A psicologia da inteligência artificial no mercado financeiro
A utilização da IA no mercado financeiro é, sem dúvida, uma inovação poderosa, trazendo consigo a promessa de transformar radicalmente a maneira como os mercados operam. Uma das principais vantagens da IA é sua capacidade de analisar grandes quantidades de dados em tempo real. Segundo Agrawal, Gans e Goldfarb (2019) em The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda, a IA oferece uma eficiência inigualável na execução de transações e na gestão de portfólios, o que pode resultar em maior precisão e redução de custos operacionais para as instituições financeiras. Além disso, a capacidade da IA de operar sem a influência de emoções é uma das suas vantagens mais notáveis.
Em um mercado em que decisões rápidas e racionais são essenciais, a IA se destaca por sua capacidade de tomar decisões baseadas exclusivamente em algoritmos e dados objetivos, eliminando o impacto de vieses cognitivos que frequentemente prejudicam a tomada dedecisões humanas. Investidores e gestores de fundos, por exemplo, muitas vezes caem em armadilhas psicológicas, como o excesso de confiança ou o efeito de ancoragem, que podem levar a decisões que não apresentam a melhor qualidade possível além de perdas financeiras. A IA, por outro lado, é projetada para minimizar esses riscos, oferecendo uma abordagem mais racional e consistente para a tomada de decisões.
No entanto, a introdução da IA no mercado financeiro também apresenta desafios significativos. Um dos problemas mais críticos é a chamada “caixa preta” dos algoritmos de IA, na qual as decisões são tomadas com base em processos complexos que são frequentemente opacos para os humanos. Isso levanta questões éticas e de responsabilidade, especialmente quando as decisõesautomatizadas levam a resultados adversos.
A falta de transparência nos modelos de IA pode criar uma situação a partir da qual não se consegue entender completamente como e por que certas decisões foram tomadas, o que é particularmente preocupante em um contexto em que erros ou vieses podem ter consequências significativas. Os algoritmos de IA podem perpetuar e até amplificar desigualdades sistêmicas, e certos grupos podem ser penalizados, ou favorecidos, exacerbando as disparidades econômicas e criando um ambiente de incerteza e desconfiança. Além disso, há um risco real de que a “desumanização” das finanças possa resultar em uma falta de discernimento contextual. As condições de mercado podem mudar rapidamente e exigir uma resposta adaptativa que vai além do que os algoritmos de IA foram programados para considerar.
Outro aspecto crucial é o impacto da IA na percepção de controle e confiança dos investidores. Quando as decisões de investimento são automatizadas, eles podem sentir que perderam o controle sobre suas próprias finanças. Essa sensação de alienação pode levar a uma diminuição da confiança nas decisões tomadas em seu nome, mesmo que essas decisões sejam baseadas em análises robustas e imparciais. A falta de confiança pode levá-los a evitar oportunidades de mercado promissoras, subutilizando o potencial de suas carteiras e impactando negativamente o desempenho financeiro a longo prazo.
Além disso, a ascensão da IA no mercado financeiro levanta questões sobre a substituição do trabalho humano por máquinas, um tópico de grande relevância psicológica e social. A IA, com sua capacidade de executar tarefas com eficiência e precisão, pode tornar redundantes muitas das funções que antes exigiam habilidades humanas especializadas.
À medida que o mercado financeiro continua a evoluir com a integração da IA, é importante que esses fatores sejam considerados para garantir que a tecnologia seja utilizada de maneira ética e eficaz, sem comprometer a integridade do processo decisório e o bem-estar psicológico dos indivíduos envolvidos.
SOUZA, Ronaldo. A psicologia da inteligência artificial no mercado financeiro. Disponível em: https://www.gov.br/investidor/pt-br/penso-logo-invisto/. Acesso em: 7 jan. 2025. Adaptado
O acento grave está empregado de acordo com a norma-padrão da Língua Portuguesa, na seguinte frase:
A psicologia da inteligência artificial no mercado financeiro
A utilização da IA no mercado financeiro é, sem dúvida, uma inovação poderosa, trazendo consigo a promessa de transformar radicalmente a maneira como os mercados operam. Uma das principais vantagens da IA é sua capacidade de analisar grandes quantidades de dados em tempo real. Segundo Agrawal, Gans e Goldfarb (2019) em The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda, a IA oferece uma eficiência inigualável na execução de transações e na gestão de portfólios, o que pode resultar em maior precisão e redução de custos operacionais para as instituições financeiras. Além disso, a capacidade da IA de operar sem a influência de emoções é uma das suas vantagens mais notáveis.
