A Ascensão da IA na Gestão de Patrimônio
A inteligência artificial está deixando de ser uma atividade marginal na gestão de patrimônio para se tornar parte essencial de suas operações. A Deloitte constatou que 60% dos gestores de patrimônio esperam que a tecnologia se torne um importante diferencial competitivo nos próximos anos. Seu apelo imediato reside na redução de custos e na análise mais rápida, mas a mudança mais significativa diz respeito à forma como as empresas entendem os clientes, prestam consultoria e distribuem o trabalho entre a tecnologia e os consultores humanos.
A gestão de patrimônio sempre dependeu de informações. Os consultores coletam dados sobre os ativos, a renda, a tolerância ao risco, a situação familiar e os objetivos de longo prazo do cliente antes de traduzi-los em uma estratégia de investimento.
Até recentemente, grande parte desse processo dependia de relações pessoais, experiência profissional e modelos financeiros relativamente estáticos. A inteligência artificial acrescenta uma nova dimensão. Ela é capaz de analisar grandes volumes de dados de mercado e de clientes, identificar padrões e atualizar recomendações à medida que as circunstâncias mudam.
Isso não diminui a importância do julgamento humano. Apenas muda o contexto em que esse julgamento é aplicado.
Da automação à consultoria
O setor de serviços financeiros tem adotado repetidamente tecnologias que, a princípio, pareciam revolucionárias, mas que mais tarde se tornaram rotineiras. Os caixas eletrônicos transformaram o acesso aos serviços bancários. As plataformas on-line reduziram a necessidade de ir às agências. Os aplicativos móveis integraram as informações de conta e as transações ao dia a dia.
Na área de gestão de patrimônio, a primeira onda visível de automação surgiu por meio dos robo-advisers. Plataformas como a Betterment e a Wealthfront utilizaram algoritmos para construir e reequilibrar carteiras a um custo menor do que os modelos tradicionais de consultoria.
A principal contribuição delas não foi o aprimoramento dos investimentos, mas sim a escala. As plataformas automatizadas podiam atender a um grande número de clientes com relativamente pouca intervenção humana, tornando a gestão básica de carteiras acessível a investidores que, anteriormente, talvez não se qualificassem para receber consultoria personalizada.
A próxima fase é mais abrangente. A IA está sendo cada vez mais utilizada por bancos tradicionais e gestores de patrimônio, e não apenas por novos players digitais.
O UBS, por exemplo, integrou a IA em algumas áreas de suas operações de investimento e atendimento ao cliente. A tecnologia pode ajudar os consultores a se prepararem para reuniões, analisarem carteiras e identificarem produtos ou informações que possam ser relevantes para um determinado cliente.
O objetivo não é simplesmente automatizar um serviço convencional. Trata-se de tornar a consultoria mais ágil, sem que isso torne sua prestação proibitivamente cara.
O apelo da escala
A PwC informou que 52% de empresas do setor de serviços financeiros haviam investido em IA no ano anterior. Esse número reflete um esforço mais amplo para reduzir o custo de tarefas repetitivas e que envolvem grande volume de dados.
O monitoramento de carteiras, o processamento de documentos, a segmentação de clientes e as verificações de conformidade podem consumir uma quantidade considerável de tempo da equipe. Os sistemas de IA podem realizar partes dessas tarefas com mais rapidez e consistência, permitindo que as empresas atendam a mais clientes sem aumentar o quadro de funcionários na mesma proporção.
Os aspectos econômicos são particularmente atraentes no segmento de clientes de alta renda. Esses clientes costumam ter necessidades complexas demais para uma carteira automatizada básica, mas podem não gerar receita suficiente para sustentar uma relação tradicional de banco privado.
A consultoria assistida por IA poderia tornar esse grupo mais lucrativo de se atender. Um consultor humano pode continuar sendo responsável pelo relacionamento, enquanto a tecnologia cuida da coleta de dados, da análise da carteira e da comunicação de rotina.
