A IA generativa (GenAI) está a mudar a forma como o mercado opera, seja nos processos internos das empresas, na interação com os clientes ou nas decisões de negociação de alta frequência. A aplicação da IA já não é apenas um conceito, mas sim a chave para a competitividade. O surgimento da DeepSeek não só causou um impacto no mundo da GenAI, como também o histórico da sua empresa-mãe, a Huanshang Quant, fez com que as pessoas começassem a discutir a viabilidade e as perspectivas da aplicação da GenAI na área de negociação quantitativa.
A Kronos Research, AWS, Nurie AI, a Fundação Inovações de Lianfa, a Cathay United Bank e outras líderes da indústria em Taiwan revelaram no AI Summit, realizado em 21 de fevereiro, como a IA se expandiu das aplicações empresariais para a negociação quantitativa, trazendo um impacto significativo no mercado futuro.
As aplicações da GenAI estão em toda parte, com LLM impulsionando a inovação prestes a deslanchar.
A Cimeira de IA foi co-organizada pela Kronos Research e pela Nurie AI, transmitindo a tendência de que a IA se tornou o foco de atenção do mundo. Apesar de a IA ainda estar em estágios iniciais, a transformação em IA é inevitável, com aplicações inovadoras de IA/GenAI a serem lançadas, trazendo novas oportunidades de negócios.
Desde aplicações empresariais gerais até o comércio quantitativo, pode-se ver a presença abrangente da GenAI. Atualmente, os centros de atendimento ao cliente das empresas, os repositórios de conhecimento internos e os chatbots já começaram a utilizar a combinação de Recuperação Aumentada de Geração (RAG) com LLM, permitindo que os modelos compreendam e respondam às perguntas de forma mais abrangente. As instituições financeiras também estão utilizando a GenAI para melhorar a experiência do cliente, a produtividade e a inovação.
A empresa de negociação quantitativa Kronos Research está ativamente utilizando GenAI para aprimorar a pesquisa de mercado e as estratégias de negociação. Uma de suas tecnologias principais é o modelo de previsão de preços, que treina mais de 3.000 a 6.000 características de mercado através de IA, prevendo variações de preços em diferentes intervalos de tempo. Além disso, a Kronos também utiliza GenAI para otimizar o processo de revisão de código (Code Review) e o desenvolvimento de estratégias de negociação, acelerando a eficiência na tomada de decisões.
▲ Kyle Tsai, gerente sênior de infraestrutura de TI da Kronos Research, afirmou que a equipe decidiu que o principal cenário de aplicação do GenAI é a revisão de código, utilizando RAG para uma análise de código eficiente e abrangente. (Fonte: Kronos Research)
Outro tendência notável é que os benefícios do investimento em infraestrutura de IA local estão longe de acompanhar a velocidade da iteração de chips GPU caros, tornando inadequado para as empresas gastar grandes quantias na construção de infraestrutura relacionada. O chefe da equipe de arquitetos de soluções da AWS, Liao Weikai, afirmou que através da nuvem é possível escolher uma variedade mais diversificada de modelos básicos líderes da indústria, permitindo que empresas de qualquer tamanho utilizem facilmente vários modelos avançados e serviços GenAI, o que também é um fator importante para promover a ubiquidade das aplicações GenAI, além de ser a base crucial que acelera completamente a jornada de transformação da IA nas empresas.
A AGI nas empresas avança em cinco grandes etapas, provocando uma transformação abrangente desde as empresas até o mercado de negociação.
Com a ampla aplicação da GenAI, isso trouxe impactos e transformações para empresas e mercados de negociação, mas será que isso causa um impacto de curto prazo ou uma transformação de longo prazo? Como mencionado anteriormente, desde a aplicação geral em empresas até a negociação quantitativa, todas utilizam a GenAI para aumentar a eficiência. Muitas empresas têm se dedicado há anos a promover a transformação digital e a transformação sustentável, e agora estão usando a transformação por meio da IA para otimizar completamente a eficácia da implementação dessas duas grandes transformações.
A OpenAI divide a jornada final do GenAI em direção à inteligência artificial geral (AGI) em 5 fases: chatbots, raciocinadores, agentes, inovadores e organizadores. Atualmente, o setor está se preparando para entrar na fase de agentes, buscando assim obter vantagem competitiva no mercado. As empresas, portanto, estão investindo mais recursos e capital na busca de modelos e tecnologias de IA/GenAI mais avançados para resolver problemas mais complexos e alcançar uma posição de liderança no mercado.
