Entenda como as gestoras de ativos vêm transformando os fluxos de trabalho e aumentando a eficiência de seus processos com a ajuda de recursos de Inteligência Artificial e Big Data.
- A Inteligência Artificial já era considerada ferramenta fundamental para a condução de análises em áreas como a da saúde e do clima. Mas agora ferramentas baseadas nessa tecnologia também estão sendo utilizadas para aprimorar a gestão de ativos.
- Essa tecnologia pode ser usada para modernizar áreas como gerenciamento de portfólio, gestão de risco e negociação, permitindo que os gestores de ativos analisem conjuntos de dados mais amplos com maior profundidade.
- As evidências mostram que a IA é um recurso extremamente útil para o gerenciamento de portfólio, mas que não dispensa uma contínua supervisão humana.
Técnicas de análise nas mais variadas áreas de conhecimento –de diagnósticos médicos a previsões do tempo— foram completamente revolucionadas pela Inteligência Artificial e pelo Big Data. Mas agora, os responsáveis por algumas das maiores empresas globais de IA acreditam que chegou o momento de a tecnologia ser usada para modernizar a gestão de ativos, aproveitando a infinidade de novos dados gerados por smartphones, atividades na internet, satélites e outras aparatos que fazem parte de nosso dia a dia.
Gestão de ativos recorre cada vez mais a IA
Em uma visão distópica do futuro, a IA assumiria quase todas as etapas da gestão de ativos, desde o gerenciamento de portfólio até a administração de back office.
Certamente, alguns fundos de hedge e ETFs construíram modelos estatísticos de IA para negociação. Isso porque seus profissionais acreditam que o gerenciamento de portfólio está maduro o suficiente para ser aprimorado pela aplicação de técnicas que analisam big data de uma forma mais dinâmica, ao mesmo tempo em que removem a emoção do processo de investimento.
Não há dúvidas de que a Inteligência Artificial poderá ser cada vez mais empregada no gerenciamento de portfólio, gestão de risco e negociação –isso para não falar de administração de back office.
Inclusive, de acordo com um estudo do CFA Institute, um número considerável de gestoras de ativos já recorre à IA e a modelos estatísticos para operar plataformas de trading e de investimento. O instituto esclarece, no entanto, que os modelos são geralmente controlados por algum tipo de supervisão humana.
Desempenho de investimento misto
Segundo estudo do Instituto Alan Turing, do Reino Unido, aproximadamente 9% dos hedge funds usam IA e Machine Learning para desenhar modelos estatísticos para análise de ações. Essas tecnologias amparam, de várias maneiras, o desenvolvimento de novas estratégias de investimento, seja por meio da análise de conjuntos de dados mais amplos e profundos, do escrutínio de mídia social ou de previsões de crowdsourcing. Além disso, elas também podem ajudar a melhorar as deficiências das técnicas clássicas de construção de portfólio.
Entretanto, quando o assunto é performance da carteira de investimentos, os benefícios da IA ainda são claros. Em um relatório publicado em 2020, a empresa de consultoria e pesquisa Cerulli Associates supostamente descobriu que os hedge funds que utilizavam recursos de IA tinham uma grande vantagem competitiva sobre os outros.
Segundo o o documento, os fundos que se baseavam em Inteligência Artificial teriam gerarado retornos médios de 34% durante um período consecutivo de três anos, até maio de 2020, em comparação com um ganho de 12% do setor global de hedge funds nesse mesmo período.
O problema é que, ao mesmo tempo, houve relatos a respeito de alguns dos maiores (e muito bem sucedidos até então) hedge funds baseados em IA que passaram por enormes dificuldades com os mercados turbulentos de 2020, fazendo-os incorrer em grandes prejuízos.
O índice EurekaHedge AI Hedge Fund, por exemplo –que cobre apenas fundos que usam IA— apresentou um retorno de 11,24%, percentual menor do que os 12,68% do índice que cobre todo o universo de hedge funds.
Leia o relatório: A Ascensão do Cientista de Dados
Da gestão de risco ao back office
Além da análise de portfólio, o trading é uma área particularmente fértil para a aplicação de IA, que pode ser utilizada para auxiliar as empresas a identificar automaticamente os melhores horários, dimensões e locais para se realizar as negociações.
Recursos baseados nessa tecnologia também vem sendo aplicados para combater algumas das deficiências da gestão de risco tradicional, e que foram evidenciados pelo tombo dos preços das ações em março de 2020. Naquele mês o mercado testemunhou uma das quedas mais dramáticas da história, com o índice de ações norte-americano S&P 500 despencando mais de 30% e outras classes de ativos logo seguindo a deixa.
As abordagens baseadas em Inteligência Artificial estão ajudando a refinar o gerenciamento de risco ao validar e testar vários modelos. Elas também podem extrair dados de forma eficiente para gerar previsões precisas de falência e risco de crédito, volatilidade do mercado, tendências macroeconômicas e crises financeiras.
O back office é outra área que terá muito a ganhar com a adoção da IA e da automação, à medida que a pressão por taxas cada vez menores e a crescente complexidade de produtos, pessoas jurídicas, veículos e mercados intensificam a necessidade de cortar custos em escala.
Como se vê, o escopo para a automatização –por meio de IA e por processos robóticos— é enorme.
Por isso, tanto os próprios gestores de ativos quanto seus administradores estão investindo em automação, para reduzir gastos, diminuir a quantidade de erros e aperfeiçoar a estrutura para lidar com picos de cargas de trabalho.
Assista: “COVID-19 Accelerates AI and Machine Learning in Finance – A Refinitiv Data Moment”
Inteligência Artificial: uma ferramenta poderosa
Se o back office é uma das áreas onde os benefícios da IA e da automação são mais óbvios, também podemos afirmar que na gestão de portfólio essa tecnologia depende intimamente de quem a utiliza.
Em decorrência da maior eficiência, objetividade e capacidade de autoaperfeiçoamento propiciada pelo Machine Learning, não há dúvidas da utilidade da IA para a análise de dados, gestão de risco e trading.
No entanto, costuma-se dizer que a Inteligência Artificial sempre acabará produzindo um resultado, mesmo quando não deveria haver nenhum. E essa tendência, claro, pode causar problemas. Portanto, por ora, é melhor considerá-la apenas como uma ferramenta –uma ferramenta poderosa, sim, mas que precisa de constante supervisão.
