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Inteligência artificial aplicada a novos negócios e inovação

Pesquisadora de inteligência artificial, Manuela Veloso fala dos experimentos que tem feito no JP Morgan para aplicação prática da IA e machine learning

POR Adriana Fonseca | 30/10/2020 13h55 Inteligência artificial aplicada a novos negócios e inovação Foto: Arseny Togulev (Unsplash)

Inteligência artificial é uma ciência de componentes que usa os algoritmos de computador para processar dados e apoiar tomadas de decisões.

Foi com esse introdução que Manuela Veloso, chefe de pesquisa de inteligência artificial do J.P. Morgan e professora na faculdade de ciência da computação da Carnegie Mellon University, começou sua apresentação sobre “inteligência artificial aplicada a novos negócios e inovação”, em uma live promovida pela Sidia Instituto de Ciência e Tecnologia, de Manaus, e a embaixada dos Estados Unidos em Brasília. 

Pesquisadora há 30 anos, com foco em inteligência artificial e machine learning, Manuela entrou no JP Morgan em 2018 para levar seus conhecimentos de computação para a empresa e aplicar IA e aprendizagem de máquina nos serviços financeiros do banco. 

Segundo ela, a capacidade da IA é processar linguagens, voz, imagens e, com, isso, ser capaz de executar essas decisões em uma tarefa específica. Para exemplificar, ela mostrou um robô, que enxerga através de uma câmera e recebe comando de texto e, com isso, consegue transitar por um corredor. “É uma ciência de muitos aspectos, e há uma tentativa de colocar tudo isso junto. O desafio é colocar todas essas partes juntas, como nesse exemplo do robô”, disse. 

inteligência artificial Foto: Katarzyna Pe (Unsplash)

O que é aprendizagem de máquina (machine learning)

A aprendizagem de máquina, explica Manuela, é uma das vertentes da inteligência artificial. O que ela faz, segundo a executiva e pesquisadora, é usar os dados – que hoje estão tão em evidência – para criar modelos. Os dados, de forma prática, são as informações disponíveis, como aquelas obtidas em compras, uso de cartões de crédito, fotografias, etc. 

“Os dados são exemplos de funções e, a partir desses dados, determinam-se modelos, juntando os dados e fazendo fit para que eles estejam dentro de um modelo. Criamos um modelo para fazer uma estimativa do valor dos dados de pontos que ainda não vimos”, explica. “Temos o conhecimento do passado, mas queremos fazer previsões para o futuro: se fizermos uma escolha aqui, qual será o valor dessa escolha? Esse modelo permite fazer estimativas e previsões. A inteligência artificial permite isso.”

Separar os dados em classificações. É isso o que se faz em aprendizagem de máquina, explica Manuela. Essas classificações ajudam, por exemplo, a determinar que, em determinada situação, o banco concede ou não crédito ao cliente, permite ou não uma compra. “Isso se consegue com a classificação dos dados”, diz a pesquisadora. “A mágica da inteligência artificial e do aprendizado de máquina é aplicar funções aos dados para separá-los e classificá-los.”

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Exemplos práticos do uso de IA e machine learning

No JP Morgan Chase, Manuela diz que os objetivos da inteligência artificial são ajudar na previsão e controle de sistemas econômicos, partilhar dados de forma segura e erradicar o crime financeiro. Além disso, a IA é usada para empoderar os funcionários, para que os clientes tenham uma experiência perfeita e para atender as regras de compliance. Por fim, mas não menos importante, é usada para que os sistemas sejam eticamente corretos.

Nesse sentido, Manuela e sua equipe desenvolvem alguns projetos usando IA. Ela cita dois.

Em um deles, usou a tecnologia para mostrar que a análise de imagens via inteligência artificial pode ajudar na tomada de decisão de comprar ou não ações – um possível apoio para quem atua no mercado financeiro. 

Nesse experimento, a equipe associou imagens de gráficos que mostram variações de ações, transformou isso em dados e treinou uma rede neuronal para a tomada de decisões. O modelo mostrou 95% de precisão. “É um exemplo com muito impacto, que imagens não são apenas para apresentar objetos do mundo real, mas para representar objetos abstratos para tomar decisões”, diz Manuela. “Não é só ler texto e comunicar por voz, é usar imagens para tomar decisões.” Por enquanto, trata-se de um experimento, ainda não é utilizado, portanto, no dia a dia da operação do banco.

Em outro exemplo, ela mostrou a eficácia da IA para ajudar os funcionários do banco a criarem apresentações de companhias.

“Quando uma pessoa quer fazer um conjunto de slides de uma companhia, normalmente faz isso a mão. Esse projeto automatizou isso. A pessoa faz um briefing e através de transformação da linguagem o sistema de inteligência artificial gera os slides”

Manuela Veloso, chefe de pesquisa de inteligência artificial do J.P. Morgan


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