Uma vez, Bill Maris, ex-executivo do Google Ventures, departamento de investimentos de capital de risco da Alphabet, disse que quando “se tem acesso ao maior banco de dados do mundo seria tolice fazer investimentos apenas com base na intuição”.
Para testar a veracidade desta afirmação, pesquisadores de diversas universidades construíram um algoritmo de investimentos de Inteligência Artificial e compararam a performance dele com as taxas de retorno de investimentos de 255 investidores-anjos.
Por meio do Machine Learning, ou aprendizado de máquina – um ramo da Inteligência Artificial que usa dados e algoritmos para imitar a maneira como os humanos aprendem e gradualmente tomam decisões mais precisas -, o algoritmo identificou 623 oportunidades de investimentos em startups.
O resultado do teste não deixou dúvidas: o algoritmo se saiu muito melhor que os investidores humanos, sejam novatos ou experientes. Enquanto o algoritmo obteve uma taxa de retorno do investimento de 7,26%, os 255 investidores-anjos tiveram uma performance média de 2.56%. Em outros termos, o algoritmo performou 184% melhor que a média humana.
Naturalmente, uma ferramenta tão poderosa não está passando despercebida no mercado financeiro. O banco Morgan Stanley, por exemplo, utiliza desde 2017 o Machine Learning para identificar o melhor investimento para cada cliente, já que o aumento da oferta de produtos financeiros tornou impossível para os consultores financeiros da instituição traçar e conhecer todas as oportunidades do mercado.
Exemplos de como o Machine Learning está melhorando a performance das instituições financeiras ocorrem também no Brasil. A 4KST ajudou um banco a aumentar significativamente suas vendas após a instituição adotar o 4KST Machine Learning para prever quais oportunidades de negócios tinham maior probabilidade de venda.
Diante de um amplo leque de oportunidades, o problema da instituição financeira era saber em quais negócios focar. A Inteligência Artificial aprimorou o gerenciamento de suas ações e identificou quão longe estavam de suas metas. Em outras palavras, o Machine Learning usa o histórico de negociações do banco e aponta as oportunidades que estatisticamente têm mais chances de virarem negócio, aumentando o resultado em vendas desse banco.
Benefícios da IA no mercado financeiro
Como vimos anteriormente, a Inteligência Artificial ajuda na tomada de decisões, recomendações e predições. A partir de um grande volume de dados, os chamados big data, os algoritmos de Machine Learning aprendem gradualmente e melhoram sua performance por meio da experiência, sem interferência humana.
A digitalização da economia e a difusão da IA no setor financeiro, que há anos já vinham numa crescente, foram impulsionadas pela pandemia de Covid-19. De acordo com a Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE), os investimentos em IA devem dobrar até 2024, alcançando 110 bilhões de dólares no mundo inteiro.
Nas finanças, a Inteligência Artificial pode ser usada na gestão de ativos, operações de trading, gestão do crédito ou em serviços financeiros baseados no sistema blockchain. Segundo a OCDE, a crescente capacidade de computação e a abundância de dados são fundamentais para o desenvolvimento deste setor que pode se beneficiar de duas formas.
Eficiência e redução de custos
A Inteligência Artificial é considerada uma ferramenta capaz de ampliar a eficiência das empresas ao reduzir custos e impulsionar a produtividade, com o resultado final de aumentar a lucratividade.
Estes benefícios se dão graças a processos de tomada de decisões mais assertivas, execução automatizada de tarefas administrativas, melhorias na gestão do risco, redução de fraudes e golpes, entre outras vantagens. Todos esses são exemplos de casos de uso que a 4KST já construiu e que pode executar junto à sua instituição financeira.
Maior oferta de produtos
A IA sabe selecionar melhor quais produtos e serviços financeiros oferecer aos clientes das instituições financeiras. Além da vantagem competitiva para a empresa, o cliente é beneficiado por ter acesso a uma variedade maior, uma qualidade melhor dos produtos, com a possibilidade, inclusive, de customização.
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