O futuro da gestão de ativos com a IA generativa

Relatórios recentes como o KPMG 2024 Asset Management CEO Outlook e a análise conjunta de Oliver Wyman e Morgan Stanley destacam a importância estratégica da IA generativa na indústria. Sua capacidade para transformar os processos, melhorar a tomada de decisões e oferecer um serviço mais personalizado está redefinindo os padrões na gestão de ativos.

A IA generativa transformou a gestão de ativos ao permitir simulações de milhares de cenários de investimento, o que ajuda os gestores a desenhar carteiras ajustadas ao perfil de risco e horizonte temporal de cada cliente. Também ampliou o uso de dados alternativos (Alternative Data), o que enriquece a análise e proporciona uma visão mais completa do mercado.

Esta tecnologia identifica padrões em grandes volumes de dados históricos e atuais, o que facilita a previsão de tendências e a avaliação de riscos. Segundo Patrick Clark, subdiretor geral da MAPFRE AM, a IA permitirá “digitalizar todo o processo de investimento, desde a intervenção nos mercados, com o trabalho preparatório que implica, até o acompanhamento dos investimentos, passando pela confirmação e liquidação das operações”.

A automatização associada à IA gera importantes economias de escala. Embora o investimento inicial possa ser elevado, a redução de erros humanos, a agilidade na análise e a eficiência nos processos internos compensam os custos a médio prazo. Isto permite que as gestoras cubram mais oportunidades de investimento sem comprometer a qualidade de suas decisões.

O relatório da KPMG destaca que 75% dos CEOs de gestoras de ativos consideram a IA generativa uma prioridade de investimento. Este dado reflete como as gestoras estão adotando esta tecnologia para transformar sua operação, melhorar sua capacidade analítica e reforçar sua relação com os clientes.

A análise anteriormente citada de Oliver Wyman e Morgan Stanley identifica, por sua vez, áreas-chave onde a IA generativa está fazendo uma diferença:

– Decisões mais rápidas e precisas: Os algoritmos de IA processam dados em tempo real, o que permite identificar oportunidades e riscos de maneira ágil. Isto é essencial em mercados voláteis, onde a rapidez e a precisão são fatores decisivos.

– Relação mais personalizada com os clientes: A IA generativa utiliza ferramentas como o processamento de linguagem natural e os sistemas de recomendação para oferecer um serviço adaptado às necessidades individuais dos investidores. Isto permite sugerir carteiras otimizadas de acordo com as metas financeiras e o perfil de risco de cada cliente.

– Automatização de processos internos: tarefas como a geração de relatórios financeiros, o controle de riscos e a gestão documental são agora mais rápidas e precisas. A eficiência operacional resultante libera recursos para que os gestores se concentrem em atividades de maior impacto estratégico.

– Raciocínio avançado: tecnologias como Chain of Thought (método utilizado para que a IA explique passo a passo do raciocínio subjacente às suas respostas) ampliam a capacidade dos sistemas de IA para analisar problemas complexos mediante cadeias lógicas de pensamento. Isto melhora a análise de inter-relações entre ativos financeiros e permite gerar projeções mais precisas.

– Integração de dados alternativos: a incorporação de fontes não tradicionais, como dados via satélite ou padrões de consumo digital, enriquece a análise financeira. A IA generativa processa estes dados com rapidez e gera perspectivas inovadoras que oferecem vantagens competitivas.

Estas aplicações aumentam a agilidade e a precisão das gestoras, o que permite desenvolver estratégias que respondam melhor às demandas do mercado e dos investidores. Embora os desafios persistam, como a capacitação do pessoal e a integração tecnológica, as gestoras que apostarem em superar estes desafios estarão melhor posicionadas para liderar o setor.

A MAPFRE AM é um exemplo de como a IA generativa pode se integrar a uma gestora tradicional para maximizar sua eficiência e competitividade.

Patrick Nielsen explica que a IA está presente em várias etapas do processo de investimento dentro da MAPFRE. Segundo Nielsen: "Nosso processo de investimento é composto por várias etapas, e em muitas delas está presente o que chamamos de IA, entendida em um sentido amplo. É um caminho que iniciamos há vários anos e no qual queremos avançar cada vez mais rápido, à medida que os resultados nos convencem. Começamos utilizando ferramentas estatísticas avançadas para responder a perguntas como "organizar milhares de ativos em cinco grandes grupos", "explicar o rendimento de um ativo em função de variáveis como crescimento, inflação, taxas de juros"… ou "entender a inter-relação entre o rendimento de diferentes ativos".

Nielsen também destaca o uso de técnicas avançadas como machine learning, incluindo abordagens supervisionadas como clustering, classification e random forest, que foram fundamentais para desenvolver modelos mais complexos. Segundo ele, "essas técnicas nos levaram a empregar técnicas de machine learning (clustering, luation, regression, random forest…) essencialmente de maneira supervisionada, em um primeiro momento. Depois nos deu algumas referências para construir modelos não supervisionados ou de reinforcement cujos resultados podem (e costumam) ser melhores, mas que têm a desvantagem de ser menos explicativos. Ao compará-los com modelos de machine learning mais clássicos, sempre temos algo a que recorrer, já que é essencial manter um critério humano no processo”.

Em áreas como a geração de relatórios e o controle de riscos, a MAPFRE também está começando a implementar a IA generativa, o que representa um avanço em direção à automatização completa de suas operações.

A integração da IA generativa oferece uma série de vantagens que devem ser levadas em consideração:

– Personalização extrema: as gestoras podem criar carteiras completamente ajustadas às metas e características de cada cliente.
– Agilidade em mercados voláteis: a rapidez na análise de dados permite reagir com eficácia diante de mudanças no mercado.
– Perspectivas inovadoras: fontes não tradicionais enriquecem a análise e oferecem uma visão mais integral do mercado.

O desafio, no entanto, não é pequeno: as gestoras precisam garantir o uso ético dos dados, investir em capacitação especializada e integrar essas tecnologias aos sistemas existentes. Embora a IA melhore a precisão analítica, o julgamento humano continua sendo crucial para interpretar os resultados e abordar fatores qualitativos.

Na área de defesa, a inteligência artificial generativa está redefinindo a gestão de ativos, desde a eficiência operacional até a relação com os clientes. Gestoras como a MAPFRE AM estão demonstrando como esta tecnologia pode se integrar com sucesso para alcançar maiores níveis de precisão e personalização.

Em um ambiente onde os investidores esperam soluções rápidas e adaptadas, a IA generativa se apresenta como uma ferramenta estratégica imprescindível. Segundo o relatório da KPMG, as gestoras que priorizarem esta tecnologia estarão melhor preparadas para liderar o mercado em uma nova era digital.

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