Como uma empresa de fusões e aquisições (Banco de Investimento) poderia se beneficiar da IA ​​(inteligência artificial)?

Podemos analisar isso da perspectiva de como a IA lida com o conhecimento e também quais são os objetivos de uma empresa de M&A em seu pensamento sobre as situações.

Na IA, uma parte da busca de soluções para os problemas é pensar na natureza dos dados e nas situações envolvidas. Suponho que na atividade de M&A é preciso analisar as finanças de uma empresa, mas também as coisas externas que, como antecedentes de pessoas-chave, tendências de um setor, impacto da economia nos lucros potenciais de uma empresa e muito mais. De fato, há uma enorme rede de coisas para analisar.

Portanto, uma pergunta é: como podemos obter todos os fatores relevantes e seus dados e torná-los analisáveis ​​por um sistema de computação? Isso não é fácil, e a análise é difícil mesmo para um ser humano experiente.

Para que uma IA seja capaz de lidar com isso, é necessário que alguns humanos analisem o que os humanos olham e como encaram as coisas. e tentando transformar isso em regras e pontos de análise, você pode se aplicar novamente a novas situações.

Não é algo em que você pode simplesmente treinar uma rede neural, isso é muito simplista. Ok, então, você poderia obter um Watson para aprender sobre situações? Você precisaria preparar muitos estudos de caso e, de alguma forma, encontrar uma maneira de fazer com que uma máquina os entendesse. Não seria fácil.

Meu palpite é que, quando as pessoas configurarem planilhas para processar dados financeiros, haverá algumas regras e fórmulas incorporadas, permitindo avaliações. É esse raciocínio que você teria que fazer com que uma IA fosse capaz de lidar e aplicá-lo às massas de dados em novas situações. Você teria que encontrar especialistas humanos nisso e ver como eles raciocinavam e, em seguida, criar um sistema que pudesse replicar isso.

Bem, tudo isso diz que não há uma solução simples e fácil para criar uma IA para fazer isso, assim como um humano, neste domínio.

Quando você pensa em IA, provavelmente o que vem à mente são Androids e Robôs, mas nenhuma AI não é apenas difícil, é suave e virtual também. Já existia muito antes do que imaginávamos desde o início dos computadores (e dos Macs, é claro). A AI da qual estou falando é a automação, quando você cria um programa / aplicativo para executar várias tarefas e a torna uma atividade diária / periódica, basicamente está criando uma AI. Agora, o argumento será que não é inteligente e não possui pensamentos ou contribuições próprias, mas ainda não alcançamos os Sentient Robots e não nos próximos 20 a 30 anos.
A IA comercial já está disponível para a tomada de decisões com base em dados do mercado de capitais, facilitando as tarefas ao realizar 99% do seu trabalho.

A M&A conta com dados como qualquer outro negócio e muitos Aplicativos de Software já estão ajudando os negócios em Coleta de Dados, Mineração, Armazenamento e na criação de Algoritmos Inteligentes. O setor está no auge e novos produtos são lançados toda semana, se não todos os dias, o software está progredindo mais rapidamente do que o intelecto humano pode fazer.

Em breve, chegará o dia em que você ligar para um Centro de suporte e o Assistente virtual totalmente automatizado atenderá sua chamada e o ajudará a resolver suas consultas. Empresas nos EUA já estão nele. Isso levará a importância da engenharia de software e dos programadores muito além do que é agora.

A próxima fase seria a IA resolvendo problemas inteligentes que precisam de uma enorme quantidade de análises subjetivas baseadas em dados; agora, a decisão final é tomada pelos seres humanos, isso mudará em breve.