Para a equipe Nurie AI, que utiliza a tecnologia de operações de TI baseadas em inteligência artificial (AIOps) para reduzir custos operacionais, simplificar operações de TI e melhorar a experiência do cliente, eles também estão utilizando o GenAI para aumentar ainda mais a eficiência do AIOps, o que demonstra que o GenAI está impulsionando uma transformação de longo prazo nas operações empresariais.
Com o lançamento de agentes de IA pelas grandes empresas de tecnologia, como Google Project Mariner, Anthropic Computer Use e OpenAI Deep Research, Chen Yichang, gerente sênior de pesquisa da InnoVenture, afirmou que 2025 é considerado um ano crucial para o desenvolvimento de agentes de IA. As empresas também passarão por uma atualização devido ao fluxo de trabalho agente (Agentic Workflow), que se refere à capacidade da IA de agir com base em recursos existentes e auxiliar na conclusão de tarefas, conforme a situação.
No mundo da negociação quantitativa, a eficiência da inovação de estratégias e modelos determina a vitória ou a derrota. A Kronos Research está acelerando a inovação nos modelos de negociação através da tecnologia GenAI, desde a automação de código e pesquisa quantitativa até a previsão de preços, a IA tornou-se o principal motor de decisão no mercado. Com os avanços na tecnologia de Agentes de IA (AI Agent) e LLM, os mercados financeiros estão prestes a testemunhar uma nova onda de revolução inteligente, que no futuro pode evoluir para investimentos e negociações totalmente impulsionados por Agentes de IA, mudando a forma como os mercados tradicionais operam.
Procurar pontos-chave para a implementação de aplicações de IA, estabelecendo uma vantagem competitiva para as empresas.
Recentemente, o lançamento do DeepSeek RI possibilitou o desenvolvimento de uma IA de alto desempenho com menos dados e a um custo mais baixo. A situação que era monopolizada por poucos gigantes da tecnologia foi rompida, permitindo que pequenas e médias empresas realizem otimizações em camadas com base nas atuais estruturas de treinamento LLM, tornando o treinamento e a inferência mais eficientes e economicamente viáveis, o que traz um impacto de mudança de paradigma para o desenvolvimento futuro de LLM.
O Chief Information Officer de Taiwan, Tsai Chi-Yan, compartilhou que, no futuro, as empresas não apenas poderão ampliar o modelo pré-treinado na primeira fase, mas também, na segunda fase, através de aprendizado por reforço (Reinforcement learning, RL) juntamente com a cadeia de pensamento (Chain-of-thought), permitirão que a capacidade de "raciocínio" do modelo atinja um novo patamar.
Existem muitos fatores que impulsionam a implementação de aplicações de IA nas empresas. Além dos pontos-chave mencionados acima, Fu-Ming Tsai, gerente de tecnologia do Cathay United Bank, afirmou que, para resolver o problema do tempo que o LLM leva para processar uma grande quantidade de texto, as empresas podem usar o cache semântico (Semantic Cache) para acelerar a velocidade de resposta do LLM. Atualmente, a aplicação do GenAI em chatbots é bastante comum, e muitas empresas completaram a primeira fase de sua jornada AGI.
Com os contínuos avanços tecnológicos e a redução dos custos de inferência e poder computacional da IA, a popularização de aplicações em nuvem que suportam vários modelos avançados de IA, incluindo inovações em diversas tecnologias, desde codificação até análise preditiva, permite que uma variedade de aplicações de IA que atendem às necessidades de diferentes empresas floresçam. Tudo isso certamente acelerará o ritmo da disrupção da indústria pela IA, e a onda da economia de agentes também se aproximará, levando à realização da visão final da era de AGI.
▲ Hank Huang, CEO da Kronos Research (segundo à direita), compartilha as aplicações centrais de IA na negociação quantitativa durante o evento. (Fonte: Kronos Research)
Este artigo sobre a transformação da IA é imperativa! A aplicação do GenAI, desde as empresas até o comércio quantitativo, está a acelerar-se rapidamente. Apareceu pela primeira vez na ABMedia das notícias da cadeia.
O conteúdo serve apenas de referência e não constitui uma solicitação ou oferta. Não é prestado qualquer aconselhamento em matéria de investimento, fiscal ou jurídica. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações sobre os riscos.
