Finanças: Um Adotante Precoce da IA Vertical
O setor financeiro possui características únicas que o tornam propício à disrupção da IA. Seu alto grau de digitalização, juntamente com uma forte adesão a novas tecnologias e, principalmente, a disposição de investir em inovação, posiciona as finanças como um candidato principal para a adoção precoce da IA, de acordo com Li Jing, vice-presidente da startup de IA Stepfun, com sede em Xangai.
Pense desta forma: as instituições financeiras já estão inundadas de dados. Elas têm sistemas robustos para processar transações, gerenciar riscos e analisar tendências de mercado. A IA, particularmente a IA vertical, pode atuar como uma camada poderosa sobre essa infraestrutura existente, aumentando a eficiência, a precisão e a tomada de decisões.
A Ascensão das Aplicações de IA Vertical
Enquanto os modelos de IA de propósito geral ganharam as manchetes, a verdadeira ação, de acordo com muitos especialistas, está na IA específica da indústria, ou vertical. Wei Zhongwei, secretário do conselho da MetaX Integrated Circuits, com sede em Xangai, destacou a crescente demanda por aplicações de IA vertical em vários setores, incluindo finanças, transporte, educação e pesquisa científica.
O que torna as finanças diferentes?
A natureza do trabalho é diferente. Ao contrário dos modelos de IA gerais que são treinados em vastos e diversos conjuntos de dados, os modelos de IA vertical são adaptados às nuances e requisitos específicos de uma determinada indústria. Em finanças, isso significa entender regulamentações complexas, instrumentos financeiros intrincados e as sutis dinâmicas do comportamento do mercado. Uma IA de propósito geral pode ser capaz de escrever um artigo de notícias decente sobre o mercado de ações, mas um modelo de IA vertical pode potencialmente prever movimentos de mercado, identificar transações fraudulentas ou personalizar o aconselhamento de investimento com muito mais precisão.
Os Impulsionadores da Inovação: Automóveis e Smartphones
Além das finanças, a discussão no Lujiazui Financial Salon também abordou outros impulsionadores importantes da inovação em IA. Li Jing apontou que as indústrias automotiva e de smartphones devem estar no centro dos avanços em aplicações e dispositivos de IA.
Qual é a conexão?
Essas indústrias, como as finanças, estão gerando grandes quantidades de dados. Carros autônomos, por exemplo, dependem de um fluxo constante de informações de sensores, câmeras e sistemas de mapeamento. Os smartphones estão coletando dados sobre o comportamento, preferências e interações do usuário. Esse dilúvio de dados fornece um terreno fértil para os algoritmos de IA aprenderem, se adaptarem e melhorarem.
A IA generativa, um subconjunto da IA que se concentra na criação de novo conteúdo, também deve desempenhar um papel significativo, particularmente no aprimoramento da produção de conteúdo profissional. Imagine ferramentas de IA que podem auxiliar na elaboração de relatórios financeiros, geração de análises de mercado ou até mesmo na criação de comunicação personalizada para os clientes.
Os Próximos Anos: Um Período Crítico para a Integração da IA
Os próximos dois a três anos estão sendo vistos como um período crucial para a IA acelerar sua integração em todos os setores. Wei Zhongwei enfatizou a importância da versatilidade, estabilidade e confiabilidade como benchmarks importantes para as tecnologias de IA durante esse período. Isso significa que os provedores de infraestrutura precisarão intensificar seu jogo, fornecendo produtos e serviços de alta qualidade que possam atender aos exigentes requisitos de vários setores.
Não se trata apenas de ter os algoritmos de IA mais poderosos. Trata-se também de garantir que esses algoritmos sejam robustos, confiáveis e adaptáveis a diferentes casos de uso. Considere as possíveis consequências de um sistema de negociação baseado em IA que funcione mal ou faça previsões imprecisas. As apostas são altas e a confiabilidade é fundamental.
Competição Diferenciada em Finanças
Yu Feng, diretor de informações da Guotai Junan Securities, esclareceu a preferência do setor financeiro por modelos de IA vertical. Ele explicou que, ao aproveitar dados proprietários, estratégias de ajuste fino e ajustar os objetivos de treinamento, as empresas financeiras podem obter uma vantagem competitiva.