Para clientes de maior porte, a proposta de valor é diferente. Famílias abastadas não precisam necessariamente de consultoria mais barata. Elas precisam de uma visão mais clara de seus complexos portfólios, acesso mais rápido a informações relevantes e melhor coordenação entre bancos, moedas, classes de ativos e jurisdições.
A personalização depende de dados de qualidade
A IA é frequentemente apresentada como um caminho para a gestão de patrimônio hiperpersonalizada. Em princípio, um sistema pode analisar padrões de gastos, necessidades de liquidez, questões tributárias e preferências de investimento antes de sugerir uma carteira sob medida para cada cliente.
A realidade é mais complexa. A personalização só é tão confiável quanto os dados nos quais se baseia.
Muitos gestores de patrimônio ainda mantêm as informações dos clientes em sistemas desconectados entre si. Os dados das carteiras podem estar em uma plataforma, os registros de adequação em outra e a correspondência em uma terceira. Os ativos privados podem estar documentados em planilhas ou ser atualizados apenas periodicamente.
Um modelo de IA não consegue criar uma visão confiável do cliente a partir de registros incompletos ou inconsistentes. Antes que as empresas possam prometer uma consultoria mais personalizada, elas precisam resolver os problemas menos atraentes relacionados à qualidade dos dados, integração de sistemas e propriedade.
Os clientes também devem compreender como suas informações estão sendo utilizadas. Quanto maior o nível de personalização, mais confidenciais os dados solicitados podem se tornar.
Os modelos de risco tornam-se mais ágeis
A inteligência artificial pode fortalecer a gestão de riscos ao detectar mudanças que os modelos convencionais talvez só consigam identificar com algum atraso.
Os sistemas preditivos podem analisar dados de mercado, concentrações de carteiras e correlações entre classes de ativos. Eles também podem incorporar informações menos estruturadas, incluindo relatórios corporativos, cobertura jornalística e mudanças no sentimento dos investidores.
Para os consultores, isso poderia proporcionar alertas mais precoces sobre as vulnerabilidades da carteira. Um sistema poderia identificar que a aparente diversificação de um cliente é mais frágil do que parece, pois várias posições dependem do mesmo fator econômico, setor ou mercado geográfico.
Essas ferramentas são úteis, mas não são neutras. Os modelos refletem as suposições, os dados de treinamento e os objetivos escolhidos por seus desenvolvedores.
Um sistema treinado em condições de mercado relativamente estáveis pode apresentar um desempenho insatisfatório durante um choque atípico. Um algoritmo também pode identificar relações estatísticas sem explicar se elas são economicamente significativas.
O perigo não é que a IA sempre tome decisões piores do que as pessoas. É que seus resultados possam ser aceitos com mais confiança do que merecem.
A conformidade oferece um caso de uso inicial
O trabalho regulatório é uma das áreas mais evidentes para a adoção da IA. Os gestores de patrimônio devem monitorar transações, manter registros de clientes, avaliar a adequação e elaborar documentação para os órgãos reguladores.
Esses processos são onerosos e suscetíveis a erros humanos. As ferramentas de IA podem analisar documentos, sinalizar informações ausentes e identificar transações que exigem investigação mais aprofundada.
O processamento de linguagem natural também pode ajudar as empresas a monitorar as comunicações ou a comparar as políticas internas com os requisitos regulatórios.
Os ganhos em eficiência podem ser substanciais, mas a responsabilidade continua sendo da instituição. Uma empresa não pode culpar um algoritmo por não ter identificado uma atividade suspeita ou por ter recomendado um investimento inadequado.
A análise humana continuará, portanto, sendo necessária, especialmente quando as decisões afetarem os direitos dos clientes, obrigações legais ou relatórios regulatórios.
O papel do consultor torna-se mais exigente
As previsões de que a IA substituirá os consultores financeiros não levam em conta a natureza da gestão de patrimônio.
