IA inova e amplia capacidade de supervisão do mercado de capitais, aponta estudo da BSM
Autorreguladora já utiliza 11 modelos de machine learning e IA, que ajudaram a reduzir falsos positivos e acelerar análises em até 90% do tempo
O uso de inteligência artificial (IA) e análise de dados vem ganhando espaço em uma atividade pouco visível para o público, mas fundamental para o funcionamento do mercado de capitais que é a supervisão de mercado. Em um estudo desenvolvido pela BSM, autorreguladora dos mercados organizados administrados pela B3, é mostrado como o avanço da digitalização, o crescimento do volume de dados e a maior complexidade das operações vêm impulsionando a inovação com a adoção de ferramentas analíticas para apoiar atividades de monitoramento e identificação de comportamentos atípicos.
Atualmente, a BSM conta com 41 processos de alertas e rankings para identificação de atipicidades, 60 algoritmos voltados à validação e automação de processos e 63 consultas padronizadas para geração de insights. Desses processos, 11 utilizam modelos de machine learning e inteligência artificial aplicados à supervisão de mercado.
A utilização dessas ferramentas tem produzido resultados concretos. Em um dos casos de uso, um modelo supervisionado de machine learning aplicado ao monitoramento de transações permitiu reduzir em 50% os falsos positivos, que são alertas gerados pelo sistema ou avaliador, indicando situações que não se concretizam como prática irregular, o que ocorre quando uma ação comum é interpretada inadequadamente como atípica. Em outra iniciativa, uma sala de dados conversacional apoiada por IA reduziu de quatro horas para uma hora o tempo necessário para análise humana de indicadores relacionados ao comportamento de investidores em operações de compra e venda de ativos no curto prazo.
“O crescimento dos mercados exige capacidade analítica cada vez maior. A inteligência artificial não substitui o julgamento técnico humano de nossos especialistas, mas amplia significativamente nossa capacidade de processar informações, identificar padrões e direcionar análises”, afirma André Demarco, diretor de autorregulação da BSM.
O estudo destaca que a transformação da supervisão está diretamente relacionada ao crescimento do volume de dados monitorados. Apenas na principal base de ofertas do mercado listado, o volume processado cresceu 36% nos últimos 2 anos.
A BSM também inova e opera uma estrutura de monitoramento contínuo baseada no envio padronizado de dados pelas instituições participantes do mercado, o MC²D (Monitoramento Conjunto Contínuo de Dados). Atualmente, o modelo reúne 851 campos de informação distribuídos em 93 layouts padronizados. O volume de dados recebidos por meio dessa estrutura cresceu mais de 370% nos últimos anos, abrangendo cerca de 15 mil arquivos processados.
Além disso, a atividade de supervisão já conta com o apoio de modelos analíticos e vem de forma crescente ganhando eficiência nessa atividade, demonstrando o crescimento da capacidade analítica e do acompanhamento contínuo dos mercados.
Segundo Demarco, a evolução tecnológica está permitindo que a supervisão acompanhe o crescimento dos mercados sem ampliar na mesma proporção a estrutura operacional. “Estamos migrando de modelos predominantemente reativos para uma supervisão preditiva cada vez mais contínua, baseada em dados, automação e inteligência analítica. O desafio é utilizar essas ferramentas de forma responsável, combinando tecnologia, governança e conhecimento especializado para fortalecer a integridade do mercado”, conclui.
Sobre o estudo
O estudo foi desenvolvido a partir da experiência institucional da BSM na supervisão dos mercados organizados administrados pela B3. O trabalho analisa a evolução dos modelos de supervisão a partir da implementação de plataformas de monitoramento de mercado, reconstrução de livros de ofertas, integração de ambientes de negociação e pós-negociação, além da incorporação de analytics, machine learning, IA e arquitetura de dados às atividades de supervisão.
O paper também discute os desafios de escalabilidade, governança de dados, computação em nuvem, automação e monitoramento contínuo em um ambiente marcado pelo crescimento do volume de informações e pela crescente complexidade dos mercados financeiros. Para acessar o documento completo, clique aqui.
