Assim como em tantas áreas de negócio atualmente, as ferramentas de inteligência artificial (IA) são a mais nova sensação do mercado financeiro. Gestoras de investimentos e clientes estão apostando que os computadores que conseguem realizar tarefas tipicamente humanas — aprender, analisar, decidir — logo farão os lucros das aplicações financeiras aumentar exponencialmente.

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Essa euforia é provavelmente um bom exemplo da Lei de Amara. Foi o futurologista americano Roy Amara quem percebeu que tendemos a superestimar o efeito de uma nova tecnologia no curto prazo e subestimar sua força no longo prazo. Empresas de todos os setores ainda estão tentando entender de que maneira usar as ferramentas de inteligência artificial para resolver problemas e ganhar eficiência nas operações. As primeiras ideias, em alguns casos, já são animadoras.

Bancos de dados

Na Leblon Equities, uma gestora de recursos carioca especializada em ações de empresas brasileiras, a equipe está usando a inteligência artificial para comparar dados financeiros de companhias de interesse. Geralmente, nas casas de gestão de investimentos, um único analista é responsável por estudar diversas empresas — e cada uma anuncia resultados à sua maneira. Todo trimestre, os modelos matemáticos que balizam as decisões de investimento precisam ser atualizados. Os dados alimentam um monte de planilhas de Excel, mas cada analista mexe apenas na sua. Trata-se de um trabalho manual, repetitivo e que limita a colaboração.

Ferramentas de inteligência artificial podem ser empregadas para extrair os números dos balanços e colocá-los nas planilhas de maneira padronizada e mais rápida. Torna-se possível, assim, a criação de um grande banco de dados das companhias, que passam a ser facilmente comparáveis. A mesma ferramenta pode ser treinada para capturar diferentes tipos de dados. “Aplicando um pouco de criatividade, a quantidade de informações que é possível agregar no dia a dia aumenta exponencialmente”, disse o professor Stephano Gabriel, sócio da Leblon Equities, durante o curso sobre IA para gestores ministrado com a Capital Aberto no fim de agosto.

Segundo Gabriel, esse é um trabalho que nem demanda muita mão de obra. Um profissional relativamente júnior, dentro da equipe de uma gestora, consegue construir os algoritmos para coletar os dados, e um mais sênior pode montar o banco. O próximo passo seria encapsular a ferramenta em uma API (application programming interface). O uso dessa tática também possibilita à gestora diminuir a dependência de fontes externas de dados e economizar.

Comportamentos futuros

As ferramentas de inteligência artificial também vêm sendo utilizada para fazer projeções. Tentar estimar a evolução da receita e do lucro das empresas é uma das principais tarefas dos analistas de uma gestora. Com a IA, é possível fazer mais correlações entre as variáveis presentes e passadas. E, dessa forma, prever o comportamento futuro dos indicadores financeiros e das ações negociadas em bolsa de valores. “Como gestor, não vou seguir à risca o que o algoritmo indicou. Sou fundamentalista, quero estudar a empresa, a sua cadeia de valor, como lidam com a concorrência. As informações que a ferramenta disponibiliza servem de suporte, portanto, para as avaliações”, afirmou Gabriel. O potencial de impulso aos resultados de um fundo de investimento vem da junção de ferramentas que possibilitam a combinação de diferentes estratégias que os gestores já usavam.

A maior barreira para a utilização das ferramentas de inteligência artificial em finanças não diz respeito às ferramentas em si, mas aos próprios dados, disse, durante o curso, Alberto Chapchap, sócio da gestora paulista Giant Steps. “É difícil ter um banco de dados grande e confiável. Toda a parte que vem antes é muito mais onerosa do que o próprio algoritmo.”

A recomendação de Gabriel para quem quer começar a utilizar a IA na gestão de investimentos é ter um data officer dentro de casa. “É o profissional que vai centralizar o repositório de dados”, explicou. Ele precisa ter o aval do gestor do fundo para ‘se meter’ em tudo e começar a pegar os dados que estão no domínio de cada um, as planilhas, as notas, os PDFs e tudo mais”, recomendou o sócio da Leblon Equities. Este será o primeiro passo de uma jornada ainda imprevisível rumo ao futuro das decisões de investimento.

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