Dados Sintéticos: conheça essa nova tendência do mercado financeiro

Synthetic data ou dados sintéticos são dados gerados artificialmente sob demanda e no volume desejado, sem que haja uma coleta de fenômenos ou eventos do mundo real.

Depender da coleta de dados reais se tornou bastante caro, demorado e também perigoso, por causa de crimes cibernéticos, de segurança e privacidade. É por esta razão que a utilização de dados sintéticos surgiu como uma excelente alternativa para empresas que buscam desenvolver os seus negócios com base no comportamento das pessoas.

No artigo de hoje, nós da cVortex iremos explicar para você tudo sobre o que são os Dados Sintéticos, suas vantagens e desvantagens e também sobre como ele pode impactar bastante a sua empresa. Boa leitura!

 

O que são Dados Sintéticos?

 

 

Synthetic data ou Dados sintéticos são amostras geradas artificialmente por computadores, e não pela observação direta do mundo real. Ou seja, diferente dos dados reais que são gerados por meio de interações de indivíduos em redes sociais, mensagens de conversa, sinais de GPS, pesquisas em sites de busca, entre outros, os dados sintéticos são criados de forma antinatural, por meio de inteligências artificiais.

Eles são sintetizados por meio de simulações de computador, algoritmos, modelagem estatística, regras simples e outras técnicas a partir de uma pequena amostra de dados reais e devem refletir o comportamento dos dados originais em termos estatísticos e matemáticos.

Dados sintéticos podem ser números (registros de compra, transações financeiras etc.), imagens (rostos, retratos gerados por inteligência artificial) ou mesmo vídeos (simulações em 3D).

 

O Impacto dos dados sintéticos no setor financeiro

 

 

O impacto positivo do uso deles no mercado financeiro é gigante. O JP Morgan conduziu uma pesquisa para explorar a geração de dados sintéticos em finanças. 

Segundo a pesquisa, os serviços financeiros geram um enorme volume de dados extremamente complexos e variados, que são armazenados em ‘silos’ por questões regulatórias ou necessidades do negócio. Isso resulta em severas limitações no compartilhamento de dados, tanto internamente quanto externamente, para pesquisas. 

Utilizar um conjunto de dados sintéticos que siga as mesmas propriedades dos dados reais pode ser não somente uma saída, mas também abrir a porta para uma série de inovações, experiências e hiper personalização de serviços.  

 

Como surgiram os dados sintéticos?

 

O conceito de dados sintéticos não é algo novo. Ele foi usado pela primeira vez pelo professor de estatística de Harvard, Donald Rubin, durante o censo de 1993 dos Estados Unidos. Mas segundo uma reportagem da Forbes, só a partir de meados de 2010 o setor de veículos autônomos deu a essa tecnologia uma aplicação mais comercial.

Citados como uma das 10 tecnologias mais inovadoras de 2022 pela MIT Technology Review, os dados sintéticos prometem acelerar processos de inovação nas organizações. 

 

Quais as vantagens e desvantagens dos dados sintéticos?

 

1 – Elimina a escassez de dados:

Uma das principais vantagens dessa tecnologia é que o seu uso elimina um grande problema de escassez de dados. Afinal, para a realização de pesquisas e, principalmente, para alimentar uma inteligência artificial a ponto de ela ser realmente eficaz (ou “inteligente”), é preciso um volume gigante de informações geradas.

 

2 – Dados sintéticos são muito mais baratos e rápidos

É muito mais barato produzir dados sintéticos do que coletar os dados reais, limpá-los e depois trabalhar em cima deles. Para se ter uma ideia, uma imagem “real” para pesquisas pode valer até 6 dólares, enquanto um registro criado artificialmente sai por cerca de 6 centavos de dólar.

 

3 – Segurança e privacidade

Outra grande vantagem é em relação a segurança e a privacidade das informações dos indivíduos. Afinal, os dados sintéticos não envolvem informações pessoais de clientes, permitindo que empresas criem soluções e produtos sem violar a LGPD.

 

Desvantagens e riscos

 

Segundo Thoran Rodrigues, fundador e CEO da BigData Corp, não dá para usar os dados sintéticos para tudo, eles têm suas limitações e se não conseguirem refletir a realidade, podem acabar gerando uma inteligência artificial pior do que a produzida com dados reais.

Segundo Thoran, outro risco dos dados sintéticos é mapear situações que estão fora da realidade e assim, de alguma forma, gerar distorções dentro do modelo de aprendizagem.

 

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