A transformação em IA é inevitável! A aplicação do GenAI desde as empresas até o trading quantitativo está a acelerar-se em plena força.
A IA generativa (GenAI) está a mudar a forma como o mercado opera, seja nos processos internos das empresas, na interação com os clientes ou nas decisões de negociação de alta frequência. A aplicação da IA já não é apenas um conceito, mas sim a chave para a competitividade. O surgimento da DeepSeek não só causou um impacto no mundo da GenAI, como também o histórico da sua empresa-mãe, a Huanshang Quant, fez com que as pessoas começassem a discutir a viabilidade e as perspectivas da aplicação da GenAI na área de negociação quantitativa.
A Kronos Research, AWS, Nurie AI, a Fundação Inovações de Lianfa, a Cathay United Bank e outras líderes da indústria em Taiwan revelaram no AI Summit, realizado em 21 de fevereiro, como a IA se expandiu das aplicações empresariais para a negociação quantitativa, trazendo um impacto significativo no mercado futuro.
As aplicações da GenAI estão em toda parte, com LLM impulsionando a inovação prestes a deslanchar.
A Cimeira de IA foi co-organizada pela Kronos Research e pela Nurie AI, transmitindo a tendência de que a IA se tornou o foco de atenção do mundo. Apesar de a IA ainda estar em estágios iniciais, a transformação em IA é inevitável, com aplicações inovadoras de IA/GenAI a serem lançadas, trazendo novas oportunidades de negócios.
Desde aplicações empresariais gerais até o comércio quantitativo, pode-se ver a presença abrangente da GenAI. Atualmente, os centros de atendimento ao cliente das empresas, os repositórios de conhecimento internos e os chatbots já começaram a utilizar a combinação de Recuperação Aumentada de Geração (RAG) com LLM, permitindo que os modelos compreendam e respondam às perguntas de forma mais abrangente. As instituições financeiras também estão utilizando a GenAI para melhorar a experiência do cliente, a produtividade e a inovação.
A empresa de negociação quantitativa Kronos Research está ativamente utilizando GenAI para aprimorar a pesquisa de mercado e as estratégias de negociação. Uma de suas tecnologias principais é o modelo de previsão de preços, que treina mais de 3.000 a 6.000 características de mercado através de IA, prevendo variações de preços em diferentes intervalos de tempo. Além disso, a Kronos também utiliza GenAI para otimizar o processo de revisão de código (Code Review) e o desenvolvimento de estratégias de negociação, acelerando a eficiência na tomada de decisões.
▲ Kyle Tsai, gerente sênior de infraestrutura de TI da Kronos Research, afirmou que a equipe decidiu que o principal cenário de aplicação do GenAI é a revisão de código, utilizando RAG para uma análise de código eficiente e abrangente. (Fonte: Kronos Research)
Outro tendência notável é que os benefícios do investimento em infraestrutura de IA local estão longe de acompanhar a velocidade da iteração de chips GPU caros, tornando inadequado para as empresas gastar grandes quantias na construção de infraestrutura relacionada. O chefe da equipe de arquitetos de soluções da AWS, Liao Weikai, afirmou que através da nuvem é possível escolher uma variedade mais diversificada de modelos básicos líderes da indústria, permitindo que empresas de qualquer tamanho utilizem facilmente vários modelos avançados e serviços GenAI, o que também é um fator importante para promover a ubiquidade das aplicações GenAI, além de ser a base crucial que acelera completamente a jornada de transformação da IA nas empresas.
A AGI nas empresas avança em cinco grandes etapas, provocando uma transformação abrangente desde as empresas até o mercado de negociação.
Com a ampla aplicação da GenAI, isso trouxe impactos e transformações para empresas e mercados de negociação, mas será que isso causa um impacto de curto prazo ou uma transformação de longo prazo? Como mencionado anteriormente, desde a aplicação geral em empresas até a negociação quantitativa, todas utilizam a GenAI para aumentar a eficiência. Muitas empresas têm se dedicado há anos a promover a transformação digital e a transformação sustentável, e agora estão usando a transformação por meio da IA para otimizar completamente a eficácia da implementação dessas duas grandes transformações.
