O banco Fator começa a testar a utilização de inteligência artificial para juntar imagens de satélite com outros dados na análise de crédito de fazendas. A corretora Coinext tem uma carteira de criptomoedas totalmente gerida por IA. A Leblon Equities utiliza ferramentas de IA para transformar dados em informações valiosas para os gestores de seus fundos de ações.

Eles não estão sozinhos. Segundo pesquisa realizada pela Ocorian, 97% dos gestores de fundos alternativos, e 92% dos profissionais de Family offices reconhecem a importância da IA no rumo de suas empresas nos próximos cinco anos. “Os gestores dos fundos estão saindo de um período de experimentação, após sucesso com pilotos,  para uma adoção em larga escala em operações de investimento, conformidade e gestão de riscos”, afirma Yegor Lanovenk, cohead de fund services da Ocorian.

Um dos principais usos da inteligência artificial é a consolidação de dados em grande escala, de diferentes fontes, para que possam subsidiar gestores nas decisões de investimentos. “São dados públicos, mas desestruturados, como documentos que misturam informações em texto, tabelas, gráficos e imagens. A extração e organização desses datasets é difícil de escalar, pois exige intervenção humana para tratar casos difíceis de programar, mas ferramentas de AI ajudam a superar esse problema”, diz o sócio da Leblon Equities, Stephano Gabriel. “Temos experimentado bastante com redes neurais e NLP para extrair dados desestruturados e criar datasets e análises proprietárias”, conta.

Para o futuro, ele aposta em mecanismos mais eficazes de projeção ou de reconhecimento de padrões. “Da mesma forma que a inteligência artificial escolhe determinada série de palavras que faz sentido na construção de um texto, será que não conseguimos fazer o mesmo para projetar séries temporais?”, pergunta-se. Segundo ele, com ajuda da IA seria possível experimentar modelos preditivos não lineares, alimentados por muitos dados relacionados a fatores de preço e fundamentos, com receita, margens e retornos”, afirma.

“A partir do momento em que existe análise massiva de um histórico muito grande, você começa a conseguir criar camadas de predição de cenários”, acrescenta Thiago Moreno, do banco Fator. Na análise de risco agrícola, para concessão de crédito e emissão de CRAs, o banco está testando o sistema que une dados de mercado e do cliente com imagens de satélite que mostram área de vegetação e ajudam a prever o tamanho da safra. “Se, por exemplo, estou fazendo a estruturação de empresa média que planta soja no Mato Grosso, o algoritmo analisa risco com base em informações do mercado, da empresa e da fazenda, como dados sobre irrigação e evolução da plantação”, diz. “E, com base no risco estatisticamente determinado, podemos elaborar os termos de securitização do contrato de forma mais adequeada”, conta.

O banco também tem um projeto piloto para criação de uma ferramenta para consultas com base em banco de dados específicos. “Em em vez de pegar um mar aberto, vou  plugar o GPT em bases especializadas do mercado financeiro, como as do Banco Central, CVM e clippings de interesse e transformar isso numa base de consulta para que a gente consiga fazer perguntas e ter respostas com bases triadas”, conta.

Na busca de inovações, o Fator também lançou um desafio para startups interessadas em oferecer soluções ao banco, que inscreveram seus projetos pelo site. “Um objetivo é selecionar empresas com ferramentas de inteligência generativa para o mercado financeiro”, afirma ele.

Carteira inteligente

Desde outubro, a Coinext tem uma carteira gerida por inteligência artificial. Uma ferramenta que utiliza IA e machine learning, desenvolvida pela norte-americana Kinv, seleciona e calibra as criptomoedas com objetivo de obtenção de ganhos maiores – ou perdas menores – que o bitcoin. “O software faz uma leitura do mercado cripto, de uma forma bastante rápida, das informações disponíveis nas blockchains dos determinados ativos de forma a identificar a potencialidade para demanda maior ou oferta maior dos criptoativos, o que ajuda a sinalizar altas e quedas de preço”, conta José Artur Ribeiro, sócio da empresa.

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Desde outubro, a Coinext tem uma carteira gerida por inteligência artificial, que no período acumulou rendimento de 62,44%, nove pontos percentuais acima da variação do bitcoin. Uma ferramenta que utiliza IA e machine learning, desenvolvida pela norte-americana Kinv, seleciona e calibra as criptomoedas com objetivo de obtenção de ganhos maiores – ou perdas menores – que o bitcoin. “O software faz uma leitura do mercado cripto, de uma forma bastante rápida, das informações disponíveis nas blockchains dos determinados ativos de forma a identificar a potencialidade para demanda maior ou oferta maior dos criptoativos, o que ajuda a sinalizar altas e quedas de preço”, conta José Artur Ribeiro, sócio da empresa.

Os dados são combinados com análise de tendências garimpadas em redes sociais, como o X (ex-twitter). “A ferramenta lê o que o mercado e as pessoas estão falando sobre as criptomoedas, dá sentido à enormidade de dados disponíveis no mundo digital, com o algoritmo de tomada decisão, escolhe entre cinco e oito criptos para poder fazer o balanceamento da carteira, hoje com cerca de 36 mil usuários (?)”, diz. Os ajustes são feitos mensalmente ou com periodicidade inferior em caso de movimentos de mercado muito abruptos e atípicos.

A corretora também recorre à IA em parte da análise dos cadastros e de endereços de destino dos usuários em busca de sinais que possam identificar o uso de criptomoedas em atividades ilícitas. É o caso da pessoa que tentou fazer um cadastro com um documento roubado de um idoso de 87 anos. “Na hora de tirar a selfie para comprovação da identidade, o criminoso envelheceu o rosto num aplicativo e nosso software indicou a fraude”, conta. “É a IA combatendo fraudes feitas por IA.”