Papel da Inteligência Artificial na Formação Financeira Ppt

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Este slide apresenta a Inteligência Artificial no Setor Financeiro. Os sistemas e abordagens de Inteligência Artificial (IA) tiveram crescimento e uso significativos no setor financeiro, devido ao volume de dados disponíveis e à crescente acessibilidade dos recursos de computação

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Este slide discute a importância da aplicação da IA em Finanças. O uso de técnicas de IA em finanças pode resultar em economia de custos por meio da redução dos custos de fricção e aumento da eficiência, o que leva ao aumento da lucratividade. A automação e a redução de custos habilitada pela tecnologia, em particular, fornecem realocação de capacidade, eficiência de gastos e tomada de decisão mais transparente.

Notas do instrutor: Os aplicativos de IA para serviços financeiros podem melhorar a qualidade dos serviços e produtos oferecidos a clientes financeiros, aumentar a customização e personalização de produtos e diversificar a oferta de produtos. Os processos de IA podem extrair insights de dados para formar planos de investimento e melhorar a inclusão financeira, permitindo que a credibilidade de clientes com histórico de crédito curto seja avaliada.

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Este slide mostra as atividades financeiras nas quais a IA pode ser aplicada. A IA e o big data podem influenciar os modelos de negócios no setor financeiro. Também influencia atividades como gestão e investimento de ativos, negociação, empréstimos, etc.

Notas do Instrutor: AML/CFT: Combate à Lavagem de Dinheiro/Combate ao Financiamento do Terrorismo (Consulte a categoria middle office)

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Este slide descreve o uso de Inteligência Artificial em Hedge Funds, que inclui geração de ideias, construção de portfólio, gerenciamento de riscos e execução de transações. Também mostra a porcentagem de tomada de decisão que depende da Inteligência Artificial.

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Este slide ilustra o uso de IA na gestão de ativos no setor financeiro. Gestores de ativos e o mercado
O buy-side usa IA há alguns anos, principalmente para alocação de portfólio e para melhorar o gerenciamento de riscos e as operações de back-office.

Notas do instrutor: As técnicas de IA podem melhorar a eficiência do fluxo de trabalho operacional, reduzindo os custos de back-office dos gerentes de investimento, automatizando as reconciliações e acelerando os processos. Isso resulta na redução dos custos diretos e indiretos de transação e na melhoria do desempenho, reduzindo recursos e informações irrelevantes na tomada de decisões.

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Este slide mostra o impacto da Inteligência Artificial no Asset Management & Buy-side e como ela melhora a experiência do investidor. Os benefícios da IA incluem melhor experiência do cliente, melhor tomada de decisões, melhores produtos e serviços, eficiência, maior produtividade, economia de custos, riscos reduzidos, crescimento da receita, treinamento e qualificação aprimorados de funcionários e retenção e recrutamento aprimorados de talentos.

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Este slide descreve as principais prioridades das empresas de gerenciamento de ativos para atender aos desafios de IA, como falta de conhecimento de IA entre os funcionários, falta de confiança nos sistemas de IA, retorno sobre o investimento etc.

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Este slide lista como acelerar os benefícios da Inteligência Artificial em Finanças. As diretrizes são selecionar um sistema de IA que gerencie seus dados, comece pequeno e seguro, aumente gradualmente, desenvolva recursos e fique atento a seus vieses.

Notas do instrutor:

• Selecione IA que gerencia seus próprios dados: a IA é alimentada pelos dados mais recentes, abrangentes, padronizados, validados e facilmente acessíveis. Com recursos para ingerir, reconciliar, validar e padronizar dados de várias fontes em tempo real, as soluções adequadas de IA ajudarão a construir sua própria base
• Comece pequeno e em escala: muitas soluções de IA podem começar com pequenos passos e retornos rápidos. Governança, segurança, conformidade e ética são incorporadas às melhores soluções. Você pode ver vitórias imediatas enquanto controla estritamente seus riscos usando a tecnologia de IA correta
• Defina a escala: escolha soluções que podem começar em uma área, mas, uma vez demonstradas, podem ser aplicadas em diversas situações. Gastar tempo e recursos para desenvolver uma solução geralmente é apenas o primeiro passo; dimensioná-lo pode aumentar drasticamente o retorno sobre o investimento. Muitas soluções de IA irão se sobrepor e melhorar umas às outras se forem construídas corretamente
• Desenvolva recursos: algumas instalações de IA podem ser plug-and-play no início, mas seu pessoal precisará ser qualificado à medida que suas soluções melhoram. Você também precisará criar uma cultura e uma estrutura que possam tirar proveito de mais automação e avançar rapidamente em insights orientados por dados em tempo real
• Observe o viés: IA que toma decisões que são habitualmente injustas para grupos específicos de pessoas, e isso pode impactar a reputação da marca de uma empresa, recrutamento e decisões de investimento, entre outras coisas. Certifique-se de pensar em ideias que possam ajudar os algoritmos de IA a eliminar preconceitos

