O futuro da negociação cambial está profundamente ligado à automação. Por isso, neste novo post examinamos como a IA auxilia as empresas a tirar proveito dos dados para simplificar o fluxo de trabalho de FX, aprimorando tanto a execução quanto o atendimento ao cliente.
- O mercado cambial tem sido mais lento do que os de outras classes de ativos para incorporar a automação em seu fluxo de trabalho –e isso deve-se sobretudo ao tamanho do setor.
- Os participantes do mercado reconhecem que o uso eficiente de dados em todo o ecossistema de FX permite melhor execução e benchmarking, além de maior transparência.
- A inovação e a Inteligência Artificial (IA) permitem que os dados sejam usados de forma inteligente para beneficiar não apenas empresas, mas também seus clientes e o mercado de câmbio como um todo.
Uma pesquisa realizada pela Refinitiv sobre a relevância e a aplicação da automação nos mercados de FX demonstrou que questões referentes a dados são hoje a maior preocupação entre os participantes desse setor.
Para chegar a essas e outras descobertas, conduzimos uma pesquisa quantitativa com 600 profissionais do setor cambial em todo o mundo. E, como nosso foco era entender melhor suas reais necessidades e capacidades tecnológicas, os tipos de organização e funções individuais variaram, mas todos os entrevistados usaram ou foram responsáveis por dados de FX, aplicativos e/ou ferramentas empregadas como parte do fluxo de trabalho de trading.
Esse estudo nos forneceu importantes insights sobre o futuro dos fluxos de trabalho financeiros e possíveis soluções e recursos para aprimorá-los; e o relatório elaborado a partir dessa sondagem, “Como as Mudanças no Setor Bancário Afetam os Fluxos de Trabalho de FX?”, está disponível aqui para download. Mas, neste post, você já pode conferir as nossas principais descobertas.
A importância dos dados: do pré ao pós-negociação
O acesso a dados de alta qualidade ajuda a aprimorar todo o fluxo de trabalho da negociação cambial, e de várias maneiras.
- Na pré-negociação –dados robustos fazem com que os participantes desse mercado tenham uma melhor compreensão do volume e de quando o mercado está mais líquido.
- Na negociação –é possível chegar a melhor decisões sobre trading se no momento da negociação forem inseridos dados de referência e de impacto de mercado em algoritmos de execução e modelos de negociação. Isso ajudará a ajustar e otimizar os resultados da execução.
- No pós-negociação –o pós-negociação, incluindo “best execution”, tem sido um dos principais focos dos reguladores e participantes do mercado nos últimos anos. A análise de execução também pode ser aprimorada pela combinação certa de ferramentas e gerenciamento de dados, permitindo que as empresas avaliem a qualidade de sua execução e identifiquem áreas para melhoria. Tradicionalmente, a natureza fragmentada do mercado de câmbio faz com que seja mais difícil para os participantes do setor terem acesso a dados de mercado abrangentes, que permitam o cálculo de benchmarks de preço necessários para a análise de custos de transação (TCA).
Maior agilidade nas tarefas “mecânicas”
Ao serem questionados sobre quais tarefas poderiam ser aprimoradas se eles tivessem acesso a novas ferramentas ou formas inovadoras de se trabalhar com dados financeiros, a resposta dos participantes da pesquisa foi: monitoramento do trading e execução do trading (citados por 43% e 35% dos entrevistados, respectivamente).
No geral, a sondagem indicou que novas ferramentas e sistemas eram necessários principalmente para facilitar essas tarefas “mecânicas” e demoradas. Para, 53% dos profissionais, atrasos na consolidação da fonte de dados com erros de input e a falta de acesso a dados são os problemas mais frequentes em relação a dados. Mas eles também citam a demora para que os dados passem por verificações regulatórias e de conformidade e morosidade no processo em que dados proprietários são consolidados com fontes de terceiros. Além disso, argumentam que a necessidade de inserir dados de diferentes plataformas também aumenta a probabilidade de erros.
Dados inteligentes, pessoas inteligentes
Olhando além das tarefas do dia a dia, a nossa pesquisa descobriu que 59% dos entrevistados em funções focadas em vendas acreditam que a análise de clientes e de locais se beneficiaria de novas ferramentas. Já entre os quants, a maior preocupação refere-se à obtenção de dados de fornecedores (75%). Para aqueles em funções ligadas à tecnologia e TI, o desenvolvimento de modelos, automação e processos é a grande questão (65%). Outro ponto que merece destaque é a ascensão dos chamados fincoders (traders e profissionais de vendas com conhecimento de coding) no setor de FX, tendência que impulsiona a busca por novas ferramentas e dados de qualidade.
É importante destacar, no entanto, que nenhuma ferramenta, por mais inovadora que seja, conseguirá atingir seu potencial máximo se não for combinada à percepção humana. E, nesse sentido, novos conjuntos de habilidades estão se tornando cada vez mais cruciais para que os indivíduos, principalmente em funções comerciais e de vendas, possam recorrer a ferramentas de IA e de Machine Learning para tomar melhores decisões com base em dados de mercado e de referência.
Apesar disso, apenas 4% de todos os entrevistados disseram que tinham um nível especializado de conhecimento de codificação. Já entre aqueles em funções de TI e tecnologia, 77% descrevem seu conhecimento nessa área como especialista/avançado (entre os traders, 38% se colocam nesse nível).
No entanto, o que realmente chamou a atenção foi o fato de mais de dois terços dos participantes terem descrito suas habilidades de codificação como intermediárias ou inferiores –embora 99% deles enxerguem essas habilidades como importantes ou extremamente importantes.
Em meio esse cenário, identificamos que a maioria das organizações oferece treinamento em linguagem de programação para seus funcionários: esse índice é de 52% para os membros da própria equipe e de 37% para pessoas de outros times. Essa descoberta evidencia a necessidade de ferramentas de fluxo de trabalho que ajudem a traduzir as necessidades de codificação em estruturas abertas, acessíveis a todos.
Vantagem competitiva
Embora a automação tenha começado a ser adotada de forma mais lenta no mercado de FX em comparação a outras classes de ativos, ela já é reconhecida como uma força vital para o setor de câmbio, atendendo (em diferentes níveis) às necessidades de um conjunto diversificado de participantes do mercado e jurisdições em todo o mundo.
Com maiores volumes de dados e pressões de lucratividade impulsionando sua adoção, 44% dos entrevistados admitem que já passou da hora de desenvolver novas habilidades relacionadas à automação.
Ao usar os dados de forma inteligente na busca por best execution, as empresas podem atender melhor seus clientes sem negligenciar os requisitos de conformidade.
Em última análise, só terão vantagem competitiva as organizações que oferecerem as melhores ferramentas a pessoas que saibam como usar dados, fluxo de trabalho automatizado e tecnologia de ponta a seu favor, fazendo o “trabalho pesado”.
O Workspace for FX foi desenvolvido com base em Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (IA) para permitir que os usuários incorporem dados e análises da Refinitiv baseadas em nuvem aos seus dados internos. Isso possibilita a tomada de decisões de negociação no ambiente de desktop, Excel ou Python Codebook nativo. Personalizável de acordo com diferentes requisitos, o Workspace oferece aos participantes do mercado a oportunidade de usar dados para suas próprias necessidades, capacitando os usuários em todo o ecossistema de FX.