A OpenAI divide a jornada final do GenAI em direção à inteligência artificial geral (AGI) em 5 fases: chatbots, raciocinadores, agentes, inovadores e organizadores. Atualmente, o setor está se preparando para entrar na fase de agentes, buscando assim obter vantagem competitiva no mercado. As empresas, portanto, estão investindo mais recursos e capital na busca de modelos e tecnologias de IA/GenAI mais avançados para resolver problemas mais complexos e alcançar uma posição de liderança no mercado.
Para a equipe Nurie AI, que utiliza a tecnologia de operações de TI baseadas em inteligência artificial (AIOps) para reduzir custos operacionais, simplificar operações de TI e melhorar a experiência do cliente, eles também estão utilizando o GenAI para aumentar ainda mais a eficiência do AIOps, o que demonstra que o GenAI está impulsionando uma transformação de longo prazo nas operações empresariais.
Com o lançamento de agentes de IA pelas grandes empresas de tecnologia, como Google Project Mariner, Anthropic Computer Use e OpenAI Deep Research, Chen Yichang, gerente sênior de pesquisa da InnoVenture, afirmou que 2025 é considerado um ano crucial para o desenvolvimento de agentes de IA. As empresas também passarão por uma atualização devido ao fluxo de trabalho agente (Agentic Workflow), que se refere à capacidade da IA de agir com base em recursos existentes e auxiliar na conclusão de tarefas, conforme a situação.
No mundo da negociação quantitativa, a eficiência da inovação de estratégias e modelos determina a vitória ou a derrota. A Kronos Research está acelerando a inovação nos modelos de negociação através da tecnologia GenAI, desde a automação de código e pesquisa quantitativa até a previsão de preços, a IA tornou-se o principal motor de decisão no mercado. Com os avanços na tecnologia de Agentes de IA (AI Agent) e LLM, os mercados financeiros estão prestes a testemunhar uma nova onda de revolução inteligente, que no futuro pode evoluir para investimentos e negociações totalmente impulsionados por Agentes de IA, mudando a forma como os mercados tradicionais operam.
Procurar pontos-chave para a implementação de aplicações de IA, estabelecendo uma vantagem competitiva para as empresas.
Recentemente, o lançamento do DeepSeek RI possibilitou o desenvolvimento de uma IA de alto desempenho com menos dados e a um custo mais baixo. A situação que era monopolizada por poucos gigantes da tecnologia foi rompida, permitindo que pequenas e médias empresas realizem otimizações em camadas com base nas atuais estruturas de treinamento LLM, tornando o treinamento e a inferência mais eficientes e economicamente viáveis, o que traz um impacto de mudança de paradigma para o desenvolvimento futuro de LLM.
O Chief Information Officer de Taiwan, Tsai Chi-Yan, compartilhou que, no futuro, as empresas não apenas poderão ampliar o modelo pré-treinado na primeira fase, mas também, na segunda fase, através de aprendizado por reforço (Reinforcement learning, RL) juntamente com a cadeia de pensamento (Chain-of-thought), permitirão que a capacidade de "raciocínio" do modelo atinja um novo patamar.
Existem muitos fatores que impulsionam a implementação de aplicações de IA nas empresas. Além dos pontos-chave mencionados acima, Fu-Ming Tsai, gerente de tecnologia do Cathay United Bank, afirmou que, para resolver o problema do tempo que o LLM leva para processar uma grande quantidade de texto, as empresas podem usar o cache semântico (Semantic Cache) para acelerar a velocidade de resposta do LLM. Atualmente, a aplicação do GenAI em chatbots é bastante comum, e muitas empresas completaram a primeira fase de sua jornada AGI.
Com os contínuos avanços tecnológicos e a redução dos custos de inferência e poder computacional da IA, a popularização de aplicações em nuvem que suportam vários modelos avançados de IA, incluindo inovações em diversas tecnologias, desde codificação até análise preditiva, permite que uma variedade de aplicações de IA que atendem às necessidades de diferentes empresas floresçam. Tudo isso certamente acelerará o ritmo da disrupção da indústria pela IA, e a onda da economia de agentes também se aproximará, levando à realização da visão final da era de AGI.
▲ Hank Huang, CEO da Kronos Research (segundo à direita), compartilha as aplicações centrais de IA na negociação quantitativa durante o evento. (Fonte: Kronos Research)
Este artigo sobre a transformação da IA é imperativa! A aplicação do GenAI, desde as empresas até o comércio quantitativo, está a acelerar-se rapidamente. Apareceu pela primeira vez na ABMedia das notícias da cadeia.