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Este slide mostra o papel da Inteligência Artificial na negociação algorítmica. Hoje em dia, poderosos algoritmos de IA são usados para gerar aprox. 50-70 por cento das negociações no mercado de ações, cerca de 60 por cento das negociações de futuros e aprox. 50 por cento das operações de tesouraria.

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Este slide destaca o mercado global de negociação algorítmica de 2021 a 2025. De 2021 a 2025, prevê-se que o mercado de negociação algorítmica aumente em US$ 3,79 bilhões, com um CAGR de quase 6%.

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Este slide lista as vantagens da Inteligência Artificial na negociação algorítmica. Isso inclui identificar e criar estratégias de negociação, tomar decisões com base em previsões de modelos orientados por IA, executar transações sem intervenção humana, gerenciar liquidez, melhorar o gerenciamento de riscos e organizar fluxos de pedidos e simplificar a execução.

Notas do instrutor: A aplicação de técnicas de IA, como computação evolutiva, aprendizado profundo e lógica probabilística para identificar estratégias de negociação e sua implementação automatizada sem intervenção humana, tem o potencial mais disruptivo na negociação. Os algoritmos alimentados por IA adicionam uma camada de desenvolvimento e complexidade, amadurecendo em algoritmos totalmente automatizados e programados por computador que aprendem com a entrada de dados usada e dependem pouco da interação humana.

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Este slide fala sobre o impacto da Inteligência Artificial na intermediação de crédito. Por meio da automação e eficiências associadas, modelos avançados de análise baseados em IA podem aumentar a velocidade e minimizar o custo de subscrição. Isso está revolucionando a qualidade de crédito de potenciais compradores.

Notas do instrutor: A credibilidade de clientes com histórico de crédito insuficiente ou garantia insuficiente pode ser avaliada usando modelos de pontuação de crédito orientados por big data e IA. Isso é feito combinando dados de crédito tradicionais com grandes dados que não são intuitivamente relacionados à qualidade de crédito.

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Este slide lista os desafios ou riscos na implantação da Inteligência Artificial em Finanças. Isso inclui gerenciamento de dados, privacidade e riscos de concentração, viés algorítmico, governança de sistemas de IA e explicabilidade.

Notas do instrutor:

• Riscos de gerenciamento de dados, privacidade e concentração: embora os dados sejam a base de qualquer aplicativo de IA, o uso indevido de dados em aplicativos baseados em IA ou dados insuficientes é uma fonte significativa de risco para empresas que usam IA. A fiabilidade dos dados utilizados, obstáculos relativos à privacidade e confidencialidade dos dados; considerações de justiça; e concentração potencial e problemas significativos de concorrência são exemplos de tal risco
• Viés algorítmico: as decisões tomadas pela IA podem ter um impacto substancial nos clientes das instituições financeiras. Um único pedido de empréstimo negado pode alterar drasticamente a vida de uma pessoa. Como resultado, recomenda-se cautela adicional para eliminar quaisquer fontes de viés nos dados
• Governança de sistemas de IA e responsabilidade: Sistemas sólidos de governança e responsabilidade são críticos, principalmente porque os modelos de IA são cada vez mais usados em aplicativos de tomada de decisão de alto valor (por exemplo, alocação de crédito). Organizações e indivíduos responsáveis por projetar, implementar e operar sistemas de IA devem ser responsabilizados por sua operação adequada
• Explicabilidade: A explicabilidade, ou a dificuldade de dissecar a saída de um modelo de ML nas razões subjacentes de sua escolha, é o obstáculo mais urgente em modelos financeiros baseados em IA. Além da complexidade dos modelos baseados em IA, os participantes do mercado podem querer ocultar a mecânica de seus modelos de IA para preservar sua propriedade intelectual, obscurecendo ainda mais as metodologias. A dificuldade é amplificada pela falta de alfabetização técnica da maioria dos consumidores finais e uma incompatibilidade entre a complexidade dos modelos de IA e as demandas do raciocínio em escala humana