Nos últimos anos, as ferramentas de inteligência artificial (IA), projetadas para trading, despertaram grande interesse entre profissionais e investidores individuais. Ora, tal ocorre porque estas ferramentas oferecem uma série de benefícios importantes que estão já a redefinirem o cenário do trading moderno. A começar pela melhoria significativa na tomada de decisões.
Como tal, a sua popularidade continua a aumentar à medida que fornecem aos traders informações para análises completas. Ao fazê-lo, apresentam elementos relevantes para a tomada de decisões informadas. Logo, esta capacidade das ferramentas de negociação IA de fornecer vastos conjuntos de dados e extração de informações valiosas, têm o adicional de concederem uma vantagem competitiva inegável nos mercados financeiros particularmente voláteis.
Qual o maior upside de IA na decisão de investimentos?
Mais do que nunca, as ferramentas de IA para ne têm outro ativo estratégico: a automação de tarefas. Isto implica que podem realizar uma infinidade de tarefas repetitivas e demoradas, o que liberta tempo para os traders, para que possam concentrar-se em aspetos mais delicados da sua atividade. Assim, as ferramentas de IA para negociação de criptomoedas ajudam a maximizarem as oportunidades de negociação e a minimizarem erros de análise, que muitas vezes são muito dispendiosos.
Mais importante ainda, estas ferramentas contribuem para reduzirem os riscos associados à negociação de mercados, como o de criptomoedas. Ao permitirem que os traders sigam estratégias mais cautelosas, com base em dados objetivos. Ou seja, uma objetividade que se mostra útil para mitigar os efeitos da volatilidade inerente ao mercado.
Ao mesmo tempo, esta redução do risco é particularmente valiosa para investidores que procuram proteger o seu capital e, ao mesmo tempo, maximizar os seus lucros. Tudo isso levou muitos especialistas, dos mercados financeiros, a revelarem que o mercado de ferramentas de IA dedicadas à negociação desses ativos têm um futuro brilhante pela frente.
Benefícios da IA na gestão financeira
Com inúmeras aplicações de inteligência artificial em todo o setor, é importante entender onde o ganho pode ser obtido. Ao escolher o tipo de IA em que uma empresa vai investir, é fundamental saber qual é o objetivo final. Portanto, atente na praticalidade, adoção e potencial de IA no processo de investimento, trading e decisão:
- Produtos e serviços aprimorados
- De acordo com a Salesforce, entre 2022 e 2023:
- 35% dos clientes mudaram de seguradora.
- 25% dos clientes mudaram de banco.
- 34% dos clientes trocaram de gestor de património.
Assim, 73% dos clientes esperam que as instituições financeiras compreendam as suas necessidades e expetativas únicas, acima dos 66% em 2020. Considerando que 53% dos clientes financeiros mudariam de fornecedor para obterem melhores experiências digitais, nunca houve melhor altura para as instituições financeiras aproveitarem a IA.
IA no reconhecimento de tendências
A IA dá às instituições financeiras o poder de melhorarem as suas ofertas de produtos para acompanharem as novas exigências dos consumidores. Na verdade, o “Índice de IA de Stanford” coloca a melhoria de produtos e serviços entre os quatro principais benefícios da IA. Ao avançar em direção a soluções mais completas e personalizadas, os participantes do setor podem transformar a experiência do cliente e aumentar os níveis de fidelidade em queda.
Custos mais baixos
As poupanças de custos proporcionadas pela IA para instituições financeiras ascenderam a 447 mil milhões de dólares em 2023, com as operações de front e middle-office a representarem 416 mil milhões de dólares do total. Até 2030, o uso da IA poderá reduzir os custos operacionais no setor de serviços financeiros em 22%, incluindo no trading. Além disso, o “Índice Stanford AI”, de 2022, observou que o benefício mais significativo da IA são os custos mais baixos. A IA consegue isso por meio de:
- Automação de processos: a IA automatiza vários processos, melhorando a eficiência, aumentando a produtividade e reduzindo erros dispendiosos.
- Gestão de riscos: a IA melhora a avaliação de riscos analisando dados históricos e identificando padrões. Isto aumenta a precisão dos modelos de risco, reduzindo potenciais perdas decorrentes de más decisões de investimento.
- Atendimento ao cliente: chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA lidam com dúvidas e problemas dos clientes 24 horas por dia, 7 dias por semana, reduzindo a necessidade de equipes grandes e caras de atendimento ao cliente.
- Gestão de portfólio: robô-consultores com tecnologia de IA gerenciam portfólios de investimentos de maneira mais económica do que os consultores humanos tradicionais. Isto reduz as taxas de gestão e torna a gestão de investimentos mais acessível a uma gama mais ampla de investidores.
- Conformidade regulatória: Ao monitorar transações e automatizar tarefas de conformidade, a IA ajuda as instituições financeiras a evitar multas regulatórias e os custos associados aos esforços manuais de conformidade.
- Personalização: a IA permite serviços financeiros personalizados que podem aumentar a satisfação do cliente, melhorar as taxas de retenção e potencialmente levar a custos de marketing mais baixos.
Potencial maior de receita e lucros
Atualmente, 77% de todas as instituições financeiras preveem que a IA terá uma importância significativa para as suas operações dentro de dois anos. À medida que as instituições financeiras enfrentam uma concorrência feroz e margens mais estreitas, devem transformar os seus modelos de negócio para prosperarem.
O índice de IA de Stanford coloca o aumento da receita entre os cinco principais benefícios da IA. Só no setor bancário, espera-se que o valor potencial da IA atinja 1 bilião de dólares. No geral, as tecnologias de IA ajudam as instituições financeiras a aumentar as receitas através de:
Utilização ideal de recursos
Assim, a IA também torna as empresas financeiras emergentes mais passíveis de investimento. Por exemplo, empresas que utilizam IA, ML, visão computacional, PNL e assistentes virtuais ou chatbots como sua principal solução tecnológica captam 20% mais investimentos a cada ano.