Em outras palavras, a IA vertical permite que as instituições se diferenciem de seus rivais. Em vez de depender dos mesmos modelos de IA genéricos, elas podem criar soluções personalizadas que são adaptadas de forma única às suas necessidades e estratégias específicas. Isso não apenas os ajuda a evitar as armadilhas das abordagens de investimento homogeneizadas, mas também atenua os riscos de volatilidade amplificada do mercado que podem surgir do uso generalizado de modelos de IA idênticos.
Navegando pelos Desafios da Integração da IA
A integração da IA nas finanças, e de fato em qualquer indústria, não é isenta de desafios. Li Jing da Stepfun reconheceu que mudanças profundas são necessárias.
Um aspecto fundamental é o acesso. Os fabricantes de dispositivos, por exemplo, precisam fornecer maior acesso aos seus sistemas para permitir uma integração mais profunda dos recursos de IA. Isso significa abrir APIs e permitir que os desenvolvedores de IA acessem a infraestrutura de hardware e software subjacente.
Outro desafio reside no domínio dos provedores de serviços terceirizados. Esses provedores precisam redesenhar fundamentalmente suas estruturas sob arquiteturas de agentes. Esta é uma mudança dos paradigmas tradicionais de desenvolvimento de software para uma abordagem mais centrada na IA, onde os agentes de software atuam de forma autônoma e inteligente.
O Papel do Apoio Político
Além dos obstáculos tecnológicos, Li Jing também enfatizou o papel crucial do apoio político na promoção da adoção da IA. Governos e órgãos reguladores precisam criar um ambiente que incentive a inovação, ao mesmo tempo em que aborda os riscos potenciais e as preocupações éticas.
Isso pode envolver o desenvolvimento de diretrizes claras para a privacidade dedados, o estabelecimento de padrões para a segurança e confiabilidade da IA e o fornecimento de incentivos para as empresas investirem em pesquisa e desenvolvimento de IA.
Abordando as Preocupações com a Privacidade de Dados
A privacidade de dados é uma consideração importante na era da IA, particularmente no setor financeiro, onde informações confidenciais do cliente estão constantemente sendo tratadas. Li Jing abordou essa preocupação de frente, afirmando que a proteção da privacidade não é um desafio intransponível.
‘Tecnologicamente, já identificamos direções promissoras para explorar’, afirmou Li.
O que isso significa?
Isso sugere que já existem soluções tecnológicas em desenvolvimento que podem ajudar a mitigar os riscos de privacidade associados à IA. Estas podem incluir técnicas como a aprendizagem federada, onde os modelos de IA são treinados em conjuntos de dados descentralizados sem aceder diretamente aos dados brutos, ou a privacidade diferencial, que adiciona ruído aos dados para proteger a privacidade individual, permitindo ao mesmo tempo uma análise significativa.
O Caminho a Seguir: Colaboração e Inovação
A mensagem abrangente do Lujiazui Financial Salon é clara: a IA, particularmente a IA vertical, está pronta para transformar a indústria financeira. Os próximos anos serão críticos, exigindo uma estreita colaboração entre provedores de tecnologia, instituições financeiras e formuladores de políticas. O foco será no desenvolvimento de soluções de IA robustas, confiáveis e seguras que possam desbloquear novas oportunidades e impulsionar a inovação, ao mesmo tempo em que abordam os desafios potenciais. A jornada será, sem dúvida, complexa, mas as recompensas potenciais são imensas. A IA vertical não é apenas uma ferramenta, mas um novo paradigma que exige uma nova forma de pensar sobre dados, algoritmos e o próprio negócio financeiro. A capacidade de adaptar-se a esta nova realidade será o fator determinante para o sucesso no futuro das finanças. As empresas que abraçarem a IA vertical estarão melhor posicionadas para competir, inovar e prosperar num mercado cada vez mais complexo e dinâmico. A colaboração entre os diferentes stakeholders será essencial para garantir que a transição para um futuro impulsionado pela IA seja feita de forma responsável e ética, maximizando os benefícios para todos.