Inteligência artificial em finanças digitais e cryptomercados: desafios e oportunidades

Resumo

A Inteligência Artificial (IA) e campos relacionados, como aprendizado de máquina e robótica, estão mudando o mundo, como o conhecemos. Isso também vale para a área financeira. Além disso, o progresso da digitalização nas finanças criou novos mercados, especialmente os chamados criptomercados, que incluem Bitcoin, Ethereum e muitos outros criptoativos. Tais ativos são caracterizados por alta volatilidade e diferentes visões sobre sua viabilidade e métodos de avaliação. Recentes avanços em IA, como aprendizado profundo, trazem novas oportunidades para inovação e pesquisa. No entanto, também existem muitas armadilhas em ambientes financeiros para agentes autônomos, que muitas vezes são incompreendidas ou simplesmente desconhecidas por muitos profissionais e pesquisadores de IA. Decisões financeiras podem ser muito mais difíceis do que reconhecer rostos ou dirigir carros, porque os padrões em finanças geralmente evoluem com o passar do tempo e quais informações são relevantes podem mudar drasticamente com os ativos financeiros. Nesta iniciativa, pretendemos (1) esclarecer e descrever o ambiente financeiro para pesquisadores e praticantes de IA, incluindo as várias armadilhas (2) desenvolver procedimentos conceituais e metodológicos para enfrentar esses problemas tanto nos tradicionais quanto nos criptomercados (3) identificar ou criar ferramentas de apoio à aplicação dos procedimentos definidos. Este projeto se beneficia de trabalhos recentes e relevantes publicados na intersecção das áreas de Economia e Computação. De fato, a ACM criou um grupo de interesse especial para incentivar pesquisas na interface entre economia e computação, incluindo Finanças, Inteligência Artificial e muitas outras áreas. Iniciativas como esta podem beneficiar ambas as áreas e podem ter impacto em aplicações práticas não apenas como solução baseada em IA para problemas financeiros, mas também podem contribuir para o desenvolvimento ou aprimoramento de novos algoritmos de IA. (AU)