Melhor e maior gestão de fraude e risco
Com a expectativa de que as perdas globais por fraude em pagamentos online atinjam US$ 48 bilhões por ano até 2023, de acordo com a Mastercard, os consumidores estão recorrendo aos provedores de serviços financeiros em busca de soluções mais seguras. À medida que os riscos operacionais evoluem no setor financeiro, as vastas capacidades da IA na deteção e gestão de fraudes em tempo real continuam a atrair o interesse de intervenientes de todas as dimensões.
De acordo com a IBM, o custo médio de uma violação de dados em serviços financeiros foi de US$ 5,97 milhões em 2022. Além disso, 78% dos clientes mudariam de provedor de serviços financeiros se sentissem que seus dados foram maltratados ou comprometidos. Com tanta coisa em jogo, a gestão da fraude e do risco é fundamental para as instituições financeiras.
A IA pode detetar anomalias e lidar com fraudes em tempo recorde, economizando bilhões para instituições e clientes. Além disso, quando aumentados com dados partilhados entre instituições, os modelos de IA ajudam a reforçar todos os sistemas de defesa da indústria, detectando padrões criminosos antes que se tornem virais.
Melhor gestão de dados
Além de tudo isto, a IA pode ser usada para organizar, analisar e extrair insights de grandes conjuntos de dados com mais eficiência do que os métodos tradicionais. Algo que é fundamental para o trading. Não é de admirar que 71% das instituições financeiras estruturem agora as suas operações em torno de insights baseados em dados. Ou seja, capacitadas pela IA, as empresas de todas as áreas financeiras podem tomar decisões informadas e alocar seus recursos
Um potencial de crescimento exposto a riscos significativos?
A IA possui um potencial imenso, como vimos. Até porque representa uma promessa de eficiência e inovação. No entanto, é necessária uma abordagem cautelosa devido às incertezas regulamentares e aos riscos inerentes associados a esta tecnologia em rápida evolução. Na verdade, a regulamentação é uma consideração crucial na integração da IA em trading, nas finanças e processo de decisão das Empresa. A natureza dinâmica da regulamentação pode introduzir incertezas, forçando os intervenientes no mercado a permanecerem informados e flexíveis.
Além disso, a integração da inteligência artificial (IA) traz consigo o seu próprio conjunto de desafios. Os custos iniciais e o conhecimento técnico para a operação destes sistemas podem impedir que pequenos investidores comecem. Na verdade, embora as grandes instituições possam ter os recursos para implementar soluções avançadas de IA, a acessibilidade do mercado para uma gama mais ampla de participantes continua a ser uma preocupação.
Apesar destes desafios, a crescente importância da IA destaca a procura por soluções que permitam o domínio das complexidades do mercado. Implantadas de forma responsável, as ferramentas de IA para trading e tomadas de decisão, têm o potencial de se tornarem altamente estratégicas para os traders. No entanto, a supervisão humana e as considerações éticas continuam a ser fundamentais para garantirem que a IA se estabeleça como uma ferramenta de apoio e não como uma fonte indevida de riscos nas tomadas de decisão.
O que espera da IA no trading e gestão financeira num futuro próximo?
Em suma, espera-se que o uso da IA nas finanças cresça nos próximos três anos, com quase 50% dos executivos do setor a preverem esta adoção em larga escala e implementação crítica até 2025. Assim, o crescimento será impulsionado principalmente por avanços em tecnologias de automação, prevenção de fraude mais inteligente e maior gestão eficaz de riscos. Isto bem como melhor apoio ao cliente e melhor conformidade com as regulamentações do setor financeiro, como no trading.
Aliás, 85% dos líderes de serviços financeiros, entrevistados pela KPMG, em 2023, desejavam que as suas empresas adotassem a tecnologia de IA de forma mais agressiva, enquanto 55% acreditavam que a adoção da IA está a avançar na velocidade certa. Enquanto isso, 37% acreditam que a IA avança mais rápido do que deveria.
No setor financeiro, 35% das tarefas de trabalho atuais poderiam ser automatizadas por IA nos EUA e na Europa. Além de que a Goldman Sachs afirma que se a IA generativa cumprir as capacidades prometidas, o mercado de trabalho poderá enfrentar perturbações significativas. Em todos os setores, a força de trabalho nos EUA e na Europa enfrenta perturbações e um total de 300 milhões de empregos poderão ser perdidos ou degradados pela IA.
Existirá perda de trabalho para a IA até 2030?
Assim, até 2030, a McKinsey prevê que a subscrição de seguros de vida, propriedades e acidentes como os conhecemos deixará de existir. Para a maioria dos produtos de seguros pessoais e para pequenas empresas, o processo de subscrição será reduzido a alguns segundos pela automação. Também será apoiado por uma combinação de modelos de aprendizagem automática e profunda construídos dentro da pilha de tecnologia.
Portanto, sensores IoT e uma série de tecnologias de captura de dados substituirão os métodos tradicionais e manuais de primeiro aviso de perda. As reclamações serão automatizadas e algoritmos avançados tratarão de todo o processo com eficiência e precisão recordes. Olhando para o futuro, os custos de implementação da IA continuarão a cair, tornando mais viável a sua adoção em grande escala. Por exemplo, o custo para treinar um algoritmo no trading está mais baixo do que nunca, apresentando análises e recolha de dados cada vez mais fiáveis e úteis para os traders. Isto bem como em todo o processo de tomada de decisão e respetivos timings mais corretos.