Os clientes não procuram aconselhamento apenas por falta de informação. Eles podem precisar de ajuda para resolver prioridades conflitantes, planejar a sucessão familiar ou tomar decisões durante períodos de turbulência no mercado.
Essas situações envolvem confiança, interpretação e discernimento. Um modelo pode calcular o impacto financeiro da venda de uma empresa familiar. Ele não consegue lidar plenamente com as tensões pessoais que acompanham a decisão.
É mais provável que a IA mude o papel do consultor do que o elimine. As tarefas rotineiras de preparação e análise podem se tornar cada vez mais automatizadas. Espera-se que os consultores dediquem mais tempo a explicar opções, questionar premissas e coordenar decisões em todas as questões financeiras do cliente.
Isso poderia valorizar os consultores mais competentes, ao mesmo tempo em que colocaria em evidência os menos competentes. Quando as informações básicas sobre o mercado e a construção de carteiras se tornarem amplamente acessíveis, os clientes terão menos motivos para pagar um preço mais alto por serviços que se resumem a pouco mais do que a seleção de produtos.
A segurança passa a fazer parte da proposta
Os sistemas de IA dependem do acesso a grandes quantidades de dados de clientes e financeiros. Isso torna a proteção de dados uma questão estratégica, e não apenas uma preocupação técnica secundária.
Falhas na segurança cibernética podem resultar em perdas financeiras diretas, penalidades regulatórias e danos duradouros à reputação. Os clientes de gestão de patrimônio são particularmente vulneráveis, pois seus registros podem conter informações detalhadas sobre ativos, estruturas familiares e transações futuras.
As empresas devem definir quais dados podem ser acessados por sistemas de IA, onde esses sistemas estão hospedados e como os resultados são armazenados. Elas também precisam adotar medidas de proteção contra vazamento, manipulação e uso não autorizado de dados.
Os fornecedores terceirizados de tecnologia representam uma camada adicional de risco. Uma gestora de patrimônio pode terceirizar parte de sua infraestrutura de IA, mas não pode terceirizar a responsabilidade pela proteção das informações dos clientes.
A confiança dependerá, em parte, da capacidade das empresas de explicar seus controles de forma que os clientes possam compreender.
Os vencedores irão combinar tecnologia e discernimento
A Gartner prevê que a IA administrará mais de $2 trilhões em ativos até 2025. Se os ativos são realmente “administrados pela IA” é uma questão aberta a interpretações. Na maioria dos casos, a tecnologia auxilia na construção de carteiras, no monitoramento ou na comunicação, em vez de assumir total responsabilidade pelas decisões de investimento.
Essa distinção é importante. A IA não é um gestor de patrimônio autônomo. Trata-se de um conjunto de ferramentas capazes de aprimorar certas etapas do processo de consultoria.
Nos próximos três a cinco anos, é provável que essa tecnologia se torne um recurso padrão das plataformas de investimento. Os recursos analíticos básicos ficarão mais acessíveis, reduzindo assim seu valor como fonte de diferenciação.
A vantagem competitiva dependerá, ao contrário, da execução. As empresas precisarão de dados confiáveis, infraestrutura segura e governança clara. Elas também devem integrar a IA ao trabalho diário dos consultores, em vez de adicioná-la como um serviço digital isolado.
A educação dos clientes será igualmente importante. Os investidores precisam saber quando estão interagindo com um sistema automatizado, como as recomendações são geradas e em que momentos um consultor humano continua sendo responsável.
É improvável que o modelo mais avançado seja totalmente humano ou totalmente automatizado. Ele combinará o poder de processamento da IA com o julgamento profissional e um relacionamento que transmita confiança aos clientes durante decisões de grande importância.
A inteligência artificial tornará a gestão de patrimônio mais rápida e, potencialmente, mais acessível. Se isso melhorará o setor dependerá de como as empresas utilizarão o tempo, as informações e a escala que ela proporciona.
