A Inteligência Artificial (Artificial Intelligence - AI) tem avançado rapidamente em nosso dia-a-dia. Por exemplo, hoje podemos seguir rotas mais rápidas em nossas viagens de automóvel por meio de algoritmos de AI que analisam e exploram dados de telefonia. Empresas de streaming de vídeo, usando AI, podem sugerir programas que têm maior probabilidade de satisfazerem nosso gosto.
Mais recentemente, o ChatGPT tem mostrado diversas habilidades que podem contribuir para algumas atividades dos seres humanos como, por exemplo, responder indagações, gerar textos sobre um determinado tema, indicar códigos em diferentes linguagens de programação, etc.
As aplicações de AI para a indústria também têm se desenvolvido de forma acelerada. Por exemplo, na área de saúde, a AI pode auxiliar no diagnóstico de doenças por imagens. Na área de telecomunicações, pode contribuir na otimização de redes ou em manutenção preventiva. Na aviação, pode ser utilizado em previsão de demanda por rotas aéreas.
Na indústria financeira, as aplicações de IA são particularmente extensas como, por exemplo, em detecção de fraude, no desenvolvimento de estratégias de trading, na interação com clientes, na venda de produtos financeiros, na avaliação de riscos etc...
Pesquisadores do CIEF têm realizado diversos estudos aplicando AI em economia e finanças. Um dos estudos, em parceria com pesquisadores do Brasil e do exterior, utilizou técnicas de aprendizagem de máquina (Machine Learning – ML), uma sub-área de inteligência artificial, para modelagem de risco de crédito corporativo.
Na pesquisa, são testados diversos algoritmos de aprendizagem de máquina (Support Vector Machines, Bagging, Boosting, Random Forest, Artificial Neural Networks), comparando com técnicas estatísticas tradicionais (Análise Discriminante, Regressão Logística), usando mais de 10.000 observações empresa-ano do mercado americano. Os resultados apontam para desempenhos substancialmente melhores das técnicas de Machine Learning, em comparação com os modelos estatísticos, para a previsão de falência de empresas.
A referência para o artigo é:
Machine learning models and bankruptcy prediction Flavio Barboza, F., Kimura, H., Altman, E. (2017). Expert Systems With Applications 83 (2017) 405–417.
doi: 10.1016/j.eswa.2017.04.006
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