IA e a transformação da gestão de patrimônio
A inteligência artificial está se disseminando no setor de gestão de patrimônio, desde a análise de carteiras e relatórios para clientes até a conformidade e o apoio aos consultores. A Deloitte informa que 60% das empresas de gestão de patrimônio já utilizam IA para aprimorar os processos de investimento e os resultados para os clientes. A tecnologia promete custos mais baixos e consultoria mais relevante, mas seu efeito mais amplo pode ser o de revelar quais partes do serviço tradicional ainda justificam taxas premium.
A gestão de patrimônio sempre se baseou em dois pilares: informação e confiança. Os consultores reuniam dados sobre as finanças do cliente, interpretavam a evolução do mercado e recomendavam um plano de ação.
Esse modelo não desapareceu. Mas o contexto econômico em torno dele está mudando.
Os sistemas de IA são capazes de processar dados de mercado, registros de clientes e análises de investimentos em uma escala que nenhum consultor individual consegue igualar. Eles podem monitorar carteiras continuamente, elaborar relatórios e identificar mudanças que possam exigir atenção.
O benefício imediato é a eficiência. A mudança mais significativa é uma redistribuição do trabalho entre a tecnologia e as pessoas.
Os robo-advisers abriram o caminho
A primeira onda visível de automação surgiu com os robo-advisers no início da década de 2010.
As plataformas digitais utilizavam questionários para avaliar a tolerância ao risco e alocar os clientes em carteiras modelo. O reequilíbrio e outras tarefas de rotina podiam então ser realizados automaticamente.
Isso tornou a gestão básica de investimentos mais barata e acessível. Investidores que não atendiam aos requisitos mínimos de um banco privado tradicional podiam obter uma carteira diversificada por meio de um serviço digital.
Os primeiros sistemas eram relativamente simples. Eles se baseavam em regras predefinidas e em categorias amplas de clientes, em vez de uma compreensão aprofundada das circunstâncias individuais.
No entanto, sua importância foi além das carteiras que administravam. Os robo-advisers demonstraram que certos aspectos da gestão de patrimônio poderiam ser padronizados e oferecidos em grande escala.
Eles também mudaram as expectativas. Os clientes se acostumaram com taxas transparentes, acesso digital e uma gestão de contas mais ágil.
A IA fica nos bastidores do consultor
A próxima etapa é menos visível.
Em vez de substituir o gestor de patrimônio por uma plataforma digital independente, a IA está sendo cada vez mais integrada aos sistemas utilizados por consultores, gestores de carteiras e equipes de conformidade.
Ele pode resumir pesquisas, comparar posições, identificar concentrações na carteira e preparar o material antes de uma reunião com o cliente. Ferramentas automatizadas também podem monitorar se uma carteira ultrapassou os limites de risco acordados.
Isso permite que os consultores dediquem menos tempo à coleta de informações e mais tempo à sua interpretação.
Essa distinção é importante. Muitos clientes não querem que um algoritmo tome todas as decisões financeiras. Eles esperam que seu consultor chegue preparado, compreenda toda a carteira e reaja rapidamente quando as circunstâncias mudarem.
A IA se torna valiosa quando fortalece o relacionamento, em vez de criar mais uma interface entre o cliente e a empresa.
A BlackRock ilustra a vantagem da infraestrutura
A plataforma Aladdin da BlackRock é frequentemente apresentada como um exemplo de gestão de investimentos baseada em inteligência artificial.
O Aladdin combina análise de carteiras, monitoramento de riscos, dados operacionais e de negociação em um único ambiente. Ele permite que as equipes de investimento analisem as exposições em todas as classes de ativos e avaliem como as carteiras poderiam reagir a mudanças nos mercados.
A plataforma não elimina a necessidade de gestores de carteira. Sua importância reside em proporcionar a eles uma visão mais integrada do risco.
As ferramentas de aprendizado de máquina podem complementar essa análise, identificando padrões, anomalias ou relações que a análise convencional pode deixar passar.
