Poderia AI preveniram a crise do Silicon Valley Bank (SVB)? Talvez não completamente, mas a análise do sentimento do consumidor poderia ter reduzido drasticamente o seu impacto.

Isso é o que constelação aprendeu quando usou Aurora, sua nova tecnologia alimentada por IA, para analisar discussões públicas sobre SVB. 

SVB fornece duas lições importantes

Duas lições principais emergem. Embora a corrida não tivesse sido totalmente evitada, se o Silicon Valley Bank tivesse avaliado adequadamente o sentimento e as conversas dos consumidores através da tecnologia de escuta social, muitos danos teriam sido evitados.

A segunda é que as instituições financeiras devem aproveitar as ferramentas de monitorização social para se protegerem melhor de perigos futuros.

O problema do SVB surgiu cedo

A fundadora e CEO da Constellation, Diana Lee, e o chefe de ciência de dados, Yusuf Khan, disseram que Aurora ouviu rumores há um ano sobre preocupações. Avançando para as semanas anteriores, quando os problemas estavam surgindo no X e em blogs de nicho no início de fevereiro, um mês inteiro antes do colapso. A maior parte (82.8%) ocorreu em X, o que levou a um aumento de 101,696% no sentimento negativo ao longo de março.

Na última semana houve um aumento no sentimento negativo, com 11,000 expressões em Wall Street Bets, 53,000 na CNBC e 210,000 em X, com 93% negativas ou neutras. Grande parte da opinião veio das costas americanas.

Algumas vozes surpreendentes lideraram o ataque

Algumas vozes importantes como Joe Biden, Donald Trump, Gavin Newsom, Peter Thiel e Elon Musk não foram surpresa. Outros, como Oprah Winfrey e Tyra Banks, sim. Musk permaneceu entre os mais positivos, enquanto Martha Stewart esteve entre os mais negativos. Embora os comentários de Peter Thiel tenham chamado a atenção, outros, como Bill Mason, emitiram avisos anteriores.

Como o Constellation aproveita o poder da multidão

Lee fundou a Constellation em 2016 para fornecer um sistema modular que produzisse conteúdo regulamentado, como páginas da web e postagens em mídias sociais para varejistas automotivos (e posteriormente farmacêuticos). O processo incluiu o estudo das avaliações dos consumidores do Reddit, Twitter, Pinterest e Snapchat.

Embora as avaliações influenciassem as decisões de compra, as pessoas as consideravam individualmente e não de forma agregada. Uma opinião precoce e poderosa pode levar a uma decisão mal informada. Essa miopia estende-se às marcas, que não conseguem inferir o sentimento geral.

Estenda essas preocupações às instituições financeiras. O que a multidão está dizendo e qual a importância disso?

Essas são conversas interessantes e às vezes estranhas no C-Suite. Muitos executivos são de gerações mais antigas e nem possuem páginas próprias nas redes sociais. À medida que as fintechs mostram à esfera financeira a importância de atender o cliente onde ele está, muitas figuras estabelecidas falham gravemente.

“Eles estão ignorando o que a geração mais jovem e a geração do milênio estão sentindo ou pensando, mas são eles que estão impulsionando o sentimento do cliente”, disse Lee. “Eles nem saem para encontros, a menos que acessem os canais de mídia social para garantir que estão seguros para conhecer essas pessoas. 

“Mas quando você olha para os setores regulamentados, há setores que eles nem sequer consideram, pois esses são os perfis que estão comprando seus produtos agora.”

O problema dos LLMs e informações falsas

Khan disse que o Reddit e o X impulsionam o sentimento geral, o que tem implicações na IA. ChatGPT e outros grandes modelos de linguagem atualizam seus dados em quase todos os meios disponíveis publicamente.

“Um dos maiores desafios são as informações falsas que podem ser incorporadas”, disse Khan. Pense no número de conversas que as pessoas poderiam ter que estão mais distantes da verdade. Mas… nenhum ser humano seria capaz de projetar totalmente um sistema tão escalável que pudesse classificar tudo como informação precisa ou falsa.

“Portanto, eles devem ter todos os tipos de fluxo de informações nesses modelos.”

Esse é um preço que pagamos pela velocidade. É fácil ver exemplos em que um LLM recomenda um produto inferior porque ingeriu informações falsas.

Como a Constellation combate informações falsas

A solução da Constellation é a escuta social contextual. Khan disse que o Constellation vincula informações a outras métricas para identificar relações contextuais entre certas vozes ou opiniões e ações. Diferentes categorias de voz recebem pesos diferentes. Peter Thiel terá uma voz mais proeminente nas finanças do que um influenciador de mídia social que deixa apenas alguns comentários.

“Mesmo que diferenciemos isso, sempre haverá o desafio do fluxo de informações falsas”, advertiu Khan. “A escuta social ampla está morrendo porque muita informação falsa está circulando por aí. E continuará a piorar com o conteúdo gerado por IA, o que (leva a) alucinações, onde um sistema de IA cospe algo que parece real, mas não é.”

Uma resposta óbvia a isso é verificar a exatidão do que nos é dito. Se ao menos todos fizessem isso.

“Poder influenciar os vídeos, a fala e o som, aquele nível de informação falsa… Se isso está sendo propagado, imagine a quantidade de conteúdo que está saindo agora, que não é (do) pensamento humano, e que pode ser um pouco mais longe da verdade real”, disse Khan. “Isso tornará cada vez mais difícil medir e contextualizar algumas dessas coisas.”

A importância da escuta social contextual

Se você é um executivo de uma instituição financeira e está pensando: “Qual é o problema da escuta social contextual? Devemos investir nisso?”, você já está atrás da bola oito.

“Minha preocupação com as indústrias regulamentadas é que, se você estiver tão atrasado, nem estará prestando atenção a esses influenciadores”, disse Lee. “Olhando para isso de um nível contextual, ou mesmo em um nível local, você ficará cego para o que acaba acontecendo no lado da IA, porque é a base de tudo o que tem sido a mídia social, e então eles estão construindo além disso.

“Quando (as marcas) não sabem como se livrar dos riscos, as mídias sociais serão uma grande parte de como elas arriscam e olhando as coisas contextualmente, para ver onde elas se classificam em termos de risco, com base em do que as pessoas estão dizendo deve ser um grande fator para saber se as pessoas continuarão a fazer corridas aos bancos no futuro.”

Seja proativo na definição de uma estratégia, porque se você for forçado a reagir, poderá morrer na água. A informação se torna viral em um piscar de olhos. Quando isso é percebido e o CEO está envolvido, muitas vezes está além do controle da empresa.

Como a escuta social contextual poderia ter ajudado o pré-SVB

E se você pensa: “Estamos observando nossas menções nas redes sociais, estamos bem”, você está perdendo o foco. Lee disse que o valor é aprender como os sentimentos gerais do setor se relacionam com a sua empresa.

Consideremos os bancos que tiveram de intervir após o colapso do SVB. Lee disse que eles não perceberam que teriam de interromper o spread comprando alguns bancos. Os bancos regionais estavam sob ameaça.

“Naquele ponto, criou-se muita confusão, caos e medo, onde as pessoas questionavam se o seu dinheiro estava seguro”, disse Lee. “É aí que entramos e dizemos contextualmente, se todas essas pessoas soubessem o que estão fazendo e para o que contribuem, não foi apenas o colapso do SVB. É assim que sentimos o sentimento geral em relação ao setor bancário, aos bancos com os quais fazemos negócios.”

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• Fonte: https://www.fintechnexus.com/could-ai-have-stopped-the-svb-crash/