaças de forma mais rápida e eficiente que métodos tradicionais, agilizando a detecção e remediação de incidentes.
• IA aplicada à segurança: sistemas que monitoram redes em tempo real e identificam ameaças antes que causem danos.
• Tendência: integração de IA com blockchain para aumentar a confiabilidade das transações.
IA para proteção cibernética de redes:
Pontos principais
• A comunidade de segurança já usa IA desde os anos de 1980, mas os avanços recentes deixaram essa tecnologia muito mais eficaz.
• Existem diversos casos de uso da IA na área de segurança, como proteção de dados, gerenciamento de identidades e acesso, gestão de TI, segurança da nuvem e detecção, e resposta a ameaças.
• A IA transformou a segurança cibernética facilitando a vida de profissionais que atuam na área, principalmente diante do aumento no número de ameaças cibernéticas.
• Avanços futuros em IA continuarão impulsionando o desenvolvimento de produtos e novas formas de colaboração entre pessoas e sistemas de IA.
Principais Benefícios e Desafios
Benefícios:
• Escalabilidade e Velocidade: Lida com volumes de dados e velocidades de ataque impossíveis para humanos.
• Proatividade: Permite uma defesa mais proativa, detectando riscos antes que se concretizem.
• Redução de Erros Humanos: Minimiza a fadiga e os erros associados a tarefas manuais.
Desafios: IA para segurança cibernética versus segurança para IA
É importante entender a diferença entre dois conceitos parecidos, mas distintos: IA para segurança cibernética e segurança para IA. A IA para segurança cibernética é o uso de ferramentas para melhorar a capacidade de uma organização de detectar, responder e mitigar ameaças em todo o ambiente. Como a IA para segurança cibernética analisa e correlaciona eventos de várias fontes, ela ajuda as organizações a identificarem padrões que indicam possíveis ameaças.
Já a segurança para IA, foca na proteção dos próprios sistemas de IA o que constitui um desafio constante, pois manter a IA segura é assegurar uma IA para manter a segurança. Ela abrange estratégias, ferramentas e práticas que visam proteger modelos, dados e algoritmos de IA contra ameaças. Isso inclui garantir que os sistemas de IA funcionem conforme o esperado e evitar que os invasores explorem vulnerabilidades para manipular saídas ou roubar informações confidenciais. A implementação requer maturidade e planejamento, e os modelos de IA precisam ser protegidos. A IA também pode ser usada por atacantes, exigindo uma corrida contínua para desenvolver defesas mais fortes para a IA.
Obs.: IA não substitui os profissionais de segurança, mas os capacita com ferramentas poderosas para uma defesa mais inteligente, rápida e eficiente contra as ameaças cibernéticas em constante evolução.
CONCLUSÃO
A Inteligência Artificial vem redefinido o setor financeiro, tornando processos mais ágeis, seguros e personalizados. Atua como um catalisador de transformações profundas no setor, redefini operações de bancos e a forma como os investimentos são gerenciados. O futuro aponta para um ecossistema mais personalizado, eficiente e seguro, onde a IA é fundamental para a sobrevivência e competitividade das instituições. Pelas mudanças significativas originadas no modelo operacional, os bancos estão investindo fortemente na tecnologia de Inteligência Artificial (cerca de 61% a mais em GenAI em 2025, segundo a Febraban) para automatizar processos e aprimorar a experiência do cliente.
Desse modo, a integração da Inteligência Artificial é vista pelos líderes bancários como essencial para a sobrevivência e o crescimento dos negócios na próxima década. Portanto, para estudantes e funcionários dominar conceitos de IA, Machine Learning e Deep Learning abre portas para carreiras promissoras em bancos, fintechs e empresas de tecnologia e outros setores da economia. O futuro das finanças será moldado por quem souber unir conhecimento técnico com visão estratégica dominando as novas tecnologias
Colaboradores com domínio de IA, ML e DP já são os mais disputados e bem remunerados
FONTES PESQUISADAS:
https://www.fabriciobreve.com/artigos/2022/jornacitec2022expandido.pdf
https://www.youtube.com/watch?v=7C-VdX34HX4&t=10s
https://www.youtube.com/watch?v=rWBab-j9Q_I&t=11s
https://www.ilegra.com/pt/blog/tendencias-tecnologia-bancaria-2025-pesquisa-febraban
https://www.gov.br/empresas-e-negocios/pt-br/mapa-de-empresas/painel-mapa-de-empresas