A dimensão da BlackRock representa uma vantagem importante. A empresa dispõe de um vasto conjunto de dados, de funcionários especializados e do capital necessário para construir e manter uma infraestrutura complexa.
A maioria dos gestores de patrimônio não desenvolve sistemas semelhantes internamente. Eles adquirem ferramentas analíticas de fornecedores externos ou incorporam funções de IA às plataformas já existentes.
Isso reduz as barreiras à adoção, mas também torna as empresas mais dependentes de terceiros, cujos modelos e dados elas podem não controlar totalmente.
O mercado cresce em torno da personalização
Estima-se que o mercado global de IA na gestão de patrimônio alcance 1,2 bilhão de dólares até 2026.
A demanda está sendo impulsionada, em parte, pela promessa de um atendimento mais personalizado.
Os modelos tradicionais de gestão de patrimônio costumam classificar os clientes em grupos amplos com base na idade, nos ativos e na tolerância ao risco. A IA tem o potencial de analisar um conjunto mais detalhado de circunstâncias, incluindo fluxos de caixa, passivos, exposição fiscal e compromissos financeiros futuros.
Um sistema pode detectar que a tolerância ao risco aparente de um investidor entra em conflito com sua necessidade de liquidez. Ele pode identificar que vários investimentos mantidos em contas diferentes criam uma concentração indesejada.
Para famílias abastadas, a tecnologia também pode ajudar a organizar ativos distribuídos por bancos, empresas, fundos fiduciários e jurisdições.
O desafio é que a personalização depende de informações completas e precisas. Os ativos privados podem ser avaliados com pouca frequência. As preferências dos clientes podem estar mal documentadas ou mudar em períodos de tensão.
Um algoritmo pode gerar uma recomendação altamente precisa a partir de dados de baixa qualidade. A precisão, por si só, não torna a recomendação adequada.
A redução de custos altera o cenário competitivo
Estima-se que as ferramentas baseadas em IA reduzam os custos operacionais em até 30%.
A economia pode advir da automatização da geração de relatórios de carteiras, do processamento de documentos, das verificações de conformidade e da preparação de reuniões. As empresas podem atender a mais clientes sem aumentar o quadro de funcionários na mesma proporção.
Isso é particularmente relevante no segmento de classe média alta.
Esses clientes podem ter necessidades demasiado complexas para um simples portfólio digital, mas não geram receita suficiente para sustentar o modelo tradicional de banco privado. A consultoria assistida por IA poderia torná-los mais atraentes para atender.
A tecnologia pode, portanto, ampliar o mercado, em vez de se limitar a reduzir custos.
A implementação, no entanto, acarreta seus próprios custos. As empresas precisam de dados confiáveis, sistemas seguros e funcionários capazes de utilizar as ferramentas. As plataformas legadas podem ser difíceis de integrar, enquanto os fornecedores externos implicam em taxas de licença e dependências operacionais.
A IA gera economia ao eliminar a duplicação de tarefas. Se for implementada em uma organização fragmentada, ela pode simplesmente se tornar mais um centro de custos.
Os investidores mais jovens aumentam as expectativas
Estima-se que cerca de 701 mil millennials prefiram conselhos de investimento gerados por IA.
O gráfico deve ser interpretado com cautela. A preferência por ferramentas digitais não implica necessariamente o desejo de eliminar completamente os consultores humanos.
Os clientes mais jovens costumam esperar acesso imediato às informações, serviços digitais intuitivos e preços transparentes. Eles estão menos dispostos a tolerar a burocracia e as respostas demoradas apenas porque essas práticas tradicionalmente fazem parte do setor de private banking.
Eles ainda podem precisar de orientação humana ao lidar com heranças, bens, obrigações familiares ou mercados voláteis.
Portanto, a demanda provável não é por consultoria totalmente automatizada, mas por um serviço em que a tecnologia se encarregue das análises de rotina, enquanto as pessoas permaneçam disponíveis para as decisões importantes.
As empresas que insistem em um modelo predominantemente manual podem parecer lentas e caras. Aquelas que automatizam todas as interações correm o risco de transformar um negócio baseado em relacionamentos em uma mercadoria.
