TECH TUESDAY é uma série de conteúdo semanal que cobre todos os aspectos da tecnologia do mercado de capitais. TECH TUESDAY é produzido em associação com a Nasdaq.
A inteligência artificial gerativa tem sido um tema quente ultimamente, mas como é que esta tecnologia emergente se traduz de conceptual e abstracta para concreta e tangível quando se trata de vigilância de mercado?
Esta questão foi explorada em um webinar recente da Nasdaq, “Aplicações Práticas de IA Geracional em Vigilância”. Tony Sio, chefe de estratégia regulatória e inovação da Nasdaq, e Reuben Falk, chefe de IA generativa e aprendizado de máquina para serviços financeiros na Amazon Web Services, discutem o que é IA genética e seus usos práticos em aplicações de vigilância, e como a IA pode melhorar e impulsionar a eficiência. Funcionalidade de missão crítica para corretores e operadores de mercado.
Falk prepara o terreno ao fornecer uma definição padrão de Gen AI. Este é um modelo que pode ser treinado em dados não estruturados ou outras mídias e aprender com esses dados de uma forma que possa gerar novos artefatos. O que o torna rentável é a enorme quantidade de dados disponíveis. Os modelos de linguagem em larga escala (LLMs) têm o mesmo conhecimento que os humanos que lêem “tudo sob o sol” há 20.000 anos, disse Falk.
“Mas a limitação é que, embora esses modelos tenham muito conhecimento e algum poder de raciocínio, eles são, em última análise, de natureza probabilística, e mesmo que a resposta seja semelhante à resposta correta, “Isso significa que pode realmente estar errado. Isto é também conhecida como alucinação”, disse Falk. “Esta é uma área de foco para nós da Nasdaq e de outros clientes: como prevenir alucinações e otimizar a precisão.”
Observou-se que alguns casos de uso tradicionais de aprendizado de máquina estão se transformando em casos de uso de inteligência artificial.
“Esses tipos de algoritmos, por exemplo, algoritmos que detectam possíveis fraudes ou não conformidades, estão migrando de sistemas baseados em regras para sistemas tradicionais de aprendizado de máquina, mas não para verdadeiros sistemas generativos de IA. Não”, disse Faulk. “A ideia de tomar decisões ou fazer previsões não é realmente a essência da IA generativa. No entanto, a IA generativa é usada para gerar informações para algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina.”
Falk e Sio concordaram que a vigilância é um terreno fértil para a IA geracional porque expande enormemente o universo de inputs potenciais para a detecção de fraudes de mercado. A aplicação de IA generativa à vigilância pode melhorar a eficácia e a eficiência, especialmente ao navegar em conjuntos crescentes de dados não estruturados, em evolução de comportamentos e em atividades comerciais complexas em mercados e classes de ativos.
No entanto, esta tecnologia também oferece uma utilidade mais ampla a nível empresarial.
A Nasdaq enquadra os casos de uso de IA de duas maneiras diferentes. “Uma delas é como podemos melhorar nossos produtos, incluindo ferramentas de monitoramento, ferramentas de conformidade e negociação com recursos de IA”, disse Sio. “E também olhamos para isso de uma perspectiva empresarial: como podemos melhorar os negócios da Nasdaq? Como estamos usando a IA internamente?”
A Nasdaq está trazendo a Gen AI internamente para companheiros de codificação, criação de conteúdo, descoberta e automação de fluxo de trabalho, disse Sio. Existem também iniciativas em torno da educação em IA para funcionários.
“Na verdade, estamos passando por um processo de qualificação bastante significativo neste momento e estamos pedindo a quase todos os nossos funcionários da Nasdaq que passem por treinamento em IA este ano”, disse Sio. “Esperamos que muitas pessoas escolham a IA generativa como parte de seu treinamento.”
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