IA nas Finanças - O Futuro dos Bancos e Investimentos
- #Machine Learning
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1 Introdução
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, compreender esse impacto é essencial para se destacar num mercado cada vez mais competitivo, pois o advento as IAs pode não ser um problema para os profissionais, mas a falta de adaptação e domínio de como trabalhar com ela sim, 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 tecnologia de IAS para garantir segurança, eficiência e personalização.
2 Machine Learning na análise de crédito
Um dos maiores desafios dos bancos é sem dúvida 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. Os motivos foram problemas financeiros! Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (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 as portas pelos mesmos motivos. Isso emita um alerta seríssimo: as empresas precisam buscar formas de melhorar 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.
2.1 Análise de Crédito
Com o uso de Machine Learning, os bancos têm obtidos 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. Os modelos de Machine Learning também ajudam a determinar os termos de crédito mais adequados para cada cliente, personalizando as condições de pagamento e juros com base no perfil de risco individual.
Gráfico/infográfico mostrando como dados de 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.
3 Deep Learning na detecção de fraudes
Fraudes financeiras são uma ameaça constante, mas a IA tem se mostrado uma aliada poderosa por meio do uso de Deep Learning. O Deep Learning (aprendizado profundo) é uma subárea essencial da Inteligência Artificial (IA). Na detecção de fraudes, utilizando redes neurais artificiais complexas 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: identificar padrões suspeitos em transações.
• Aplicação real: sistemas que bloqueiam automaticamente operações fora do perfil do cliente.
• Impacto: maior segurança para usuários e redução de prejuízos para instituições financeiras.
Deep learning: Redes Neurais
3. 1 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 significativamente 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
3. 2 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.
IA – Análise profunda de dados em grandes volumes
3. 3 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.
4 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 (Inteligência Artificial) usa modelos avançados de linguagem para entender contexto, 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.
5 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 adaptando-se 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
5.1 Pontos principais
• A comunidade de segurança já usa IA desde os anos 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 da plataforma IA.
5. 2 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 refere-se ao 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 o 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. Por isso, há necessidade de segurança para IA como já foi abordado acima.
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.
6 Conclusão
A Inteligência Artificial está redefinindo o setor financeiro, tornando processos mais ágeis, seguros e personalizados, atuando como um catalisador de transformações profundas no setor financeiro, redefinindo a operação 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 que 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. Pois o futuro das finanças será moldado por quem souber unir conhecimento técnico com visão estratégica.
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
