Linguagem Natural e Finanças: Como Modelos Avançados de IA estão contribuindo na tomada de decisões - Colink
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Linguagem Natural e Finanças: Como Modelos Avançados de IA estão contribuindo na tomada de decisões

Autor: Carlos Sangiorgio.

Data: 9 de janeiro de 2024

   

A Inteligência Artificial (IA) abre amplas perspectivas em diversos setores, oferecendo possibilidades inovadoras e impactantes. Desde a otimização de processos empresariais até a personalização de experiências do usuário, a IA vem desempenhando um papel cada vez mais relevante. Na área da saúde, ela impulsiona diagnósticos mais precisos, enquanto nas finanças, contribui para a detecção eficiente de fraudes. Além disso, a IA é essencial na automação industrial, impulsionando a eficiência e segurança. Na minha opinião, as aplicações baseadas em IA são vastas e promissoras, moldando um futuro impulsionado pela inovação e eficácia.

Já os Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) representam uma faceta notável dentro da Inteligência Artificial. Esses modelos avançados, como o GPT-3, GPT-4, Llama, Bert, são capazes de compreender e gerar texto de maneira excepcional, extrapolando as simples respostas a comandos, para a geração de conteúdo coeso e contextualmente relevante.

Apenas para se ter uma noção sobre as capacidades e a velocidade com que os LLM estão evoluindo, especula-se que o GPT-4 possua cerca de 1.7 trilhão de parâmetros, enquanto que seu antecessor, o GPT-3 possui cerca de 750 bilhão de parâmetros.

Suas aplicações abrangem desde tradução automática até a criação de textos, assistência em tarefas linguísticas e análise de dados em larga escala. Com sua capacidade de processamento avançado e compreensão semântica, os LLMs desempenham um papel fundamental no avanço das capacidades de processamento de linguagem natural e na criação de soluções inovadoras em diversos domínios.

Dentro destes domínios, diversos segmentos empresariais já estão utilizando LLMs em sua atividades diárias, dentre as quais cito:

  1. Experiência do Cliente e Suporte
    • Chatbots para Interações Personalizadas com Clientes
    • Assistentes Virtuais para Suporte Automatizado ao Cliente
    • Análise de Sentimento para Compreensão do Feedback do Cliente
  2. Mídia Social
    • Escrita Automatizada de Artigos
    • Criação de Posts em Blogs e Mídias Sociais
    • Geração de Descrições de Produtos
  3. Marketing e Publicidade
    • Categorização de Conteúdo para Recomendações Personalizadas
    • Publicidade e Marketing Direcionados
    • Melhoria nos Resultados de Mecanismos de Busca
  4. E-commerce e Varejo
    • Ferramentas de Tradução em Tempo Real
    • Tradução de Documentos para Empresas Globais
    • Localização de Software e Websites
  5. Direito Cibernético
    • Análise e Conformidade de Políticas de Privacidade
    • Pesquisa Legal e Análise de Casos
    • Resposta a Incidentes de Segurança Cibernética
  6. Saúde
    • Assistência em Diagnósticos Médicos
    • Revisão de Literatura e Análise de Pesquisas
    • Análise de Dados de Pacientes para Tratamento Personalizado
  7. Finanças
    • Detecção e Prevenção de Fraudes
    • Análise de Notícias Financeiras e Negociação
    • Avaliação de Riscos de Crédito e Concessão de Empréstimos

Especificamente no segmento de finanças, detalho o uso atual de LLMs, lembrando que é um tema em expansão quase que diária e que o número de casos deve subir rapidamente nos próximos anos.

Detecção e Prevenção de Fraudes

Os LLMs desempenham o papel de agentes encobertos na identificação de atividades fraudulentas no âmbito financeiro. Eles se revelam instrumentos poderosos em sistemas de detecção de fraudes, capacitados a analisar grandes volumes de dados financeiros, incluindo transações, registros de clientes e padrões históricos. Por meio da aplicação de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e aprendizado de máquina, os LLMs conseguem identificar anomalias, reconhecer padrões fraudulentos e emitir alertas em tempo real, concorrendo para a prevenção de fraudes financeiras. Tais modelos viabilizam que as instituições financeiras protejam proativamente seus clientes e minimizem perdas financeiras.

Análise de Notícias Financeiras e Negociação

Os LLMs desempenham uma função crucial na análise de notícias financeiras e dados de mercado para embasar decisões de investimento. Esses modelos têm a capacidade de examinar extensas quantidades de artigos de notícias, relatórios de mercado e dados de redes sociais, extraindo informações e sentimentos pertinentes. Ao fornecerem insights acerca de tendências de mercado, sentimentos de investidores e desempenho corporativo, os LLMs auxiliam traders, analistas e gestores de ativos a tomar decisões de investimento mais fundamentadas. Podemos conceber os LLMs como conselheiros especializados em negociação, oferecendo sugestões de ações de forma perspicaz.IA

Análise de Risco de Crédito e Concessão de Empréstimos

Os LLMs assumem um papel crucial como facilitadores na avaliação ágil de riscos de crédito por parte das instituições bancárias. Esses modelos são capazes de analisar grandes volumes de dados do cliente, englobando registros financeiros, histórico de crédito e solicitações de empréstimo. Ao processar dados do cliente, investigar históricos de crédito e fornecer percepções valiosas, os LLMs contribuem para a tomada de decisões de concessão de empréstimos mais criteriosa. O que tenho acompanhado no mercado é seu uso não de forma isolada, mas em conjunto com os métodos previamente existentes. A automação e a otimização da concessão de empréstimos com o auxílio de LLMs possibilitam que as instituições financeiras mitiguem riscos e proporcionem acesso eficiente e equitativo ao crédito para seus clientes.

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