Em um mercado em que decisões rápidas e racionais são essenciais, a IA se destaca por sua capacidade de tomar decisões baseadas exclusivamente em algoritmos e dados objetivos, eliminando o impacto de vieses cognitivos que frequentemente prejudicam a tomada dedecisões humanas. Investidores e gestores de fundos, por exemplo, muitas vezes caem em armadilhas psicológicas, como o excesso de confiança ou o efeito de ancoragem, que podem levar a decisões que não apresentam a melhor qualidade possível além de perdas financeiras. A IA, por outro lado, é projetada para minimizar esses riscos, oferecendo uma abordagem mais racional e consistente para a tomada de decisões.
No entanto, a introdução da IA no mercado financeiro também apresenta desafios significativos. Um dos problemas mais críticos é a chamada “caixa preta” dos algoritmos de IA, na qual as decisões são tomadas com base em processos complexos que são frequentemente opacos para os humanos. Isso levanta questões éticas e de responsabilidade, especialmente quando as decisõesautomatizadas levam a resultados adversos.
A falta de transparência nos modelos de IA pode criar uma situação a partir da qual não se consegue entender completamente como e por que certas decisões foram tomadas, o que é particularmente preocupante em um contexto em que erros ou vieses podem ter consequências significativas. Os algoritmos de IA podem perpetuar e até amplificar desigualdades sistêmicas, e certos grupos podem ser penalizados, ou favorecidos, exacerbando as disparidades econômicas e criando um ambiente de incerteza e desconfiança. Além disso, há um risco real de que a “desumanização” das finanças possa resultar em uma falta de discernimento contextual. As condições de mercado podem mudar rapidamente e exigir uma resposta adaptativa que vai além do que os algoritmos de IA foram programados para considerar.
Outro aspecto crucial é o impacto da IA na percepção de controle e confiança dos investidores. Quando as decisões de investimento são automatizadas, eles podem sentir que perderam o controle sobre suas próprias finanças. Essa sensação de alienação pode levar a uma diminuição da confiança nas decisões tomadas em seu nome, mesmo que essas decisões sejam baseadas em análises robustas e imparciais. A falta de confiança pode levá-los a evitar oportunidades de mercado promissoras, subutilizando o potencial de suas carteiras e impactando negativamente o desempenho financeiro a longo prazo.
Além disso, a ascensão da IA no mercado financeiro levanta questões sobre a substituição do trabalho humano por máquinas, um tópico de grande relevância psicológica e social. A IA, com sua capacidade de executar tarefas com eficiência e precisão, pode tornar redundantes muitas das funções que antes exigiam habilidades humanas especializadas.
À medida que o mercado financeiro continua a evoluir com a integração da IA, é importante que esses fatores sejam considerados para garantir que a tecnologia seja utilizada de maneira ética e eficaz, sem comprometer a integridade do processo decisório e o bem-estar psicológico dos indivíduos envolvidos.
SOUZA, Ronaldo. A psicologia da inteligência artificial no mercado financeiro. Disponível em: https://www.gov.br/investidor/pt-br/penso-logo-invisto/. Acesso em: 7 jan. 2025. Adaptado
O tema central desse texto, que aborda o emprego da IA no mercado financeiro, pode ser resumido na seguinte frase:
Uma empresa de tecnologia deseja lançar um novo aplicativo web e precisa de uma solução que facilite a implantação sem que sua equipe precise gerenciar servidores, sistemas operacionais ou atualizações de infraestrutura. A empresa optou pela utilização do modelo de computação em nuvem.
Nesse contexto, a empresa deve adotar o modelo
Em uma equipe de desenvolvimento que trabalha em um sistema bancário, os desenvolvedores estão enfrentando dificuldades em integrar o código que foi desenvolvido de maneira isolada por vários desenvolvedores. O código está sendo testado manualmente por cada desenvolvedor, mas há um grande atraso na detecção de erros e conflitos, resultando em muitos bugs, descobertos apenas nas fases mais avançadas do projeto. Com o aumento do número de desenvolvedores e a complexidade do sistema, a equipe decide adotar uma abordagem de Integração Contínua.
Ao tomar essa decisão, a equipe levou em conta que essa abordagem
Uma empresa está enfrentando dificuldades no gerenciamento de permissões de acesso aos seus sistemas internos. Alguns funcionários conseguem visualizar informações confidenciais que não são necessárias para suas funções, enquanto outros relatam dificuldades para acessar recursos essenciais. Para resolver isso, a equipe de TI decide implementar o modelo de Controle de Acesso Baseado em Papéis (Role-Based Access Control – RBAC).
No modelo de Controle de Acesso Baseado em Papéis (RBAC), como são atribuídas as permissões de acesso aos usuários?
