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Autor: Fernando Nogueira da Costa
A aprendizagem de máquina (ML ou machine learning) é um campo da inteligência artificial. Ela se concentra no desenvolvimento de algoritmos e técnicas capazes de fazer os computadores aprenderem padrões a partir de dados e melhorarem seu desempenho em uma tarefa específica sem serem explicitamente programados para isso.
Em vez de depender de regras fixas, a aprendizagem de máquina permite os sistemas “aprenderem” a partir de exemplos e experiências, ajustando seus modelos conforme recebem mais dados. Existem duas abordagens para a aprendizagem de máquina.
Na aprendizagem supervisionada, o algoritmo é treinado em um conjunto de dados rotulados, onde cada exemplo de entrada está associado a uma saída desejada conhecida. Durante o treinamento, o algoritmo ajusta seus parâmetros para fazer previsões precisas para novos dados. Por exemplo, um algoritmo de classificação pode ser treinado para reconhecer e rotular cada imagem.
Na aprendizagem não supervisionada, o algoritmo é treinado em um conjunto de dados não rotulados. Seu objetivo é encontrar padrões e estruturas nos dados sem orientação explícita, por exemplo, com o agrupamento (clusterização) de dados e a redução de dimensionalidade.
A Inteligência Artificial (IA) se diferencia da Inteligência Humana (IH) em vários aspectos. Os computadores são capazes de processar e analisar grandes volumes de dados de forma muito mais rápida se comparada à velocidade os seres humanos.
Com essa capacidade de processamento, os algoritmos de aprendizagem de máquina identificam padrões sutis em conjuntos de dados extensos. Em comparação, os humanos se esforçam em memorizar algumas passagens de livros impressos, lidos há muito tempo, para as citar e demonstrar suposta sapiência ou erudição.
Os algoritmos são treinados para se tornarem especialistas em tarefas específicas, mas têm dificuldade em generalizar seu conhecimento e os aplicar em contextos diferentes. Os seres humanos são mais flexíveis e aplicam seu conhecimento para diversas situações e criam algo inédito.
A LM continua aprendendo e se ajustando conforme recebe novos dados. Os seres humanos também são capazes de aprender continuamente, mas esse processo é muito mais lento e exige mais esforço em comparação ao conhecimento acumulado.
A aprendizagem de máquina ainda está longe de replicar a criatividade e a intuição humanas. Os seres humanos têm a capacidade de pensar “fora da caixa”, fazer conexões complexas e ter insights fora dos padrões alcançados pelos algoritmos.
Em síntese, a aprendizagem de máquina é uma poderosa ferramenta. Temos de aprender a usar e/ou dominá-la para dar um salto em nossa criatividade. Dediquei minha aprendizagem humana a isso, durante minhas férias, no mês de julho de 2023.
Tentarei mostrar as diferenças significativas em relação à forma como os seres humanos aprendem e processam informações. Essas diferenças destacam as áreas onde a inteligência artificial ainda precisa avançar para se aproximar mais da aprendizagem humana.
Meu objetivo, em curso com base em meu livro sobre Finanças, é demonstrar como as Finanças Pessoais, as Finanças Corporativas, as Finanças Públicas, as Finanças Bancárias e as Finanças Internacionais se relacionam e o que elas têm em comum. São diferentes componentes, dentro do amplo campo das Finanças, mas estão interconectados de várias maneiras.
As Finanças Pessoais referem-se à gestão do dinheiro e dos recursos financeiros por indivíduos e famílias. Envolvem o acompanhamento por meio de um orçamento pessoal de renda e despesas, a poupança planejada para aplicações financeiras, gestão de dívidas inclusive em cartões de crédito, planejamento da aposentadoria, seguros de vida como VGBL etc.
As decisões financeiras pessoais afetam a economia doméstica ou familiar e, indiretamente, a economia como um todo. As Pessoas Físicas constituem a maior fonte de recursos ao serem agrupadas em um setor institucional.
As Finanças Corporativas, por sua vez, lidam com as decisões financeiras das empresas e como elas obtêm, utilizam e gerenciam seus recursos financeiros. Fazem a análise de investimentos, financiamento de projetos, estrutura de capital, distribuição de lucros, fusões e aquisições de concorrentes.
As decisões financeiras corporativas têm impacto na saúde financeira das empresas não-financeiras, na criação de valor em dividendos para os acionistas e de valor adicionado em renda para a economia como um todo. Empregam os trabalhadores das famílias e pagam impostos para o governo executar políticas públicas, inclusive transferências de renda.
As Finanças Públicas relacionam-se com a gestão das finanças do setor público, ou seja, do governo e suas instituições. Praticam a arrecadação de receitas (impostos, taxas), alocação de recursos, gastos governamentais em projetos e programas sociais, e tentativa e erro na busca de equilíbrio fiscal.
As políticas fiscais influenciam o nível de emprego, a inflação, a distribuição de renda e o bem-estar da população. Os investimentos governamentais em infraestrutura, durante uma grande crise deflacionária, buscam cobrir a carência de investimentos privados, dado o excesso de capacidade produtiva ociosa.
As Finanças Bancárias referem-se à gestão financeira de instituições bancárias, incluindo bancos comerciais, bancos de investimento, cooperativas de crédito etc. Contemplam atividades como captação de depósitos, investimentos em carteira de ativos financeiros, concessão de empréstimos com avaliação de riscos.
Os bancos desempenham um papel crucial na intermediação financeira ao facilitar o fluxo de recursos entre poupadores e investidores. Contribuem para a estabilidade do sistema financeiro onde todos os setores institucionais são clientes ativos.
Por fim, as Finanças Internacionais pesquisam as transações financeiras ocorridas além das fronteiras nacionais, envolvendo países e organizações internacionais. Políticas cambiais bem executadas exigem o acompanhamento de variações da taxa de câmbio, balanço de pagamentos, investimentos estrangeiros diretos, acordos comerciais, dívida externa.
Essas finanças têm um papel essencial na globalização econômica e na estabilidade financeira global. Focalizam as relações comerciais e financeiras entre países.
Com o apoio da aprendizagem de máquina, vou aqui mostrar minha aprendizagem humana sobre a abordagem sistêmica financeira. Todas essas finanças estão relacionadas com a gestão de dinheiro ou recursos financeiros escriturados digitalmente, seja em nível pessoal, empresarial, governamental, bancário ou internacional. Compartilham a preocupação com a alocação lucrativa ou rentável de recursos com certo equilíbrio entre riscos e retornos. Estão sujeitas a influências macroeconômicas, como taxas de juros, inflação, crescimento econômico e políticas governamentais.
As técnicas utilizadas em cada um desses campos de conhecimento especializado necessitam ser aplicadas em conjunto para uma melhor compreensão do sistema econômico-financeiro como um todo. Embora cada uma dessas áreas tenha suas especificidades, o estudante e o profissional de Economia deve perceber todas estarem interligadas e afetarem umas às outras em diferentes graus.
A compreensão dessas interações entre os diversos componentes do sistema financeiro é fundamental para uma análise completa do cenário macroeconômico. A crítica à “financeirização” é pueril por rejeitar esse inter-relacionamento sistêmico através das finanças.
Fernando Nogueira da Costa
Campinas, julho de 2023
