No mundo da nova economia a velocidade do desenvolvimento da tecnologia da informação e comunicação (TIC) continua a crescer com um ritmo sem precedentes e novos termos tecnológicos surgirão em um fluxo infinito. Para a maioria das pessoas, até mesmo para especialistas do setor, tornou-se uma tarefa quase impossível acompanhar essa evolução constante. Recentemente, outro novo termo surgiu, cunhando as quatro tecnologias principais como “ABCD” – representando A (Inteligência Artificial), B (Blockchain), C (Computação em Nuvem) e D (Big Data).
Lógico que essas não são tecnologias totalmente novas e já estão por aí há bastante tempo. As ABCDs já existem e têm impactado muitas empresas, especialmente as do setor financeiro, onde suas aplicações são mais evidentes. A plataforma baseada na Web também expandiu os canais e métodos de disseminação de dados, reduzindo bastante o fenômeno da assimetria de informações e ampliando a base de clientes para o lado da oferta e da demanda de serviços financeiros.
Sob esse novo ecossistema financeiro, os participantes do mercado podem agora realizar transações e interagir uns com os outros diretamente, removendo as restrições de tempo e espaço, melhorando a eficiência das transações e reduzindo o custo de agências intermediárias. A aplicação mais comum de IA em tecnologia financeira é o Chatbot. Outras soluções, como gestão de patrimônio, empréstimos de crédito e antifraude, também podem ser auxiliadas pela IA.
Atualmente, existem dois tipos de processos automatizados baseados em robôs e tecnologia de IA: IA de processo e IA básica. Os aplicativos de IA baseados em processos podem processar dados estruturados e obter resultados determinísticos. O conceito é aplicar regras e estrutura para padronizar tarefas e fluxos de trabalho que não apenas aumentem a eficiência, mas também reduzam os custos. Os robôs de processo podem ser classificados como uma IA que imita o comportamento humano, enquanto os aplicativos básicos de IA são bons no processamento de dados não estruturados e podem obter resultados probabilísticos. Essas tecnologias incluem aprendizado de máquina, serviços cognitivos e plataformas de computação, que podem ajudar a auxiliar na detecção de fraudes e outros crimes financeiros relacionados.
Quanto à tecnologia de blockchain, ela tem recebido grande atenção nos últimos anos devido à popularização da criptomoeda. Seus atributos são tecnologia de abertura, imutabilidade, descentralização e vantagens inerentes às aplicações financeiras pois, em essência, o blockchain é um ecossistema financeiro que resolve principalmente o problema de confiança e segurança. Enquanto a maioria das outras tecnologias se concentra principalmente em melhorar a produtividade, o blockchain, por outro lado, é mais sobre como mudar a psicologia e os hábitos.
No futuro, os aplicativos blockchain continuarão a se desenvolver para várias direções e diferentes aplicações, como faturamento, pagamento, seguro e cadeia de suprimentos. Ele será altamente diferenciado em várias dimensões, como tempo real, alta simultaneidade e latência, e derivará novas soluções técnicas diversificadas. O estado atual do blockchain está longe de ser finalizado e continuará a evoluir no futuro. Há espaço para melhoria da eficiência em aspectos técnicos, como algoritmos de consenso, fragmentação de serviço, métodos de processamento e formas organizacionais.
Por outro lado, o desenvolvimento da tecnologia de computação em nuvem é comparativamente mais evoluído, especialmente em aplicativos financeiros. Devido aos ricos recursos de dados disponíveis na indústria e ao alto grau de confiança nos dados para o desenvolvimento de negócios, as instituições financeiras maiores agora estão usando principalmente tecnologias de computação em nuvem com código aberto. As soluções tradicionais de computação, rede e armazenamento em nuvem, tornaram-se obsoletas.
O que as empresas exigem é o PaaS (Plataforma Como Serviço) de nível superior ou até mesmo SaaS (Software como serviço). A tecnologia de computação em nuvem pode fornecer às instituições financeiras uma plataforma unificada, integrar efetivamente vários sistemas de informação na estrutura financeira, eliminar ilhas de informação e lidar com emergências institucionais com total consideração de segurança da informação, conformidade regulatória, isolamento de dados e neutralidade. Habilitando as empresas a desenvolver e implantar suas ofertas online rapidamente e fornecer maior flexibilidade para futuras inovações e reformas de negócios.
Em termos de big data, sem dúvida ele terá um impacto profundo em nossas vidas e será uma grande força motriz nos próximos anos. Espera-se que nos próximos anos, grandes fornecedores de TI busquem fusões e aquisições agressivas a fim de melhorar sua própria qualidade e fonte de big data. Os primeiros envolvidos, provavelmente, serão fornecedores de software de análise de gerenciamento de informações, análise preditiva e apresentação de dados vendedores.
Além disso, alguns analistas acreditam que um novo método revolucionário aparecerá na análise de big data e muitos algoritmos anteriores e teorias básicas podem produzir novos avanços teóricos. O aprendizado de máquina continuará a ser a tecnologia central da análise de big data, a combinação de inteligência artificial e ciência do cérebro humano.
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