A gerência do processador adota uma política de escalonamento que define os critérios para determinar qual processo será escolhido para fazer uso do processador. As características de cada sistema operacional determinam os principais aspectos da implementação da política de escalonamento. Um problema crítico nos algoritmos de escalonamento é o bloqueio de processos por tempo indefinido, conhecido como estagnação (starvation).
A política de escalonamento de processos que pode provocar a estagnação é o
Um dos conceitos da Programação Orientada a Objetos (POO) é o de polimorfismo.
Uma importante vantagem do uso de polimorfismo segundo o paradigma de POO é que ele
Um técnico bancário está aprofundando seus conhecimentos em testes de software, buscando identificar o mais adequado para avaliar o limite de capacidade do sistema e como ele se comporta sob pressão, considerando, inclusive, seu tempo de resposta e sua escalabilidade.
Nesse contexto, o técnico deve utilizar o teste de
Um funcionário da área de desenvolvimento trabalha com bancos de dados de diversas áreas de uma empresa. Ele precisa, utilizando o comando CREATE TABLE da linguagem relacional SQL, criar uma tabela em um desses bancos de dados.
A sintaxe correta desse comando é apresentada em
Em 1976, Peter Chen propôs o Modelo Entidade-Relacionamento (MER) para projetos de bancos de dados.
No MER, um atributo composto é aquele que se aplica às(aos)
Analise as seguintes afirmações sobre indexação em bancos de dados relacionais.
I - Índices B-tree organizam os dados em uma árvore de busca balanceada, permitindo consultas por intervalos e operações de comparação e ordenação.
II - Índices Hash são adequados para operações de comparações por igualdade, utilizando funções de aleatorização para mapear as chaves de busca aos endereços dos registros físicos.
III - Índices Bitmap são especialmente úteis para representar categorias de valores no domínio de atributos (colunas).
IV - os índices, independentemente do tipo, garantem que os registros correspondentes às tuplas de uma tabela sejam armazenados fisicamente na ordem determinada pela chave de índice, o que acelera tanto as consultas quanto as inserções.
É correto APENAS o que se afirma em
A psicologia da inteligência artificial no mercado financeiro
A utilização da IA no mercado financeiro é, sem dúvida, uma inovação poderosa, trazendo consigo a promessa de transformar radicalmente a maneira como os mercados operam. Uma das principais vantagens da IA é sua capacidade de analisar grandes quantidades de dados em tempo real. Segundo Agrawal, Gans e Goldfarb (2019) em The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda, a IA oferece uma eficiência inigualável na execução de transações e na gestão de portfólios, o que pode resultar em maior precisão e redução de custos operacionais para as instituições financeiras. Além disso, a capacidade da IA de operar sem a influência de emoções é uma das suas vantagens mais notáveis.
Em um mercado em que decisões rápidas e racionais são essenciais, a IA se destaca por sua capacidade de tomar decisões baseadas exclusivamente em algoritmos e dados objetivos, eliminando o impacto de vieses cognitivos que frequentemente prejudicam a tomada dedecisões humanas. Investidores e gestores de fundos, por exemplo, muitas vezes caem em armadilhas psicológicas, como o excesso de confiança ou o efeito de ancoragem, que podem levar a decisões que não apresentam a melhor qualidade possível além de perdas financeiras. A IA, por outro lado, é projetada para minimizar esses riscos, oferecendo uma abordagem mais racional e consistente para a tomada de decisões.
No entanto, a introdução da IA no mercado financeiro também apresenta desafios significativos. Um dos problemas mais críticos é a chamada “caixa preta” dos algoritmos de IA, na qual as decisões são tomadas com base em processos complexos que são frequentemente opacos para os humanos. Isso levanta questões éticas e de responsabilidade, especialmente quando as decisõesautomatizadas levam a resultados adversos.
A falta de transparência nos modelos de IA pode criar uma situação a partir da qual não se consegue entender completamente como e por que certas decisões foram tomadas, o que é particularmente preocupante em um contexto em que erros ou vieses podem ter consequências significativas. Os algoritmos de IA podem perpetuar e até amplificar desigualdades sistêmicas, e certos grupos podem ser penalizados, ou favorecidos, exacerbando as disparidades econômicas e criando um ambiente de incerteza e desconfiança. Além disso, há um risco real de que a “desumanização” das finanças possa resultar em uma falta de discernimento contextual. As condições de mercado podem mudar rapidamente e exigir uma resposta adaptativa que vai além do que os algoritmos de IA foram programados para considerar.
Outro aspecto crucial é o impacto da IA na percepção de controle e confiança dos investidores. Quando as decisões de investimento são automatizadas, eles podem sentir que perderam o controle sobre suas próprias finanças. Essa sensação de alienação pode levar a uma diminuição da confiança nas decisões tomadas em seu nome, mesmo que essas decisões sejam baseadas em análises robustas e imparciais. A falta de confiança pode levá-los a evitar oportunidades de mercado promissoras, subutilizando o potencial de suas carteiras e impactando negativamente o desempenho financeiro a longo prazo.
