Desde a elaboração de estratégias à tomada de decisões financeiras, a Inteligência Artificial (IA) têm proporcionado avanços importantes no mundo dos investimentos como no processo e análise de dados de maneira mais eficiente e rápida do que os humanos fariam, entre os pontos característicos dessas novas tecnologias.
Suas técnicas podem ajudar na fase de avaliação dos investimentos, como na identificação de mudanças e o melhor momento para aplicar dinheiro em ações na B3, por exemplo.
A casa de análise Anova Research, por exemplo, utiliza a inteligência artificial para pesquisar melhores alternativas e prestar recomendações ao investidor em sua tomada de decisões.
A empresa tem inserido no mercado de investimentos brasileiro uma plataforma de IA totalmente voltada para fornecer projeções, classificações de riscos e identificação de oportunidades de investimento.
Para Paulo Martins, CEO e fundador da Anova Research, a Inteligência Artificial impulsiona os investimentos ao desbloquear novas possibilidades analíticas, o que permite que os investidores acessem insights mais profundos e tomem decisões mais informadas.
“Além de identificar oportunidades por meio da análise de dados em larga escala, a IA também oferece suporte na gestão de riscos e na maximização de retornos através de estratégias de investimento automatizadas e personalizadas”, afirma o executivo.
O uso da inteligência artificial demanda cuidados essenciais para garantir o sucesso e a segurança dos investidores. A privacidade de dados, a transparência algorítmica e os possíveis vieses em algoritmos são alguns dos desafios a serem enfrentados.
Veja como a Anova Research se prepara para todas essas transformações, como tem usado a técnica a seu favor e seu preparo para minimizar os riscos da adoção da tecnologia no sistema financeiro.
Como a IA impacta o mercado de investimentos?
Por ser um setor altamente baseado no processamento de dados, vários fatores impulsionaram a adoção da IA em estratégias de investimento.
O surgimento de tecnologias como algoritmos de machine e deep learning, para detectar padrões de mercado e prever movimentos de preços, possibilitou o desenvolvimento de estratégias de investimento quantitativas e baseadas em dados.
De acordo com Martins, a Inteligência Artificial não só amplifica a capacidade de análise de dados – o que gera um cruzamento de informações de variados mercados em tempo real -, mas também viabiliza a geração de textos analíticos automatizados.
“Essa simbiose entre a expertise humana e a capacidade analítica da IA permite a Anova Research fornecer recomendações de investimento e esclarecimentos de dúvidas com profundidade e precisão”, destaca o CEO da casa.
Entre os dados que os algoritmos de IA podem processar facilmente, se incluem as demonstrações financeiras, informações de mercado, artigos de notícias e sentimento de mercado mensurado, a partir de postagens em mídias sociais e indicadores macroeconômicos.
A abordagem orientada por dados complementa as estratégias de investimento tradicionais e introduz novas possibilidades para gerar mais retornos e gerenciar riscos.
Em resumo, nos investimentos, as ferramentas de IA proporcionam uma melhor:
- – Otimização das análises;
- – Agilidade/dinâmica nas decisões;
- – Maior eficiência na alocação de portfólio;
- – Automação de operações;
- – Melhor gerenciamento de liquidez.
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Diante de um olhar mais amplo sobre o uso da inteligência artificial em todo o setor financeiro, podemos destacar a capacidade de:
- – Aprimorar modelos de avaliação de crédito;
- – Melhora nos gerenciamento de empréstimos;
- – Melhora na forma de gerenciamento de seguros;
- – Personalização de produtos e serviços;
- – Modelos mais eficientes de checagem de identidade;
- – Chatbots e assistentes de atendimento virtual;
- – Codificação de regras de conformidade para operações automatizadas;
- – Melhora de métodos de KYC (conheça seu cliente) e de checagem de identidade;
- – Modelos de detecção de fraude;
- – Melhora dos modelos de impacto e de risco;
- – Aprimoramento de testes de estresse.
Como funciona a recomendação de investimentos por meio de IA?
Pelo exemplo do modelo da Anova Research, a inteligência artificial entra no campo de recomendações como uma extensão avançada para um comitê de especialistas.
A plataforma da casa fundamenta suas análises e recomendações em dados processados em tempo real por algoritmos próprios, e em conteúdos desenvolvidos meticulosamente por analistas.
Martins menciona um exemplo prático desta capacidade previsional da inteligẽncia, que ocorreu durante a corrida à Bolsa de Valores no final de julho e início de agosto deste ano, um período otimista impulsionado pelo início do ciclo de baixa da taxa básica de juros Selic.
“A Anova, através de sua IA, orientou seus membros a adotarem uma postura defensiva, apostando contra o Ibovespa e investindo no dólar. Identificamos que um grupo com substancial poderio financeiro estava utilizando o otimismo do momento para realizar vendas passivas. Nas semanas subsequentes, o Ibovespa experienciou uma queda inédita por mais de 13 pregões consecutivos, evidenciando a precisão e proatividade da tecnologia preditiva da IA em navegar por cenários de investimento”, destaca o executivo.
A IA consegue afastar a interferência emocional na tomada de decisões?
O CEO da Anova Research afirma que sim, mas diz ser importante lembrar que, por trás de toda ferramenta há pessoas com vieses e crenças.
“Por isso, uma implementação e revisão cuidadosas são essenciais para assegurar que as ferramentas de IA atuem de maneira imparcial, refletindo um conjunto diversificado de cenários e perspectivas”, orienta.
Quais os riscos da IA para o sistema financeiro? Que cuidados o investidor precisa ter?
Martins ressalta que, antes de mais nada, o investidor precisa verificar a procedência da ferramenta que irá se basear para investir.
“Recomenda-se verificar o credenciamento da casa de análise, por exemplo, junto a CVM (Comissão de Valores Mobiliários), o retrospecto da empresa e, depoimentos de outros usuários e em caso de dúvidas, consultar outras fontes de mercado”, diz.
Apesar de tantas potencialidades, como já descrito, a inteligência artificial também pode carregar uma série de riscos, sobretudo quando aplicada de forma desregulamentada e sem supervisão.
Os algoritmos de IA dependem fortemente de dados para treinamento e tomada de decisões. Se esses dados contiverem vieses ou imprecisões, os resultados reproduziram esses desvios.
Muitos deles, especialmente baseados em modelos de deep learning, operam como caixas-pretas, e tornam desafiador compreender como eles chegam às suas decisões.
Essa falta de transparência levanta preocupações sobre responsabilidade e capacidade de entender e abordar vieses ou erros potenciais.
No Brasil, o uso da inteligência artificial tanto nos investimentos, quanto nos demais segmentos de mercado, deve estar diretamente atrelada à LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) e seguir demais regulamentações de privacidade, com priorização de práticas seguras de manuseio dos dados.
