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Inteligência Artificial e seu impacto em Serviços Financeiros

Inteligência Artificial e seu impacto em Serviços Financeiros
O tema não é novo. Tem pelo menos 50 anos que se fala em Inteligência Artificial. Porém, está cada vez mais próximo o dia em que ela será parte do nosso dia-a-dia. E sua aplicação em Serviços Financeiros promete revolucionar a forma como lidamos com Bancos, Financeiras, Cartões de Crédito, Investimentos e outros mais.
 
Quando falamos em Inteligência Artificial, nâo estamos nos referindo a simples interações com máquinas, como por exemplo as ATMs (caixas automáticos dos bancos). Estamos falando de sistemas que aprendem continuamente a cada interação com seus usuários. Softwares que são capazes de entender a linguagem humana e tomar decisões cada vez melhores. Com efeito, isto significa que estes sistemas levam em consideração cada vez mais variáveis e informações. 
 
Suponhamos uma aplicação de Inteligência Artificial que faça recomendação de investimentos. No início, é razoável supor que ela comece identificando o perfil de investidor do usuário e seus objetivos de investimento e, com base num algoritmo construído em cima da fronteira ideal de Markovitz, ela gere um portfolio recomendado. Com o passar do tempo, este sistema será capaz de aprender com as interações com os usuários, identificando se eles seguiram ou não suas recomendações e porque o fizeram ou não o fizeram. Para aqueles que o seguiram, será capaz de avaliar os resultados e medir a satisfação dos usuários. A partir deste aprendizado, o sistema se retroalimentará e redefinirá a forma como faz recomenações. 
 
Até aqui, não há nada diferente dos conceitos iniciais de Inteligência Artificial, há anos estudados e ensinados nas Universidades. O que tem de novo hoje e que vai mudar substancialmente o potencial da tecnologia é a inclusão de Analytics e Big Data nesta história. Porque os sistemas poderão, além do aprendizado normal, correlacionar milhões de dados secundários disponíveis e gerar análises que façam sentido para apurar ainda mais seus processos decisórios. No exemplo anterior, podemos considerar que o sistema inteligente agregasse também informações das redes sociais dos usuários, avaliando os posts que eles curtiram, os comentários que fizeram e seus compartilhamentos, identificando informações úteis que permitam inferir, por exemplo, sua real satisfação com o serviço de recomendação de investimentos. 
 
 
O acesso a essas tecnologias é cada vez maior e o desafio estará não no seu uso, mas na modelagem das soluções; na construção do que fará sentido para resolver os problemas reais dos usuários. Neste processo, é muito provável que vejamos inúmeras soluções interessantes do ponto de vista da tecnologia, porém inúteis para resolver dores reais do nosso dia-a-dia. Aqueles que forem capazes de identificar esta diferença estarão bem posicionados para se destacar no mercado.
 

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