Além disso, a ascensão da IA no mercado financeiro levanta questões sobre a substituição do trabalho humano por máquinas, um tópico de grande relevância psicológica e social. A IA, com sua capacidade de executar tarefas com eficiência e precisão, pode tornar redundantes muitas das funções que antes exigiam habilidades humanas especializadas.
À medida que o mercado financeiro continua a evoluir com a integração da IA, é importante que esses fatores sejam considerados para garantir que a tecnologia seja utilizada de maneira ética e eficaz, sem comprometer a integridade do processo decisório e o bem-estar psicológico dos indivíduos envolvidos.
SOUZA, Ronaldo. A psicologia da inteligência artificial no mercado financeiro. Disponível em: https://www.gov.br/investidor/pt-br/penso-logo-invisto/. Acesso em: 7 jan. 2025. Adaptado
Ao abordar questões referentes à presença da IA no mercado financeiro, o autor desse texto tem por objetivo
A partir de 2008, quando foi apresentado o Bitcoin, o rápido desenvolvimento de tecnologias relacionadas aos criptoativos e à tecnologia da blockchain trouxeram uma perspectiva de adoção em massa das moedas digitais.
Com relação às moedas digitais, verifica-se que a(s)
Seja a seguinte árvore binária:
Suponha que essa árvore seja percorrida em pós-ordem e que os valores de seus nós sejam inseridos em uma fila à medida que forem visitados. Essa fila corresponde a um array (a) de 10 posições, em que o primeiro elemento é a[0] e o último elemento é a[9].
Qual fila corresponde ao resultado das operações descritas?
Art and Banking: from the House of Medici to Deutsche Bank
An example in coexistence – that is how we might define the intersection between the banking sector and the art world since the Middle Ages. Esses dois campos distintos gradualmente desenvolveram diversos pontos de contato, muitos dos quais persistem há séculos.In 2020, faced with the spread of Covid-19, people’s interest in illiquid art investments has diminished, but, given the long history of interactions between bankers and people of art, we may conclude that the historical trend is bound to spring back.
The first examples of cross-pollination between banking and art can be traced back to the 13th century, when wealthy financiers would acquire or commission masterpieces as a means of penitence for their sins and as a marker of social status.By the 16th century, as religious influences receded, bankers were motivated by the luxury of becoming patrons of the arts, mythologizing their individual power through art and architecture. The most well-known example of this trend was the Medici family, which sponsored the artistic development and posterity of Renaissance virtuosos such as Donatello, Michelangelo, Sandro Botticelli and Leonardo da Vinci.In the 17th century, art became a consumer commodity, and would often be used as currency; artists were also known to use their work as collateral for loans. In the 18th and 19th centuries, banks would provide immeasurable support to the founders of the earliest art academies and national museums.
The turning point in this journey for art and banking came in the 1940s, when the art world’s centre of gravity suddenly shifted straight across the Atlantic, from Paris to Manhattan.In light of this tectonic shift, Chase Manhattan Bank president David Rockefeller launched the bank’s art collection programme, which would define the future vision of nearly every finance institution globally. It became one of the first few commercial art collections, as we know them today.
Currently, one of the largest commercial collections of artworks is owned by Deutsche Bank. From humble beginnings with the acquisition of the first few paintings, sculptures, photographs and graphics in 1979, it now reaches an estimated value of 500 million U.S. dollars – perhaps a diminutive figure in the grand scheme of things, but Deutsche Bank prefers to feature young, promising artists.The most valuable pieces in the Deutsche Bank collection had been acquired well before their respective authors became household names. Thus, the bank purchased Abstraktes Bild (Faust), Gerhard Richter’s 1981 triptych, for 12 million dollars; in February 2020, it was sold for triple the amount to an anonymous buyer.
Over time, we may observe how the relationship between artists and bankers has grown increasingly transactional since the Medici era. Today, art is still a hallmark of socioeconomic status, even though most bankers also treat art both as a financial investment and interior decoration that shapes the organisational climate and inspires personnel.Art collecting is often included under the umbrella of a marketing strategy, as a peculiar language of broadcasting organisational values. Where the common journey of banking and art may lead in later decades or centuries is difficult to predict, but one thing remains clear: art will remain a point of interest for bankers.
Available at: https://signetbank.com/en/news/art-and-banking--from-the-house-of-medici-to-deutsche-bank/. Retrieved on: March, 8th, 2025. Adapted.
According to the text author, in paragraph 4, one can conclude that the art work Abstraktes Bild (Faust) was sold in 2020 for
