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Sistemas inteligentes ajudam bancos a inovar

Computação cognitiva pode ser aplicada para a melhora da segurança e da precisão no mercado financeiro

Computação cognitiva: sistema pode detectar a tentativa de invasão de uma conta corrente comparando a navegação do invasor com a que o verdadeiro dono da conta costuma fazer (Shutterstock)
DR

Da Redação

Publicado em 15 de abril de 2016 às 18h16.

A computação cognitiva possibilita aos computadores aprender como o cérebro humano e utilizar esse conhecimento. Eles são capazes de compreender a linguagem natural das pessoas, como a voz, além dos chamados dados não estruturados, como texto, documentos e imagem. Assim, quanto mais informações disponíveis para processar, mais inteligentes serão esses sistemas, capazes de fazer um número imenso de conexões e oferecer insights poderosos. Por essa razão, a indústria financeira é uma excelente candidata a se beneficiar do poder da computação cognitiva.

É possível, por exemplo, utilizá-la no processamento de voz ou imagem de uma pessoa para biometria, o que pode gerar mais segurança para um banco. “A cognição pode ser usada para verificar, a partir dos dados desestruturados recebidos, a identidade de uma pessoa pela voz, pela face ou até mesmo por seu comportamento dentro do sistema”, diz José Augusto Stuchi, líder da plataforma tecnológica cognitiva do Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Telecomunicações (CPqD), um centro de pesquisa em TI instalado em Campinas (SP).

A capacidade que os sistemas cognitivos têm para estruturar as informações e analisá-las a partir de padrões anteriores permite a eles realizar tarefas com um grau de assertividade muitas vezes maior que os sistemas tradicionais. Eles podem, por exemplo, detectar uma tentativa de invasão de uma conta corrente comparando a navegação do invasor dentro do sistema do banco com aquela que o verdadeiro dono da conta costuma fazer.

Alimentado com os dados corretos, esses sistemas podem até mesmo elaborar uma metodologia inteiramente nova e mais eficiente para realizar essa mesma proteção contra fraudes, sem a prévia instrução de programadores humanos.

“É importante lembrar a necessidade de termos dados para alimentar esses sistemas de inteligência artificial”, afirma Claudio Soutto, líder da área de tecnologia da consultoria Deloitte. “As vantagens do alto poder de processamento são claras. Como exemplo de potenciais beneficiários estão as empresas seguradoras, que lidam com estimativas de risco e podem usar dados anteriores para tornar essas avaliações ainda mais precisas.”

Segundo Stuchi, do CPqD, os sistemas cognitivos podem ainda ajudar entidades que lidam com o complexo mercado de ações. “Existe hoje muita gente tentando utilizar padrões anteriores e análises históricas para fazer previsões do mercado financeiro.” Um sistema cognitivo pode fazer isso com grande eficiência.

Assim como um pesquisador pode usar essa tecnologia para compreender a evolução de um vírus ao longo de décadas, e um meteorologista pode estimar a quantidade de chuva ao processar médias de estações anteriores, um analista financeiro conseguirá fazer suas próprias investigações tendo como base diferentes tipos de dados.

O que unifica todos os exemplos e torna os sistemas cognitivos cada vez mais necessários é sua capacidade para absorver uma grande quantidade de informações e gerar novos conhecimentos. O sistema aprende como um cérebro graças a algoritmos sofisticados de aprendizado e, assim, ganha uma base cada vez maior (e melhor) de dados.

A partir dela, é aplicada toda a capacidade de hardware, que inclui processadores de múltiplos núcleos, assim como placas gráficas que fazem processamento paralelo. O resultado é inteligência artificial capaz de auxiliar o homem em diversas atividades que exigem a manipulação de dados em massa, como no sistema financeiro.

Mas o grau de complexidade dos bancos continuará a exigir a criatividade humana, que tem seu potencial expandido com o auxílio da computação. “As redes neurais estão crescendo, temos hardware para isso e, assim, os sistemas passam a ser melhores que humanos em algumas tarefas”, diz Stuchi, do CPqD. “Essa computação é evolutiva, pois aprende ao longo do tempo. Mas não possui a criatividade da mente humana.”

