🔍 Machine Learning nas Finanças: Precisão ou Explicabilidade?

26 de Março de 2025

Machine Learning (ML) é um subconjunto da inteligência artificial (IA) que permite que os sistemas aprendam com dados, identificando padrões para fazer previsões ou tomar decisões sem necessidade de programação explícita.

Modelos de ML aprimoram seu desempenho à medida que processam mais dados, refinando suas previsões ao longo do tempo. Seus algoritmos identificam relações ocultas, permitindo a classificação, previsão ou agrupamento de informações.

Na área financeira, ML é amplamente utilizado para aprimorar análises, otimizar decisões e automatizar processos, incluindo aplicações em análises preditivas, detecção de fraudes, otimização de investimentos e conformidade regulatória.

Embora tecnologias de ML possam atingir altos níveis de precisão, essa maior acurácia geralmente resulta em menor explicabilidade, o que pode comprometer sua aplicabilidade, especialmente em contextos estratégicos.

Diante desse trade-off entre explicabilidade e precisão, um estudo de Dominik Hammann e Marc Wouters, publicado no European Accounting Review, investiga quando e por que profissionais de contabilidade gerencial priorizam um desses aspectos ao estimar custos durante o desenvolvimento de novos produtos.

Principais insights do estudo:

– Trade-off entre explicabilidade e precisão: Modelos de ML mais precisos tendem a ser menos explicáveis, o que pode limitar sua aceitação em decisões estratégicas;

– Impacto da incerteza da tarefa: A explicabilidade é mais crítica em cenários de alta incerteza, como no início do desenvolvimento de produtos ou em estimativas com grandes gaps de custo-alvo.

📌 Insight para líderes financeiros: É essencial equilibrar explicabilidade e precsão ao aplicar ML. Em decisões estratégicas e contextos de alta incerteza, como estimativas iniciais de custos, a transparência dos modelos pode ser tão essencial quanto sua precisão para garantir confiabilidade e aceitação.