De acordo com pesquisa recente da consultora internacional PwC, 74% dos CEOs do mercado financeiro brasileiro acreditam que a inteligência artificial generativa pode melhorar a qualidade dos produtos e serviços oferecidos no setor.

A modelagem de inteligência artificial permite que sistemas aprendam, analisem grandes volumes de dados e tomem decisões com base em padrões identificados, a partir do que é interessante para a instituição.

Essa tecnologia tem sido particularmente valiosa para setores como esse, que dependem de alta precisão e segurança. 

Vamos entender mais sobre o tema? Boa leitura!

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O que é modelagem de inteligência artificial? 

A modelagem de inteligência artificial é o processo de criação, treinamento e implementação de modelos computacionais que simulam o comportamento inteligente. 

Na prática, é a construção do fluxo que orienta o funcionamento da IA. Envolve, basicamente, esses quatro elementos: a IA, os dados, a modelagem em si e a linguagem necessária.

Esses modelos são construídos com base em algoritmos e dados para que sistemas possam realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como reconhecimento de padrões, previsão de eventos e tomada de decisões.

Durante o treinamento, o sistema aprende a identificar padrões e a reconhecer tendências dentro dos dados fornecidos. 

Uma vez treinados, esses modelos podem ser usados para automatizar processos, otimizar operações e prever resultados com alta precisão. 

Como aplicar para aumentar a segurança no setor financeiro?

A modelagem de IA pode ser aplicada em várias áreas para aumentar a segurança no setor financeiro. As três principais formas são:

• Atendimento ao cliente: assistentes virtuais e chatbots com IA podem fornecer suporte imediato aos clientes, solucionando problemas e identificando comportamentos suspeitos. A IA pode monitorar transações e alertar os clientes e a instituição financeira em casos de atividades incomuns;
• Monitoramento de ações: é possível analisar grandes volumes de dados de mercado em tempo real, identificando padrões que auxiliam na tomada de decisões de investimento. É o caso do acompanhamento de flutuações de preços, das tendências de mercado e até dos eventos econômicos que impactem o desempenho das ações;
• Prevenção de fraudes: a modelagem de IA pode analisar milhares de transações simultaneamente, cruzando dados de maneira que fraudes sejam detectadas em tempo real. Sistemas de IA avançados podem diferenciar entre uma transação legítima e uma suspeita, com base no comportamento do usuário e na análise de big data.

Essas aplicações garantem que as instituições financeiras sejam mais ágeis na resposta a possíveis ameaças e reduzem os riscos de ataques, como roubo de identidade e fraude bancária.

Quais são as vantagens da modelagem de inteligência artificial no setor financeiro? 

A modelagem de IA no setor financeiro oferece uma série de funcionalidades e benefícios estratégicos que podem transformar a forma como as instituições operam. Entre os principais estão:

Menos tempo gerenciando infraestrutura de IA

Equipes podem acessar recursos sob demanda, liberando-as da gestão contínua da infraestrutura.

Isso permite que elas se concentrem em explorar dados e criar aplicativos que agreguem valor real, enquanto a segurança nativa e a integração com o ciclo de vida do operador proporcionam uma economia significativa de tempo.

Flexibilidade em nuvem híbrida

Uma das maiores vantagens é a flexibilidade. A ferramenta de modelagem pode ser disponibilizada on-premise, na nuvem pública ou na edge. 

Essa flexibilidade garante que as instituições financeiras escolham onde desenvolver e implantar seus modelos de IA, de acordo com suas necessidades de compliance bancário e segurança.

Personalização de serviços

Com a modelagem de IA, é possível analisar os comportamentos de consumo de cada cliente e oferecer soluções e recomendações personalizadas. Isso melhora a experiência do cliente e aumenta a retenção de usuários.

A IA é um tema complexo e que afeta diretamente o mercado financeiro. Para entender ainda mais sobre essa relação, acesse nosso material!

Como aplicar a modelagem de inteligência artificial no mercado financeiro? 

Desenvolver e gerenciar uma infraestrutura própria para modelagem de inteligência artificial pode ser um desafio complexo e caro. 

A melhor forma de superar essas barreiras é utilizar uma plataforma que ofereça toda a estrutura necessária para a modelagem de IA, sem que a instituição precise arcar com os altos custos de infraestrutura de dados.

É exatamente isso que a RTM, em parceria com a Red Hat, oferece através da nuvem Cloud Services, que conta com recursos de IA e MLOps. 

Por meio desta solução, as instituições financeiras podem construir, treinar e implementar seus próprios modelos de IA, utilizando os dados da própria empresa, mas sem a necessidade de gerenciar uma infraestrutura robusta e complexa. 

Ela é projetada para flexibilidade e escalabilidade, permitindo que as instituições financeiras treinem modelos para casos de uso específicos utilizando seus próprios dados, sem a necessidade de configurar e gerenciar uma plataforma própria.

O grande diferencial é a possibilidade de operar na nuvem pública com segurança e eficiência.

Isso significa que as instituições podem treinar seus modelos de IA para aplicações como prevenção de fraudes bancárias, análise de dados para ofertas de crédito e automação de processos, tudo de forma rápida e prática.

A RTM, como Red Hat Certified Cloud and Service Provider (CCSP) desde 2020, firmou uma parceria sólida com a Red Hat, utilizando a plataforma Red Hat OpenShift, líder do mercado em contêineres multinuvem. 

Com essa integração, a RTM oferece uma solução de ponta muito valiosa para o setor financeiro: inovação com agilidade e confiabilidade. Conheça os serviços cloud da RTM!