São mais de 10.000 relatórios processados mensalmente por IA — este é o número que norteia todo o fluxo de extração de sentimento em bancos centrais. Começo com a aquisição automatizada de dados públicos e estruturados, seguido de um rigoroso pré-processamento para eliminar ruído e identificar padrões relevantes. Cada texto passa por filtros estatísticos e modelos de linguagem natural treinados especificamente para o vocabulário institucional de bancos centrais, permitindo a classificação de sentimento positivo, negativo ou neutro. Integro feedback humano para ajustar continuamente o algoritmo, realizando validações cruzadas e revisões manuais amostrais para reduzir vieses e melhorar a precisão. Os sinais finais alimentam dashboards auditáveis, acompanhados de métricas de acurácia e contexto temporal, garantindo que cada insight seja rastreável e útil ao profissional financeiro. Todo o pipeline é revisado periodicamente, integrando novas fontes e adaptando-se a mudanças nas práticas comunicacionais dos bancos centrais.