A inteligência artificial (IA) tem proporcionado mudanças em diversos setores da sociedade, e o mercado financeiro não é exceção. Estratégias de investimentos, avaliação de riscos e finanças corporativas são processos que vêm sendo aprimorados com a ajuda de algoritmos de IA. Em artigo para a revista “GV-executivo”, os pesquisadores da FGV EAESP Claudia Emiko Yoshinaga e Henrique Castro discutem o papel das novas tecnologias no mundo financeiro e o impacto dessas mudanças para profissionais da área.

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.

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