Ter que navegar pelo complexo campo da inteligência artificial (IA) pode ser um desafio, especialmente quando muitos termos técnicos flutuam constantemente sem supervisão adequada.
Imagine a frustração de um profissional de finanças ao tentar entender como implementar IA em suas análises sem conhecer a terminologia básica e sem os dados de treinamento adequados. Isso é um problema real, muitas vezes agravado pelo algoritmo.
Para simplificar essa jornada, é crucial desmistificar esses termos essenciais e capacitar os profissionais com o conhecimento necessário. Afinal, com a IA, os financistas podem automatizar tarefas repetitivas, prever tendências de mercado, utilizar chatbot para atendimento eficiente e tomar decisões mais informadas — saiba mais no vídeo a seguir.
Pensando nisso, criamos este glossário de IA com todos os termos necessários para capacitar os profissionais de finanças a aproveitar todo o potencial da IA em suas operações diárias. Aproveite a leitura!
Glossário de IA: quais são os principais termos?
- Algoritmo: conjunto de instruções para resolver problemas ou realizar tarefas específicas em um computador;
- Aprendizado de máquina (Machine Learning): subárea da IA que foca no desenvolvimento de algoritmos que permitem aos computadores aprenderem a partir de dados;
- Redes neurais artificiais: estruturas computacionais inspiradas no cérebro humano, compostas por neurônios artificiais que modelam relações complexas entre dados de entrada e saída;
- Aprendizado profundo (Deep Learning): é um subcampo do aprendizado de máquina que utiliza redes neurais complexas com várias camadas para analisar e aprender a partir de grandes volumes de dados. Essas redes conseguem capturar relações não lineares complexas nos dados, proporcionando um entendimento profundo e detalhado das informações analisadas;
- Retropropagação: é um recurso matemático para propagar o feedback de um modelo e ajustar os parâmetros, minimizando os erros;
- NLP (Natural Language Processing): área da IA que foca na interação entre computadores e linguagem humana, permitindo a compreensão e geração de texto natural;
- Chatbot: programa de computador que simula conversas humanas para atender clientes ou realizar tarefas específicas;
- Modelo de linguagem (Language Model): algoritmo treinado para prever a próxima palavra em uma sequência, utilizado para tarefas como tradução automática e geração de texto;
- LLM (Large Language Model): modelos de linguagem de grande escala, treinados com vastos conjuntos de dados textuais para compreender e gerar texto de maneira humanamente convincente;
- Big data: conjunto de dados volumosos e complexos que exigem ferramentas avançadas de análise para extrair informações valiosas;
- Análise preditiva: uso de dados, algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning para identificar a probabilidade de resultados futuros com base em dados históricos;
- Automação de processos: utilização de IA para realizar tarefas repetitivas de forma automática, aumentando a eficiência e reduzindo erros humanos;
- Segmentação de clientes: uso de algoritmos de IA para agrupar clientes com base em características semelhantes, permitindo estratégias de marketing mais precisas;
- Análise de sentimento: técnica que utiliza LLM para identificar e extrair informações subjetivas de textos, como opiniões ou emoções, útil para entender a percepção pública sobre produtos ou serviços;
- Segurança de dados: práticas e tecnologias usadas para proteger dados contra acesso não autorizado e garantir a privacidade e integridade das informações.
Nos tópicos a seguir, aprofundaremos melhor alguns conceitos, termos e subtermos para complementar esse glossário de IA.
Qual o funcionamento básico da inteligência artificial?
O funcionamento básico de um sistema de inteligência artificial baseia-se no tratamento dos dados seguidos da utilização de algoritmos sofisticados (como redes neurais). Esses componentes trabalham juntos para analisar grandes volumes de dados e identificar padrões complexos.
Esses avanços em deep learning não só melhoram a capacidade preditiva das ferramentas de IA, mas também potencializam a personalização de serviços financeiros. Bancos e instituições financeiras, por exemplo, utilizam essas tecnologias para identificar padrões de comportamento dos clientes e oferecer soluções personalizadas que atendam às necessidades específicas de cada um.
Através dessas técnicas de aprendizado profundo, a IA consegue realizar tarefas como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem com precisão surpreendente. O aprendizado profundo permite que as máquinas ajustem seus parâmetros internos automaticamente, melhorando continuamente a performance e a eficácia das aplicações em diversos setores.
Quais as aplicações mais comuns da IA?
Aplicações de inteligência artificial são amplas, possuindo diversos usos em múltiplos setores que transformam as operações diárias das organizações, incluindo o uso de chatbots para melhoria no atendimento ao cliente.
Exemplos notáveis incluem automação de processos, análise preditiva e chatbots interativos que aprimoram a experiência do cliente, como o ChatGPT.
IA em finanças
Na área de finanças, a IA pode ajudar a personalizar estratégias de investimento. Isso aumenta a precisão das recomendações feitas aos clientes. Além disso, ferramentas de IA são capazes de analisar grandes volumes de dados em tempo real, proporcionando insights acionáveis que informam decisões financeiras estratégicas.
