Descubra como a IA pode beneficiar o setor de fintech, especialmente no investimento.
A inteligência artificial ajuda as empresas de várias maneiras, desde a automação até a interpretação de grandes conjuntos de dados. Da mesma forma, a IA pode oferecer vários benefícios para o setor de fintech. Aqui, discutiremos alguns benefícios que a AI pode oferecer no investimento.
Aplicações de inteligência artificial (AI) estão permitindo que indivíduos e empresas interpretem mais facilmente grandes conjuntos de dados, façam previsões mais precisas e construam novas fontes de informação. A disponibilidade de recursos de IA, muitos dos quais de código aberto, permite maior democratização na gestão de investimentos.
A AI está permitindo que consultores e indivíduos de investimento usem ferramentas que anteriormente eram do domínio exclusivo de fundos de hedge e indivíduos de alto patrimônio líquido.
A seguir, estão os três principais benefícios do uso da IA no investimento:
Automação de Pesquisa em Investimentos
Historicamente, a pesquisa de investimentos é um empreendimento caro. Grandes instituições empregam inúmeros analistas de pesquisa, muitos dos quais têm especialidades estreitas em indústrias e geografias específicas. Essa ampla gama de conhecimentos internos e capital humano oferece aos consultores e clientes informações exclusivas, especialmente para temas oportunos de investimento.
A inteligência artificial está permitindo que indivíduos, empresas menores e consultores robóticos construam estratégias dinâmicas de investimento em um ritmo muito mais rápido, com custos incrementais mínimos. Se um consultor quisesse oferecer uma nova estratégia temática de investimento (talvez capture a vantagem do aumento dos preços do petróleo e do gás para o setor de energia), isso pode tradicionalmente exigir experiência especializada do setor e tempo significativo de pesquisa.
Em vez disso, a IA pode fornecer insights e previsões para novas áreas rapidamente e com poucos custos adicionais. Com um forte conhecimento de investimentos e gerenciamento disciplinado de riscos, pequenas empresas, incluindo consultores robóticos, podem produzir novas estratégias com muito mais facilidade do que antes.
Além disso, há conforto em saber que o modelo não pode se aposentar ou sair para outra empresa, ao contrário de um gerente de portfólio caro.
Previsão e gerenciamento de riscos aprimorados
A IA tem o benefício adicional de melhorar a probabilidade de resultados positivos em uma variedade de classes de ativos, especialmente para janelas de curto prazo. Os investidores podem permitir algoritmos avançados de aprendizado de reforço de aprendizado profundo para “aprender” a partir de conjuntos de Big Data, às vezes até de fontes díspares e conjuntos alternativos de Big Data.
Esses modelos de IA desenvolvem insights e previsões que podem ser mais facilmente testadas do que as usadas com mais frequência no gerenciamento de investimentos: intuição humana. A inteligência artificial já está ajudando a avançar o setor de gerenciamento de investimentos.
Com melhores previsões quantitativas, investidores e consultores podem proteger de maneira mais eficaz as participações das forças negativas esperadas por meio de estratégias de hedge. Cobertura é o uso de investimentos especializados para compensar fatores de risco específicos para um ativo ou portfólio de ativos.
Por exemplo, quase todas as ações dos EUA têm alguma correlação positiva com o mercado de ações dos EUA em geral. Essa sensibilidade, variando conforme a segurança, cria risco de mercado. Um investidor que vê uma virada negativa no mercado pode usar dinheiro ou ativos não correlacionados para moderar esse fator de risco ou adicionar ativos de hedge, como ETFs inversos, para compensar ainda mais esse risco.
Sem previsões precisas, os gerentes de investimento podem tomar ações de proteção tarde demais. Nesse caso, condições negativas já deprimiram os valores de investimento e tornaram os ativos de hedge mais caros. Uma alternativa, usando hedge constantemente, silencia a apreciação dos investimentos quando os fatores de risco diminuem e as condições se tornam positivas.
A cobertura dinâmica, alimentada por previsões probabilísticas da IA, pode ajudar a proteger as explorações enquanto captura de cabeça em ambientes favoráveis. Além disso, essas previsões e operações de proteção relacionadas podem ser automatizadas para diferentes conjuntos de explorações. Isso pode capacitar um consultor robótico a adaptar estratégias especializadas de hedge para cada um de seus milhões de investidores que desejam essa ferramenta de gerenciamento de riscos.
Incorporação de dados alternativos
Combinar dados financeiros com insights mais qualitativos é um elemento clássico da pesquisa de investimentos. Mas ler e interpretar vários artigos sobre milhares de opções de investimento é uma tarefa insuperável para empresas menores e investidores individuais.
O processamento de linguagem natural (NLP), a aplicação de inteligência artificial à linguagem humana e dados não estruturados, fornece maneiras de nivelar o campo de jogo. Após a aplicação e modificações apropriadas pelos cientistas de dados, os mecanismos de PNL podem interpretar rapidamente milhões de notícias e outros textos para identificar empresas com grandes mudanças de sentimento e / ou interesse público.
Embora até a melhor IA ainda esteja por trás da interpretação humana das nuances da linguagem natural, a PNL pode atuar como um sinal para realizar pesquisas mais direcionadas. Com as estimativas baseadas em IA como ponto de partida, investidores e consultores podem direcionar sua atenção para lugares com maior valor de pesquisa.
Além dos dados financeiros, redes neurais e outros modelos de IA podem incorporar esses conjuntos de dados alternativos. Esses conjuntos de dados podem incluir análises de sentimentos de ações e outros valores mobiliários em press releases, notícias, relatórios de analistas e opiniões de investidores de varejo em fóruns públicos.
Limpar esses dados é uma tarefa inicial desafiadora para os cientistas de dados. Mas a recompensa é a criação contínua de fontes adicionais e especializadas de informações que outros modelos de IA podem usar. Alguns dos aplicativos de IA mencionados anteriormente podem ser aprimorados com a incorporação de conjuntos de dados exclusivos e proprietários, que só poderiam ser construídos e atualizados com inteligência artificial.
Milhares de indivíduos com a leitura de notícias e a criação de pontuações numéricas para propriedades qualitativas não é apenas proibitivamente caro, falta a consistência e as avaliações relativas que a inteligência artificial pode fornecer a esses dados não estruturados.
Conclusão
O verdadeiro poder da inteligência artificial aproveita o poder da análise preditiva para realizar tarefas de maneira rápida e eficiente, melhorando as probabilidades de resultados positivos. Como resultado, a tecnologia movida a IA está expandindo o acesso a serviços financeiros que antes eram reservados para empresas estabelecidas e clientes de alto patrimônio líquido.
