Em Abril do ano 2000, Bill Joy, considerado o maior arquiteto de sistemas do planeta, publicou um polêmico artigo na revista Wired
sob o título “Why the future doesn´t need us”. Brilhante, o excêntrico Bill, que inseriu no Unix da Universidade de Berkeley-(sua
Alma Mater) o stack contendo os algoritmos do protocolo TCP-IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol), e foi o criador do licenciamento CDDL (Community Developed Distribution License), considerado o marco zero no desenvolvimento colaborativo open source, sinalizava que as mais poderosas tecnologias do século 21, como robótica, engenharia genética e nanotecnologia poderiam ameaçar
a espécie humana. Na época IA ainda não atingia o mainstream, mas asseguro que já estava no radar do Bill. Por exemplo, já na primeira década (2010), os computadores já projetavam ….os próprios computadores! Usando IA.
O artigo em questão levantou muitas questões de natureza ética no Vale do Silício. Posso assegurar que Bill, a quem conheci pessoalmente, nunca foi um cara depressivo – ao contrário, era uma pessoa muito alegre, mas reconheço que era muito difícil antecipar há duas décadas atrás os desafios para regulação do AI, tópico central em muitas agências regulatórias governamentais.
Hoje, o acesso já popular às plataformas em nuvem computacional complexas e escaláveis, tornou o uso da inteligência artificial uma atividade comum, em particular quando associada às praticas de Data Analytics e aprendizado de máquina (Machine Learning), esta última o cérebro de um sistema de inteligência artificial. E dentre vários setores da economia que podem tomar vantagem do uso desta tecnologia, o setor financeiro foi aquele que usufruiu dos maiores benefícios
Estima-se que apenas no último ano, as instituições financeiras evitaram cerca de US$ 434 Bilhões de perdas nos seus investimentos e empréstimos pelo uso preditivo de plataformas de inteligência artificial.
A parte mais sensível do processo é a modelagem de dados, um trabalho intenso e complexo, a partir do qual se constrói todo o aprendizado de máquina (Machine Learning) de um ambiente de IA. Aqui prevalece aquele provérbio conhecido por muitos: Garbage in …garbage out!
Nesta fase, é imperativo contar com profissionais qualificados para, não só proceder a modelagem de dados, mas também para definir a infraestrutura computacional em nuvem para análise e simulação de cenários.
No setor financeiro, o uso conjugado de Inteligência Artificial e Machine learning pode ajudar as instituições financeiras resolvendo problemas nas áreas de detecção de fraude, nos processos de sinistros e requisições de empréstimos, processamento de documentos, chatbots, recomendações personalizadas e no forecasting de cenários de negócios. Nas situações de onboarding de novos clientes em serviços digitais, é plenamente possível a implementação de plataformas KYC (Know Your Customer) que auxilia nos processos de verificação de identidade através da imagem, vídeo , e direcionar as suas solicitações de uma forma inteligente para call centers especializados.
O uso de IA permitiu aos Bancos saberem muito mais sobre você, suas necessidades e especialmente tendências e modelos de decisão. Mas tudo passa pela prática de equipes especializadas dos bancos modelarem e analisarem os seus dados, utilizando plataformas inteligentes como Rekognition, Sagemaker, Lex, em conjunto com funcionalidades para a analise de grandes volumes de dados como Amazon EMR, Amazon Glue, entre outras.
O uso da nuvem computacional, uma solução de baixo custo e disponibilidade integral, permite a interpretação de cenários de petabytes de dados em segundos, e a identificação de tendências em praticamente tempo real, o que possibilita aos bancos tomar decisões antecipadas que evitem perdas ou que acelerem ganhos através de cenários preditivos.
Vieram as novas tecnologias e prevaleceu a ética. Bom para os bancos, bom para os clientes. E para o Bill Joy também.
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