Os sistemas bancários adotam regras rigorosas de segurança da informação para proteger transações financeiras e dados sensíveis dos clientes. Essas regras baseiam-se nos pilares da segurança da informação.
Considerando-se esse contexto, utilizar algoritmos de criptografia simétrica para cifrar mensagens garante
Um gerente do Banese foi convidado a ocupar cargo de destaque na estrutura do banco tendo em vista seu desempenho e dedicação ao trabalho, atingindo as metas determinadas e liderando equipes sem provocar resistências, logrando aprovação em todos os segmentos do negócio. Ao aceitar o convite, pleiteou à Diretoria a realização de treinamento nas modernas técnicas de administração com a finalidade de capacitar os colaboradores para enfrentar os novos desafios do mercado.
Nos termos do Código das melhores práticas de governança corporativa do Instituto Brasileiro de Governança Corporativa, todos os agentes de governança da corporação devem desempenhar suas funções com diligência, independência e com vistas à geração de valor sustentável no longo prazo, assumindo a responsabilidade pelas consequências de seus atos e omissões e prestar contas de sua atuação de modo
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
No que se refere ao emprego da vírgula, a frase que atende aos aspectos da escrita formal do português, respeitando-se a norma-padrão da Língua Portuguesa, é:
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
No texto, para convencer o leitor de que a IA é mais eficiente do que o ser humano na tomada de decisões, além de um argumento de autoridade, o autor utilizou um argumento por
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.
In the fragment in the fifth paragraph of the text “Today, art is still a hallmark of socioeconomic status, even though most bankers also treat art”, the words in bold are associated with the idea of
Considere o texto a seguir sobre a expansão urbana de Aracaju.
A cidade de Aracaju no início da década de 1940 possuía uma população urbana de cerca de 65.692 habitantes, representando […] 30,3% da população do estado de Sergipe, com uma taxa de crescimento entre os anos de 1940 e 1950 considerada alta […] Muito desse aumento populacional também ocorreu em virtude de correntes migratórias vindas do interior, em busca de emprego e melhores condições de vida […].
PÉROLA DANTAS BARROS, M. L. Um passeio pela Aracaju dos anos 1940. Boletim Historiar, v. 8, n. 1, p. 50, 2021.
A atividade econômica concentrada na capital que justifica o adensamento demográfico, no enquadramento histórico abordado, é o desenvolvimento da(o)
O diagrama ER, a seguir, apresenta uma generalização exclusiva e parcial.
Os conjuntos A e B fazem parte de um banco de dados relacional cujo esquema se baseia no diagrama acima.
A = {x1, x2, x3, x4, x5, x6}
B = {x2, x4, x6}
Qual conjunto, relativo à entidade C, completa esse banco de dados, sem violar as propriedades da generalização apresentada?
Uma fintech especializada em processamento de pagamentos enfrenta dificuldades na manutenção da API de transações financeiras. Tais dificuldades ocorrem devido ao crescimento desorganizado do código dessa API, que resulta em funções extensas, repetição de lógica e desafios na implementação de novas funcionalidades. Pequenos ajustes nesse código tornaram-se arriscados, pois qualquer alteração pode gerar efeitos colaterais inesperados, além de demandar um tempo excessivo da equipe para compreender trechos confusos e mal estruturados. Para resolver esse problema, o diretor de tecnologia propõe a adoção de práticas de refatoração.
Dado o problema enfrentado por essa fintech, a abordagem que se alinha ao conceito de refatoração para resolver essa situação é a de
Um banco deseja implementar um sistema de controle de contas bancárias utilizando herança para reutilizar código e organizar melhor as responsabilidades das classes. O código para implementação desse sistema é apresentado a seguir.
Classe ContaBancaria:
Atributos:
saldo
Metodos:
depositar(valor)
sacar(valor)
exibir_saldo()
Classe ContaCorrente herda ContaBancaria:
Atributos:
limite_cheque_especial
Metodos:
sacar(valor)
Classe ContaPoupanca herda ContaBancaria:
Metodos:
calcular_rendimento()
Com base nesse código, verifica-se que a(o)
Uma empresa de tecnologia utiliza um banco de dados relacional de alto desempenho. Ela precisa armazenar e recuperar rapidamente milhões de registros de usuários em seu banco de dados, e, para isso, o sistema exige alta eficiência nas operações de buscas e de inserções, mantendo os dados organizados. A equipe de computação avalia diferentes estruturas de árvores para escolher a melhor opção para otimizar essas operações.
Nesse contexto, a estrutura de árvore adequada é a
A equipe de suporte bancário foi designada para realizar o Teste de Integração entre os diferentes microsserviços que compõem um sistema bancário distribuído, como o gerenciamento de contas, o processamento de pagamentos e a autenticação de usuários. A comunicação entre os módulos do sistema é realizada por meio de APIs RESTful.
Nesse contexto, o Teste de Integração
Em bancos de dados relacionais, as visões são tabelas virtuais definidas por consultas SQL que fornecem uma abstração sobre os dados das tabelas-base.
Contudo, quando uma visão envolve operações de junção (join) entre duas ou mais tabelas,
Ao expandir sua plataforma de serviços on-line, uma empresa do ramo financeiro precisa garantir que apenas usuários autorizados acessem informações sensíveis. Para isso, a equipe de segurança está implementando um modelo baseado nos princípios de Autenticação, Autorização e Auditoria (AAA).
Na implementação desse modelo, qual dos seguintes processos é responsável por verificar a identidade de um usuário antes de conceder acesso ao sistema?
Um conjunto de processos está em estado de deadlock quando todos os processos no conjunto estão esperando por um evento que pode ser causado apenas por outro processo no conjunto. Para que ocorra uma situação de deadlock, quatro condições são necessárias simultaneamente. Uma dessas condições se configura quando um recurso só pode ser liberado voluntariamente pelo processo que o mantém, depois que esse processo tiver completado a sua tarefa.
Essa condição é conhecida como
Em um determinado modelo conceitual, representado pelo modelo de entidades e relacionamentos, há duas entidades, Cliente e Pedido, e um único relacionamento, chamado Realiza, entre essas entidades. Sabe-se que:
(1) cada pedido deve ser realizado por exatamente um cliente de cada vez; e
(2) um cliente pode realizar vários pedidos, mas nem todo cliente faz pedidos.
Nesse cenário, as cardinalidades (min, max), para cada lado desse relacionamento entre Clientes e Pedidos, devem ser representadas por
