Na vida real, há uma variedade de situações que requerem o controle de estratégias, ou seja, a aprendizagem por reforço, como método para estudar a tomada de decisões e o comportamento do usuário. Conforme Shangestudo da Universidade de Contabilidade e Finanças de Xangai indica que a abordagem clássica à criação de IA exige que os programadores codifiquem manualmente cada regra que define o comportamento do software..
Nós usamos a análise de sentimento como uma ferramenta crucial para previsões no mercado financeiro e decisões de investimento.
Óscar Barba
Cofundador e CTO da Coinscrap Finance
A melhoria dos algoritmos é uma oportunidade para os bancos
Ao contrário da IA baseada em regras, programas de aprendizagem automática desenvolvem seu comportamento examinando grandes quantidades de dados e encontrando correlações significativas. Embora a aprendizagem de máquina e seu subconjunto mais avançado, a aprendizagem profunda, possam os programas de aprendizagem de máquina anteriormente eram considerados inviáveis para os computadores, eles se baseiam em grandes quantidades de dados previamente coletados.
Isso limita a sua aplicação a áreas onde os dados rotulados são escassos. Aqui é onde entra a aprendizagem por reforço, de acordo com Yixuan Guo (2022). Seres humanos e animais superiores podem participar numa interação contínua com o seu ambiente externo para entendê-lo. Além disso, ambos têm a capacidade de aprender continuamente para tomar decisões mais racionais.
A aprendizagem de máquina tem uma série de vantagens sobre a aprendizagem humana, e tem sido demonstrado que o conhecimento baseado em máquinas supera em muito as capacidades do cérebro humano em termos de memorização de conhecimentos, compreensão e entendimento. O valor de usar aprendizagem de máquina nas finanças é cada vez mais evidente.
A múltiplos usos e das benefícios da análise de sentimento em finanças
Os bancos e outras instituições financeiras se esforçam para melhorar a segurança ou a análise financeira e agilizar os processos, a aprendizagem de máquina está a tornar-se na tecnologia mais usada no setor. Ela é usada para oferecer novos serviços de previsão financeira, atendimento ao cliente e segurança de dados. E também, é claro, para analisar o sentimento.
Na fase de pré-processamento, por exemplo, características relacionadas ao sentimento são extraídas das notícias financeiras. Esse enfoque é usado para prever as tendências do mercado e tomar decisões de investimento baseadas em dados. Adicionando gráficos de conhecimento à análise, é possível entender melhor as características do mercado de valores.
Essas ferramentas escutam temas, tendências e padrões em mídias e redes sociais para extrair o sentimento que pode gerar previsões precisas em nível macro ou micro-econômicoMas também são fundamentais para entender os gostos e preferências dos consumidores e criar uma experiência mais conectada com eles dentro das plataformas digitais.
Aqui está um artigo sobre como os bancos já estão aplicando inteligência artificial.
Uma previsão pessoal sobre o futuro da análise de sentimento
As instituições financeiras podem aumentar a lealdade e a satisfação dos clientes aproveitando o conhecimento adquirido por meio dessa tecnologia. Se o enriquecimento dos dados também for combinado, é possível obter uma compreensão profunda de seus gastos, analisar transações recorrentes, e prever futuras necessidades. Isso nos leva à possibilidade de lançar recomendações hiper personalizadas que melhorem seu relacionamento com o banco.
Até agora, o maior sucesso na classificação de sentimentos foi alcançado usando representações bidirecionais contemporâneas do codificador de modelos de transdutores (BERT). Os sistemas de transdutores pré-treinados foram aprimorados num conjunto de dados de textos financeiros rotulados para prever as pontuações de sentimentos de notícias de fontes confiáveis. É muito provável que novos estudos surjam a esse respeito e que os algoritmos continuem melhorando.
Na Coinscrap Finance, usamos a análise de sentimento como uma ferramenta crucial para previsões no mercado financeiro e decisões de investimento. A classificação de texto é fundamental numa variedade de aplicações, como nas pesquisas na web, mineração de opiniões ou detecção de eventos.
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Sobre o autor
Óscar Barba é cofundador e CTO da Coinscrap Finance. Ele é um especialista Gestor Scrum com mais de 6 anos de experiência na coleta e análise semântica de dados no setor financeiro, classificação de transações bancárias, deep learning aplicado em sistemas de análise de sentimento do mercado de ações e medição da pegada de carbono associada aos dados transacionais.
Doutor em Tecnologias da Informação pela Universidade de Vigo, possui um Mestrado em Engenharia Informática, Mestrado em Comércio Eletrónico pela Universidade de Salamanca, Certificado Scrum Manager e Gestão de Projetos pelo CNTG, Certificado em Arquitetura SOA e Serviços Web pela Universidade de Salamanca. Recentemente obteve a certificação ITIL Fundamentals, um reconhecimento às boas práticas na gestão de serviços de TI.