Mais poder de processamento não garante capacidade de previsão
A IA é capaz de processar uma quantidade consideravelmente maior de dados do que um consultor humano. As afirmações de que ela pode analisar 50 vezes mais informações ilustram a diferença de escala.
A comparação é menos significativa do que parece à primeira vista.
Os mercados geram mais informações do que qualquer investidor consegue utilizar de forma produtiva. O desafio não consiste apenas em processar dados, mas em distinguir um sinal duradouro do ruído passageiro.
Um modelo é capaz de analisar, em questão de segundos, a evolução dos preços, relatórios de resultados, dados econômicos e o tom das notícias. No entanto, ele ainda pode interpretar mal um evento ou atribuir importância excessiva a uma relação estatística que logo desaparece.
O comportamento do mercado também muda. Estratégias desenvolvidas com base em períodos de baixa inflação ou liquidez abundante podem ser menos confiáveis em condições diferentes.
A IA pode ampliar o campo analítico. Ela não pode garantir que a variável mais importante tenha sido identificada.
O consultor ou gestor de carteira continua sendo responsável por decidir quais resultados merecem atenção.
A satisfação do cliente depende da relevância
As instituições financeiras que utilizam IA relatam melhorias de cerca de 30% na satisfação dos clientes.
Uma melhor sincronização e maior relevância podem explicar parte desse aumento.
Os clientes valorizam relatórios que reflitam suas posições reais, em vez de comentários genéricos sobre o mercado. Eles apreciam um consultor capaz de ter uma visão completa da carteira e identificar problemas antes da próxima reunião agendada.
A IA também pode permitir que as empresas se comuniquem de forma mais seletiva. Um cliente não precisa de todas as atualizações do mercado. Ele precisa de informações que afetem seus objetivos ou sua exposição ao risco.
Uma personalização mal implementada pode ter o efeito contrário. As mensagens automatizadas podem parecer intrusivas ou repetitivas. Recomendações baseadas em dados incompletos podem minar a confiança.
A experiência do cliente melhora quando a tecnologia reduz os atritos e contribui para conversas mais bem informadas. Ela se deteriora quando a automação passa a substituir a atenção.
Os consultores enfrentam um padrão mais rigoroso
É improvável que a IA elimine a necessidade de consultores financeiros. Ela tornará algumas de suas tarefas tradicionais menos relevantes.
A elaboração de um resumo da carteira, o cálculo do desempenho ou a obtenção de informações de mercado podem ser cada vez mais automatizados. Os clientes terão menos motivos para pagar altas taxas por um trabalho que um software pode realizar rapidamente.
O valor do consultor deve passar a centrar-se na interpretação, no julgamento e na coordenação.
Uma família que está vendendo um negócio pode precisar de ajuda para equilibrar questões de liquidez, impostos, herança e prioridades pessoais. Um cliente que se aproxima da aposentadoria pode precisar decidir qual nível de risco ainda é adequado. Durante uma queda do mercado, os investidores podem precisar de orientação que leve em conta tanto o comportamento quanto o desempenho.
Essas questões não podem ser resolvidas apenas com base em dados.
A IA pode apresentar as vantagens e desvantagens. O consultor deve ajudar o cliente a escolher entre elas.
Isso pode beneficiar os profissionais mais experientes. Será menos conveniente para aqueles cujo trabalho consiste principalmente na seleção de produtos e na elaboração de relatórios periódicos.
Os dados tornam-se o verdadeiro ativo estratégico
Os sistemas de IA são tão úteis quanto as informações de que dispõem.
Muitos gestores de patrimônio ainda mantêm os dados dos clientes em sistemas separados. Os registros das carteiras podem estar armazenados em um local, a documentação de conformidade em outro e as informações sobre ativos privados em planilhas.
Essa fragmentação limita a qualidade da análise.
