IA generativa – pioneira na próxima onda nos mercados de capitais

IA generativa – pioneira na próxima onda nos mercados de capitais

Carimbo de data / hora: 14 de julho de 2023, 1h
Nó Fonte: 2766169

  A IA generativa tem ganhado destaque nos últimos tempos devido ao seu potencial verdadeiramente transformador e disruptivo. A evolução começou com rápidos avanços nas técnicas de aprendizado de máquina para análise preditiva e geração de insights, seguidos pela adoção de modelos de aprendizado profundo. Os modelos agora evoluíram para LLMs (modelos de linguagem grande) mais avançados que constituem a base para os modelos de IA generativos. Os LLMs quebraram as barreiras da complexidade linguística ao permitir a formação numa grande quantidade de dados, incluindo texto, imagens e áudio, para compreender o contexto, a intenção, etc., entre línguas, o que pode resultar em resultados contextual e semanticamente corretos. A IA generativa agora pode ser aproveitada em vários casos de uso, como responder perguntas com base em uma base de conhecimento, resumir tópicos, escrever código, etc.

O conjunto atual de aplicativos de IA generativa inclui ChatGPT, DALL-E, Stable Diffusion, BARD, Midjourney, Deepmind e outros que podem processar grandes dados organizacionais, como texto, e-mails, bate-papos, imagens, vídeo e gravações de áudio que podem ser usado para impulsionar transformações de negócios. Alguns dos benefícios incluem melhor experiência do cliente, maior produtividade, desenvolvimento mais rápido de produtos e custos reduzidos.

Casos de uso emergentes nos mercados de capitais

Grandes empresas de investimento e fintech já começaram a experimentar provas de conceitos para vários casos de uso em inteligência artificial generativa. A maioria dos casos de uso concentra-se na melhoria e transformação do atendimento ao cliente, operações, pesquisas e insights e criação de conteúdo. Os aplicativos de IA generativa fornecem APIs fáceis de usar para as empresas consumirem como estão ou optarem por personalizar os modelos usando dados proprietários. Essas APIs podem ser perfeitamente integradas aos aplicativos empresariais para fornecer uma solução de plataforma interconectada.

A imagem anexada dá uma visão de alguns dos possíveis casos de uso para as diferentes linhas de negócios nos mercados de capitais, com base em informações disponíveis publicamente.

  Na nossa opinião, o atendimento ao cliente, a geração de conteúdo e a pesquisa de investimentos são casos de uso que a maioria das empresas está explorando. Um resumo dos casos de uso é fornecido nos parágrafos subsequentes.

  O caso de uso de atendimento ao cliente inclui chatbot de atendimento ao cliente que pode auxiliar na comunicação, compreendendo a intenção das perguntas, formulando respostas e melhorando a qualidade da resposta. Os dados capturados das interações também podem ser analisados ​​em busca de interesses e sentimentos para abrir caminho para um melhor relacionamento com o cliente por meio da hiperpersonalização. As empresas de gestão de património poderiam aproveitar a tecnologia para oferecer aconselhamento de investimento personalizado através de canais digitais, melhorando assim a experiência do cliente.

 Os gestores de relacionamento também podem aproveitar o mesmo para criar campanhas de marketing personalizadas em todos os segmentos de clientes, geografias e dados demográficos, automatizando assim as vendas e o marketing digital. Isso poderia aumentar potencialmente o valor, a conversão e a retenção do cliente por um longo período de tempo. A equipe jurídica e de conformidade também poderia se beneficiar com a geração de relatórios regulatórios e de conformidade, superando assim os desafios multiformatos dos relatórios.

 Os extensos recursos de análise de dados da IA ​​generativa podem ser utilizados pelas empresas para analisar grandes volumes de relatórios e recomendações textuais de analistas, transcrições de voz e dados de mídias sociais, notícias, artigos, etc., para detectar padrões, tendências, correlações, permitindo assim insights de investimento informados e sólidos. decisões de investimento.

Desafios e riscos atuais na adoção da IA ​​generativa

Embora seja uma tecnologia inovadora, ela apresenta desafios e riscos próprios que precisam ser gerenciados de forma eficaz pelas empresas para seu uso responsável.

A IA generativa está no ponto mais alto do ciclo de hype. É importante que as empresas explorem as capacidades de IA generativa, identificando um caso de uso adequado que ofereça valor comercial e ajude a compreender melhor as capacidades tecnológicas. Uma das considerações para selecionar o caso de uso são os dados. Uma vez que os resultados do modelo são altamente dependentes de dados, a identificação do conjunto certo de dados para treinamento, qualidade de dados e medidas de segurança de dados precisa de uma análise mais detalhada.

Persistem desafios no aproveitamento dos modelos preexistentes que já são treinados em conjuntos de dados disponíveis publicamente, uma vez que podem conter informações falsas e equivocadas, levando a erros de decisão.

Existem riscos legais e de conformidade relativos à privacidade e confidencialidade dos dados, questões de fraude cibernética e questões relacionadas à explicabilidade dos resultados gerados versus os gerados por humanos

Como devem as empresas responder para concretizar todo o potencial da IA ​​generativa? 

     A IA generativa promete proporcionar benefícios significativos para as empresas. É importante que as empresas explorem esta tecnologia emergente agora para obter vantagem competitiva. As empresas precisam de rever o seu portfólio de inovação existente e fazer da IA ​​generativa uma das suas áreas de foco imediato. As empresas precisam fazer parceria com fornecedores externos para trazer o melhor dos recursos tecnológicos para melhorar a jornada de transformação.

A abordagem é executar uma PoC que envolveria a identificação de casos de uso de negócios e a priorização com base no aprendizado validado que pode ser alcançado a partir do caso de uso. Uma das abordagens poderia ser explorar o design thinking e/ou metodologias de startup enxuta para obter o máximo benefício. Semelhante a outros modelos de IA, é importante que as empresas tenham uma estrutura robusta de IA e governança com estruturas de IA explicáveis ​​e confiáveis.

 

Conclusão 

Espera-se que o mercado global de IA generativa cresça 34% até 2032 e aumente para US$ 165 bilhões. As empresas investem cada vez mais em investigação e desenvolvimento, na construção de POC (prova de conceitos), no estabelecimento de casos de negócio e na integração em plataformas empresariais. As empresas que integrarem as capacidades nas suas funções de front, middle e back-office obterão a vantagem de serem pioneiras no mercado. Tal como acontece com quaisquer tecnologias emergentes, os riscos têm de ser geridos com estruturas de governação e conformidade e garantir decisões cuidadosas, uma vez que requerem investimentos significativos associados à infra-estrutura tecnológica e à força de trabalho.

Carimbo de hora:

Mais de Fintextra