Os dados são o futuro do gerenciamento de ativos: mas eles vêm com uma pegadinha

Independentemente do setor, a IA e o ML estão agora na moda, e a gestão de ativos não é exceção. Em 2027, cerca de 16% dos gestores de activos irão supostamente

desaparecer devido a uma mudança de paradigma nos avanços tecnológicos e nas expectativas dos investidores. As tecnologias de IA e ML estão sendo usadas em vários aspectos do setor financeiro. Trata-se de adotar uma abordagem baseada em dados, em vez da forma tradicional como a gestão de ativos ocorre há muitas décadas.

Não há dúvida de que as ferramentas de IA e o big data podem impactar positivamente a gestão de ativos e torná-la mais eficiente. Mas definitivamente não é a resposta para todos os seus problemas de gestão de patrimônio. Para começar, os dados ainda são vistos como uma matéria-prima que pode auxiliar na tomada de decisões. Ainda não é um ativo ou uma ferramenta estratégica claramente ligada ao resultado desejado. Para integrar verdadeiramente a abordagem baseada em dados na gestão de ativos, as empresas precisam de se aprofundar e procurar formas de utilizar os dados de uma forma abrangente.

As ferramentas por si só não conseguem realizar o trabalho

Um dos maiores problemas da automação de tarefas e processos é que a maioria das empresas tende a tomar essas decisões no vácuo. Este é um exemplo clássico de “seguir o rebanho”. Implementar a automação só porque todo mundo está fazendo isso não lhe dará uma vantagem competitiva. Na verdade, isso pode levar a mais problemas do que se imagina. 

O setor de gestão de ativos segue há décadas um estilo específico de operação, onde o desempenho do mercado tem sido o maior impulsionador de receitas. Para mudar para uma abordagem totalmente baseada em dados, é fundamental ter pessoal qualificado que saiba como utilizar estes dados de forma eficaz e integrá-los nos sistemas existentes.

Em vez de adotar ferramentas de IA e ML apenas por fazer, as empresas de gestão de ativos precisam adotar uma abordagem científica para criar uma estratégia apropriada. A base científica deve constituir a base para identificar tendências de mercado e avaliar as necessidades dos clientes. As ferramentas sempre podem ser construídas com base em tais hipóteses e descobertas, mas há necessidade de equipes qualificadas para navegar nessas ferramentas e improvisar de acordo. Afinal, se as equipes que operam as ferramentas não tiverem consciência do seu alcance, todo o propósito de aprimorar o sistema de gestão de ativos será frustrado. Isso nos leva ao próximo ponto: o fator humano.

É necessário um toque humano

A sinergia entre a experiência humana e uma abordagem científica é a receita perfeita para adotar IA e ML de forma eficaz no setor de gestão de ativos. A gestão de ativos envolve frequentemente tomadas de decisão complexas que vão além da análise de dados quantitativos e podem exigir a consideração de fatores qualitativos, a compreensão da dinâmica do mercado e a interpretação de eventos geopolíticos e económicos. 

Embora ferramentas como o ChatGPT possam produzir rapidamente um conjunto de resultados, elas não são páreo para uma abordagem humana eficiente ou para insights de profissionais qualificados. Isto é particularmente digno de nota dadas as limitações do conhecimento desta ferramenta de IA, ainda “congelado”Em 2021 e incapaz de oferecer informações atuais. Os princípios básicos e a estrutura do sector financeiro permaneceram inalterados durante muito tempo e provavelmente permanecerão os mesmos num futuro próximo. Um toque humano de gestores de ativos experientes garantirá um serviço personalizado e salvaguardará os lucros dos clientes.

Pequenos dados não devem ser ignorados

Com o big data ganhando destaque no contexto dos avanços tecnológicos, é essencial lembrar a importância dos pequenos dados no setor de gestão de ativos. Embora o big data seja considerado crucial para o treinamento de ferramentas de IA e ML, pequenos conjuntos de dados e histórias específicas de clientes costumam ser as origens das estratégias de gestão de ativos mais bem-sucedidas. Quando uma determinada abordagem personalizada é bem-sucedida, ela é testada e refinada com um grupo maior de clientes. Eventualmente, essas estratégias centradas no ser humano e perspicazes podem ser dimensionadas para atender às necessidades de diversos clientes, independentemente do seu volume de negócios.

A IA e o ML têm o potencial de melhorar significativamente a gestão de ativos, mas, na prática, as empresas precisam de adotar uma combinação de conhecimentos humanos e ferramentas de IA/ML. IA e ML podem lidar com análise de dados, reconhecimento de padrões e alguns aspectos de apoio à decisão, permitindo que os humanos se concentrem no planejamento estratégico e na tomada de decisões de nível superior.

Dito isto, não podemos ignorar que o papel dos seres humanos na gestão de activos também está a evoluir. À medida que as tecnologias de IA e ML continuam a desenvolver-se, os gestores de ativos estão cada vez mais a ser “aumentados” por estas ferramentas, utilizando-as para melhorar as suas capacidades de tomada de decisão – em análise preditiva, negociação algorítmica, gestão de risco e muito mais. Esse aumento nem sempre leva à substituição. A relação simbiótica entre o julgamento humano e a inteligência das máquinas será provavelmente o futuro da gestão de ativos, uma vez que aproveita os pontos fortes de ambos para criar estratégias personalizadas e alcançar melhores resultados.

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