Muitos profissionais também utilizam IA para segmentação avançada de clientes. Isso permite que produtos financeiros sejam oferecidos com maior precisão, aumentando a taxa de conversão.
Análises de sentimento no mercado financeiro também se beneficiam da IA. Elas permitem entender a percepção pública sobre ativos e ajustar as estratégias de investimento conforme necessário.
Por exemplo, a utilização de técnicas de NLP pode ajudar a identificar fraudes em tempo real, analisando comunicações escritas e transações para detectar padrões anômalos. Essa técnica não só aprimora a segurança, mas também facilita a conformidade com as regulações do setor.
Por fim, a previsão de tendências é outra aplicação comum. Essas previsões auxiliam os profissionais a se anteciparem às mudanças do mercado, mantendo-se competitivos e relevantes.
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Exemplos populares da aplicação de IA
Google Assistant é um exemplo notável de aplicação da IA para facilitar tarefas diárias com comandos de voz. Entre 2016, o Google Assistant foi lançado, e desde então continua sendo melhorado continuamente por IA.
Seu uso prático vai desde fazer consultas na web até controlar dispositivos inteligentes em casa, mostrando seu vasto potencial.
O sucesso do Google Assistant destaca a eficácia dos LLMs, que são a base para sua compreensão e resposta a comandos complexos. Ferramentas como essa revolucionam a interação entre usuários e tecnologia no dia a dia.
Aprendizado de máquina: quais os principais tipos e aplicações?
Existem três principais tipos de aprendizado no contexto de aprendizado de máquina ou machine learning que são fundamentais para o desenvolvimento de algoritmos inteligentes.
- Aprendizado supervisionado: onde o modelo é treinado com dados rotulados, ou seja, cada exemplo de treino é composto por um par entrada-saída;
- Aprendizado não supervisionado: o modelo analisa dados não rotulados para identificar padrões e estruturas ocultas. Imagine jogar xadrez ou montar um quebra-cabeça, onde você precisa descobrir o caminho até a resposta. Já no aprendizado supervisionado, é como resolver um problema de matemática, onde a resposta é ensinada e aprendida diretamente;
- Aprendizado por reforço: neste tipo, o modelo aprende através de um sistema de recompensas e punições, ajustando suas ações para maximizar os retornos acumulados.
Para profissionais financeiros, compreender esses tipos de aprendizado e os princípios da IA é crucial para implementar estratégias baseadas em dados. E por falar nisso, a plataforma Dattos possui soluções com IA para preparação de dados, você já conhece?
Quais os principais processos e algoritmos na IA?
Entender os processos e algoritmos dentro da inteligência artificial é fundamental para aplicar soluções inovadoras em estratégias financeiras. Alguns exemplos de algoritmos incluem:
- Algoritmos de classificação: usados para categorizar dados em diferentes grupos;
- Algoritmos de regressão: utilizados para prever valores contínuos;
- Algoritmos de clusterização: identificam grupos de dados semelhantes em um conjunto de dados.
Esses algoritmos auxiliam na análise e interpretação de grandes volumes de dados, gerando insights valiosos e reduzindo as possibilidades de inconsistências financeiras.
Como manter a ética utilizando IA?
Dada a capacidade transformadora da inteligência artificial, a ética na IA se torna primordial. É essencial garantir que suas aplicações sejam justas, transparentes e respeitem a privacidade dos usuários. As decisões tomadas por algoritmos devem estar alinhadas a princípios éticos robustos para evitar discriminação e preconceitos, promovendo um ambiente digital justo e equitativo.
Preocupações e desafios
Os desafios de utilizar inteligência artificial em finanças não se limitam apenas à tecnologia.
Desde 2016, aumentaram preocupações sobre a transparência algorítmica, especialmente em relação à privacidade dos clientes e à segurança dos dados.
Outro desafio é a necessidade constante de atualização e adaptação, dado que os algoritmos de IA evoluem rapidamente e podem exigir investimentos elevados em infraestrutura e capacitação.
Por fim, equilibrar inovação e ética é crucial para evitar o uso discriminatório e promover a confiança do público.
Princípios de uso responsável do glossário de IA
Utilizar inteligência artificial demanda um alto grau de responsabilidade. Não basta expandir a capacidade operacional de sua empresa; é crucial garantir que a implementação de algoritmos respeite os direitos dos usuários.
Consequentemente, transparência no uso de dados e clareza nas intenções são fundamentais para manter a credibilidade e a confiança do consumidor.
O uso correto de dados individuais deve ser guiado por políticas rígidas de privacidade e conformidade com legislações como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), além de garantir a equidade. Para tanto, é essencial adotar práticas de desenvolvimento e treinamento que considerem a diversificação de dados e evitem vieses.
Finalmente, o monitoramento contínuo é imperativo para assegurar que os sistemas de IA sejam utilizados de maneira ética e eficaz. Revisões frequentes e auditorias independentes devem ser implementadas para garantir que as operações estejam alinhadas às melhores práticas e aos princípios de uso responsável.
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