Numa altura em que os investidores se mostram cada vez mais interessados pela revolução tecnológica que representam as fintech, o conceito de inteligência artificial volta a estar na ribalta... e parece que desta vez veio para ficar.
Mesmo a ideia de que os computadores serão capazes de gerir os investimentos de forma completamente autónoma – e, mais importante, aprendendo com os seus erros – tenha mais de mito que de realidade, o mais certo é que o surgimento de outros conceitos, como o big data, permitiram dar um salto qualitativo no desenvolvimento dos sistemas de inteligência artificial.
Como assinala um relatório recentemente elaborado pelo Euromoney Institutional Investor Thought Leadership, “a popularização das redes sociais, dos telefones móveis e dos ‘wearables’ resultou numa explosão do volume e disponibilidades dos dados que alimentam e permitem optimizar os algoritmos de inteligência artificial”.
Este potencial não passou despercebido a entidades gestoras como a BlackRock, Two-Sigma e Renaissance Technologies que, segundo os autores do relatório, estão a contratar os melhor especialistas em análise de macrodados de todo o mundo e que, além disso, colaboram com diversas empresas com experiência no desenvolvimento de aplicações de inteligência artificial, entra as quais se incluem gigantes como a Google, Facebook ou Microsoft. “Somente em 2015, estas empresas gastaram mais de 8.500 milhões de dólares em investigação, aquisições e contratações”, asseguram.
O objetivo é que estas aplicações possam aprender a partir dos dados e atualizar automaticamente os seus modelos, sem necessidade de intervenção humana. A ideia é que consigam “encontrar relações, não tão óbvias que, potencialmente tenham passado ao lado de outros participantes do mercado”.
Análises mais inteligentes
Esse é precisamente o factor que diferencia a inteligência artificial de outras formas de investimento baseadas em algoritmos, como o ‘high frequency trading’ (HFT). “Se o HFT coloca a ênfase na velocidade, a inteligência artificial põe a ênfase na amplitude e profundidade da análise”, explica o relatório. Dito de outra forma, “o mercado está a passar de se movimentar mais rapidamente para se movimentar de uma forma mais inteligente”, afirma Peter Hafez, analista chefe de macro na RavenPack e um dos especialistas consultados durante a elaboração do relatório.
Os autores destacam que, “enquanto agora a maioria das decisões de investimento se baseiam em parâmetros tradicionais como a cotação de mercado, as taxas de juro ou os lucros, a inteligência artificial pode incorporar eventos e o sentimento, no processo de previsão dos preços dos ativos” a partir da análise de dados não estruturados. Assim, os especialistas antecipam que os modelos inteligentes serão capazes de capturar informação a partir de, por exemplo, notícias sobre lançamentos e retiradas de produtos, aprovações regulatórias, aquisições e outros acontecimentos de mercado. Alguns, como Hafez, acreditam que, inclusivamente, serão capazes de extrair dados a partir de fotos e vídeo. Neste sentido, parece claro que a proliferação de aplicações de inteligência artificial transformará os parâmetros que guiam agora mesmo as decisões de investimento.
No entanto, a maioria dos executivos sénior de instituições financeiras e empresas fintech consultados para a elaboração do relatório, concordam que esta tecnologia está em fase experimental e que apresenta riscos consideráveis que podem afetar a segurança, a privacidade e a qualidade dos dados, uma situação que é mais grave pela ausência de uma regulação adequada.
“Inclusivamente em segmentos como a negociação, onde a automatização está bastante generalizada, a intervenção humana continua a ser crucial em áreas como a monitorização e validação de algoritmos, ou em compliance. De momento, poucos acreditam que os modelos de inteligência artificial possam ou devam realizar operações de mercado sem estar submetidos, de certa forma, ao controlo humano”.
