Plataformas digitais
Os métodos da inteligência computacional – redes neurais artificiais, lógica nebulosa e algoritmos genéticos – possuem
múltiplas aplicações.
Problemas complexos, como previsão de falências e estratégias para negociação em bolsas de valores, podem adotar os
métodos de inteligência computacional.
Robôs de investimentos já controlam mais de US$ 200 bilhões ao redor do mundo, e cresce o número de investidores que
confiam na tecnologia como uma das
melhores gestoras de investimentos.
Plataformas digitais
Os algoritmos genéticos – AGs – foram inspirados na Teoria da
Seleção Natural proposta por
Charles Darwin e repassam o seu material genético para as próximas gerações.
São técnicas de busca paralela que, inicialmente, oferecem um
conjunto de soluções possíveis e, por meio de operações especiais, realizam: avaliação, seleção,
crossover e mutação e,
progressivamente, avançam em
direção a melhores soluções.
A lâmpada não funciona.
A lâmpada estava plugada?
Comprar nova lâmpada.
Trocar o bulbo.
Plugar a lâmpada..
O bulbo queimou?
não
sim
sim
não
O que são algoritmos?
Um algoritmo representa uma sequência finita de
ações possíveis na busca da resolução de um problema
complexo; são ações precisas e eficientes,
caminhos para a realização
de determinada tarefa.
Sistemas automáticos de investimento
No Brasil, os sistemas automáticos de investimento estão ganhando mais espaço e são separados em dois principais tipos:
Tipo 1 – robô trader:
compra e vende ações em milésimos de segundo, operando na Bolsa de Valores como um corretor virtual, e
é um tipo de robô ideal para especuladores e especialistas em análise técnica.
Tipo 2 – robô advisor:
alinha a sua carteira no longo prazo, ajudando você a administrar uma estratégia de investimentos sólida e com gestão automática dos ativos, com base em regras
matemáticas, e
trabalha com os objetivos, com o perfil investidor, traçando estratégias de longo prazo.
É voltado para pessoas com pouco tempo e conhecimento sobre o mercado de ações
e realiza a alocação de ativos que faz mais sentido para o investidor.
Inteligência artificial nos aplicativos do setor financeiro
customer service 65%
back office/operations 52%
financial advisors 42%
fraud detection 31%
risk management 29%
back office/operations 78%
risk management 56%
financial detection 56%
customer service 44%
compliance 22%
banking insurance
O setor de serviços financeiros (FSI) evolui rapidamente e é profundamente afetado por grandes tendências, como a transformação digital, o crescimento exponencial do volume de dados e os novos players que entram no mercado e aumentam as pressões regulatórias. A transformação
digital revoluciona a experiência do cliente por meio do uso do canal móvel em toda a sua jornada.
Inteligência artificial nos aplicativos da indústria de serviços financeiros
Fonte: Disponível em:
https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/cn/Documents/technology/deloitte-cn-tech-ai- and-you-en-170801.pdf.
cognitive engagement
cognitive insights
cognitive automation investment
management banking
insurance
FSI sectors
Legend: emergence growth maturity
Número de países e economias que indicam que um serviço financeiro é fornecido por meio de um determinado canal digital
Serviços financeiros digitais
Fonte: Disponível em:
https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/cn/Documents/technology/deloit te-cn-tech-ai-and-you-en-170801.pdf.
35
30
25
20
15
10
5
0
basic cash in/cash out
domestic transfers
international transfers
credit
savings pension
payments insurance
internet banking mobile banking
mobile wallet simple mobile money
instruments combining prepaid cards and mobile phones
Empresas que utilizam algoritmos
período medallion
fund BRK
mar/88 49.4 59
1989 -4.1 85
1990 55.9 -23.05
1991 39.4 35.58
1992 34 29.83
1993 39.1 38.94
1994 70.7 29.6
1995 38.3 57.35
1996 31.5 6.23
1997 21.2 34.9
1998 41.5 52.17
1999 24.5 19.68
2000 98.5 26.56
2001 31.2 6.48
2002 29.1 -3.77
período medallion
fund BRK
2003 25.4 15.81
2004 27.8 4.33
2005 29.5 0.82
2006 44.3 24.01
2007 73.04 28.84
2008 80 -31.7
2009 47 2.69
2010 33 21.42
2011 36.6 -5
2012 28.8 17
2013 46.9 33
2014 39.2 27
2015 35.6 -12
2016 25 23
Total 14.383% 12.769%
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