Seja no cálculo de riscos, na luta contra fraudes ou em atividades mais complexas, como acompanhar e estimar os movimentos do mercado de ações, existem múltiplas maneiras de a computação cognitiva ajudar o mercado financeiro e seus profissionais a serem cada vez mais inovadores nos negócios.

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A computação cognitiva possibilita aos computadores aprender como o cérebro humano e utilizar esse conhecimento. Eles são capazes de compreender a linguagem natural das pessoas, como a voz, além dos chamados dados não estruturados, como texto, documentos e imagem. Assim, quanto mais informações disponíveis para processar, mais inteligentes serão esses sistemas, capazes de fazer um número imenso de conexões e oferecer insights poderosos. Por essa razão, a indústria financeira é uma excelente candidata a se beneficiar do poder da computação cognitiva.

É possível, por exemplo, utilizá-la no processamento de voz ou imagem de uma pessoa para biometria, o que pode gerar mais segurança para um banco. “A cognição pode ser usada para verificar, a partir dos dados desestruturados recebidos, a identidade de uma pessoa pela voz, pela face ou até mesmo por seu comportamento dentro do sistema”, diz José Augusto Stuchi, líder da plataforma tecnológica cognitiva do Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Telecomunicações (CPqD), um centro de pesquisa em TI instalado em Campinas (SP).

A capacidade que os sistemas cognitivos têm para estruturar as informações e analisá-las a partir de padrões anteriores permite a eles realizar tarefas com um grau de assertividade muitas vezes maior que os sistemas tradicionais. Eles podem, por exemplo, detectar uma tentativa de invasão de uma conta corrente comparando a navegação do invasor dentro do sistema do banco com aquela que o verdadeiro dono da conta costuma fazer.

Alimentado com os dados corretos, esses sistemas podem até mesmo elaborar uma metodologia inteiramente nova e mais eficiente para realizar essa mesma proteção contra fraudes, sem a prévia instrução de programadores humanos.

“É importante lembrar a necessidade de termos dados para alimentar esses sistemas de inteligência artificial”, afirma Claudio Soutto, líder da área de tecnologia da consultoria Deloitte. “As vantagens do alto poder de processamento são claras. Como exemplo de potenciais beneficiários estão as empresas seguradoras, que lidam com estimativas de risco e podem usar dados anteriores para tornar essas avaliações ainda mais precisas.”

Segundo Stuchi, do CPqD, os sistemas cognitivos podem ainda ajudar entidades que lidam com o complexo mercado de ações. “Existe hoje muita gente tentando utilizar padrões anteriores e análises históricas para fazer previsões do mercado financeiro.” Um sistema cognitivo pode fazer isso com grande eficiência.

Assim como um pesquisador pode usar essa tecnologia para compreender a evolução de um vírus ao longo de décadas, e um meteorologista pode estimar a quantidade de chuva ao processar médias de estações anteriores, um analista financeiro conseguirá fazer suas próprias investigações tendo como base diferentes tipos de dados.

O que unifica todos os exemplos e torna os sistemas cognitivos cada vez mais necessários é sua capacidade para absorver uma grande quantidade de informações e gerar novos conhecimentos. O sistema aprende como um cérebro graças a algoritmos sofisticados de aprendizado e, assim, ganha uma base cada vez maior (e melhor) de dados.

A partir dela, é aplicada toda a capacidade de hardware, que inclui processadores de múltiplos núcleos, assim como placas gráficas que fazem processamento paralelo. O resultado é inteligência artificial capaz de auxiliar o homem em diversas atividades que exigem a manipulação de dados em massa, como no sistema financeiro.

Mas o grau de complexidade dos bancos continuará a exigir a criatividade humana, que tem seu potencial expandido com o auxílio da computação. “As redes neurais estão crescendo, temos hardware para isso e, assim, os sistemas passam a ser melhores que humanos em algumas tarefas”, diz Stuchi, do CPqD. “Essa computação é evolutiva, pois aprende ao longo do tempo. Mas não possui a criatividade da mente humana.”

Seja no cálculo de riscos, na luta contra fraudes ou em atividades mais complexas, como acompanhar e estimar os movimentos do mercado de ações, existem múltiplas maneiras de a computação cognitiva ajudar o mercado financeiro e seus profissionais a serem cada vez mais inovadores nos negócios.

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