Bloomberg — À medida que empresas de tecnologia de todo o mundo correm para criar serviços de inteligência artificial (IA) generativa semelhantes ao ChatGPT, a matéria-prima subjacente necessária - dados - está repentinamente em demanda como nunca antes. E isso se aplica ao mercado financeiro.
A Fidelity Investments é um exemplo: startups e grandes empresas de tecnologia estão cortejando a gigante de investimentos dos Estados Unidos para colocar as mãos em seu “cofre” de dados de serviços financeiros, disse o Chief Information Officer (CIO) Mihir Shah em uma entrevista à Bloomberg News.
Para empresas que buscam construir sistemas de IA generativa para o setor financeiro, as décadas de registros de transações online da Fidelity, transcrições de chamadas de clientes e relatórios de interação face a face do cliente seriam um tesouro. A empresa contém cerca de 8 petabytes de dados – o equivalente a trilhões de páginas de texto impresso.
A Fidelity, que administra mais de US$ 11 trilhões e tem dezenas de milhões de clientes, não se envolveu com nenhum dos pretendentes, disse Shah, que lidera um esforço para extrair valor dos dados da Fidelity. A empresa considerou construir seu próprio modelo de IA, embora não tenha decidido se seguirá esse caminho, disse. Quaisquer dados compartilhados seriam anonimizados e suas informações pessoais seriam eliminadas de acordo com as melhores práticas de segurança, afirmou.
Não é difícil imaginar o valor dos dados dos maiores e mais longevos bancos e empresas de investimento do Brasil, como Itaú (ITUB4) e Bradesco (BBDC4) e BTG Pactual (BPAC11), para citar três exemplos.
Serviços como o ChatGPT são baseados em grandes modelos de linguagem ou sistemas de IA que analisam grandes quantidades de escrita da internet e de outras fontes para determinar como gerar texto com característica humana. A tecnologia estimulou o entusiasmo em todos os setores, à medida que as empresas buscam maneiras de reduzir custos e atender melhor seus clientes - com bancos como JPMorgan Chase (JPM) e Morgan Stanley (MS) entre os que lideram o caminho.
A empresa que desenvolveu o ChatGPT, a OpenAI, apoiada por investimento bilionário da Microsoft (MSFT), bem como a Alphabet (GOOG) e a Meta Platforms (META), estão entre os líderes tecnológicos no campo. Todos eles usam principalmente os mesmos dados públicos para treinar seus sistemas para entender e gerar texto ou código de maneira semelhante à humana.
Mas dados proprietários como os da Fidelity permitiriam que um serviço de IA se destacasse da concorrência, disse Shah, que começou na Fidelity há 29 anos e supervisionou a construção de seu site – o primeiro para uma grande empresa de serviços financeiros.
Ele agora está dirigindo a criação de um grande centro de dados da Fidelity baseado na nuvem, parte de um esforço para aproveitá-los melhor.
“A diferenciação estará na combinação de dados primários com dados públicos para ter um grande modelo vertical de linguagem para serviços financeiros”, disse Shah, que mora em Boston, por vídeo. “Já vimos LLMs [grandes modelos de linguagem] verticais surgindo em pesquisas científicas e indústrias de saúde.”
O valor de um grande modelo de linguagem depende muito da quantidade e da qualidade dos dados nos quais ele é treinado. Grandes quantidades de texto, imagens, som e outras informações são necessárias para fazer com que os modelos de IA aprendam padrões e relacionamentos, para que possam gerar conteúdo com base neles.
Os dados da Fidelity são considerados tão atraentes que alguns pretendentes propuseram a construção de um sistema de IA para a empresa gratuitamente, em troca de colaboração, disse Shah. Muitos dos dados da Fidelity são relativamente atuais, salvos nos últimos sete anos de acordo com os requisitos de conformidade mais recentes, disse ele. A Fidelity tem mais de 42 milhões de clientes e administra planos de aposentadoria e outros programas de benefícios para dezenas de milhares de empresas.
À medida que a Fidelity decide como implantar os dados, ela precisa levar em consideração os desafios dos sistemas de IA, como confiabilidade, viés e como as informações de identificação pessoal são processadas, disse Shah. Enquanto isso, a empresa está tomando medidas para reforçar sua infraestrutura de segurança e adicionando mais restrições sobre quem pode acessar os dados, disse ele.
“Estamos exercendo extrema cautela com essas novas ferramentas”, disse Shah. “Com a IA generativa, você não pode confiar totalmente nos resultados.”
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