Antes que as empresas possam oferecer recomendações verdadeiramente personalizadas, elas precisam ter uma visão coerente do patrimônio do cliente. Os dados devem estar atualizados, classificados de forma consistente e acessíveis de acordo com regras claras de governança.
Esse trabalho é mais difícil do que lançar um assistente de IA. Também é mais valioso.
À medida que ferramentas analíticas semelhantes se tornam disponíveis no mercado, a tecnologia proprietária pode oferecer apenas uma vantagem temporária. As empresas que dispõem de dados de melhor qualidade poderão utilizar os mesmos modelos de forma mais eficaz.
Portanto, a vantagem competitiva não reside na IA isoladamente. Trata-se da combinação entre tecnologia e informações confiáveis.
A confiança define o limite
Os dados relativos à gestão de patrimônio são altamente confidenciais. Eles podem revelar os ativos de um cliente, sua estrutura familiar, sua situação fiscal e transações futuras.
A IA precisa ter acesso a essas informações para produzir análises personalizadas. Isso aumenta a importância da segurança cibernética, das permissões e da soberania de dados.
As empresas devem saber onde as informações estão armazenadas, quem tem acesso a elas e se os prestadores de serviços externos utilizam os dados dos clientes para treinar outros sistemas.
Eles também precisam deixar claro quando um cliente está lidando com um serviço automatizado e quando um consultor humano é o responsável.
Um sistema pode gerar uma recomendação, mas a instituição continua sendo responsável pela sua adequação. As obrigações regulatórias e fiduciárias não se transferem para um algoritmo.
Os clientes podem aceitar um maior uso da tecnologia quando seus benefícios são evidentes. No entanto, eles não aceitarão incertezas sobre quem controla suas informações ou toma decisões sobre seu dinheiro.
A previsão da PwC vai além do setor financeiro
A PwC estima que a IA possa contribuir com até 1,57 trilhão de dólares para a produção econômica global até 2030.
O número abrange a economia em geral, e não apenas a gestão de patrimônio. No entanto, ele ilustra a magnitude das expectativas em termos de investimento e produtividade em relação à tecnologia.
O setor de serviços financeiros está bem posicionado para se beneficiar, pois muitas de suas atividades envolvem processamento, classificação e previsão de dados.
Nem todo investimento em IA gera valor. Algumas empresas adquirem sistemas que os funcionários não utilizam ou que não podem ser integrados às plataformas existentes. Outras podem automatizar processos que deveriam ter sido redesenhados primeiro.
Os projetos mais credíveis começam com um problema bem definido. É possível medir a redução do tempo necessário para consolidar uma carteira. É possível testar a melhoria da precisão da análise de conformidade. Uma ambição genérica de “transformar a gestão de patrimônio” é mais difícil de avaliar.
A IA deve ser vista como um investimento com retornos, custos e riscos esperados, e não como um símbolo de modernidade.
A transformação será desigual
Nos próximos três a cinco anos, é provável que a análise preditiva e o atendimento automatizado ao cliente se tornem recursos padrão das plataformas de gestão de patrimônio.
A diferença entre as empresas não será determinada apenas por quem adotar a IA primeiro.
Algumas instituições vão utilizá-la para aprimorar a assessoria, melhorar os dados e simplificar as operações. Outras vão incorporar novas ferramentas a processos antigos e chamar o resultado de transformação.
O modelo mais eficaz combinará a automação com o julgamento humano responsável. A tecnologia realizará as análises repetitivas, monitorará as carteiras e organizará as informações. Os consultores interpretarão os resultados e ajudarão os clientes a tomar decisões que envolvam incerteza, emoção e prioridades conflitantes.
A IA pode tornar a gestão de patrimônio mais ágil, mais escalável e mais atenta às circunstâncias individuais.
Ela não pode decidir quais objetivos o patrimônio de um cliente deve alcançar, quais interesses familiares devem ter prioridade ou qual o nível de incerteza que é aceitável.
A transformação do setor dependerá do fato de as empresas utilizarem a tecnologia para responder a essas questões de forma mais inteligente, em vez de fingir que ela pode respondê-las por conta própria.
