PTEN

rtm-logo__1_

Compartilhe

Principais inovações tecnológicas aplicadas à gestão de ativos
PorRTM
Um gráfico aparece em cima de uma mão com a palma pra cima. Ao lado está escrito 'Tecnologia na gestão de ativos".

A redefinição da gestão de ativos no cenário financeiro contemporâneo também chega com um aliado que tem se mostrado mais presente em muitos setores: as inovações tecnológicas.

O surgimento e, principalmente, a contínua evolução da inteligência artificial, blockchain e outras tecnologias têm desencadeado uma revolução palpável na forma como os fundos são gerenciados, analisados e otimizados.

Mas de que forma, então, isso tem sido percebido pelo segmento? Qual é o papel das principais tecnologias envolvidas? E, claro, quais os ganhos de tudo isso?

Nesse texto, Aloísio Mota Rodrigues, especialista da RTM, traz sua visão sobre o tema. Continue lendo para descobrir!

Internet, sustentabilidade  e muito mais: quais fatores o mercado deve ficar de olho nos próximos anos?

Como as novas tecnologias estão transformando a gestão de ativos?

A incorporação de novas tecnologias têm mudado — e moldado — o setor financeiro global e brasileiro. 

Isso é impulsionado, claro, pelos próprios desafios e potencialidades que a adoção dessas inovações oferece.

As demandas por análises mais precisas, tomadas de decisão ágeis e eficiência operacional têm levado gestores e empresas a explorarem soluções avançadas para otimizar suas estratégias e processos.

A inteligência artificial, o machine learning, o Big Data, o blockchain e a automação de processos são centrais nisso.

Inteligência artificial

Na visão de Aloísio, a IA está sendo usada para automatizar processos, reduzir erros e aumentar a eficiência na tomada de decisões em diversos setores, inclusive na indústria de fundos de investimentos. 

“A inteligência artificial pode ser aplicada em áreas como análise de risco de crédito, detecção de fraudes, atendimento ao cliente, gestão de portfólio e previsão de tendências, aumentando a eficiência dos processos”, exemplifica.

E, ainda, aprofunda nesses exemplos: programas de investimento em inteligência artificial podem analisar dados de uma variedade de fontes, incluindo movimentos de mercado, eventos de notícias, ciclos econômicos e sentimento de mídia social.

É isso que vai apoiar os gestores de recursos, investidores e traders na tomada de decisão de investimento.

No caso de leitura de regulamentos, Aloísio explica que a IA pode ser usada na “elaboração de atas, documentos societários e ferramentas para responder questionários de Due Diligence”.

Como está a relação entre o mercado financeiro e inteligência artificial? Descubra o passado, presente e futuro da tecnologia!

Machine Learning

Quando o assunto é machine learning, estamos falando de um ramo da IA que se concentra no uso de dados e algoritmos para imitar a maneira como os humanos aprendem, o que melhora gradualmente sua precisão e eficiência no processo.

Aloísio explica que o nome desse último processo é justamente a acurácia dos dados — o que garante que o resultado gerado está dentre as expectativas do mercado. 

“O aprendizado de máquina pode ser aplicado de diversas formas no mercado de capitais, permitindo a automatização de processos rotineiros, o que simplifica e personaliza a experiência do cliente”, diz.

Essas aplicações também permitem que as empresas trabalhem de forma mais produtiva. 

Na percepção do especialista, isso leva a muitos ganhos: melhora significativa da qualidade da avaliação de ativos, previsão do desempenho financeiro e resolução de muitos problemas críticos de segurança financeira dos dados.

Big Data

O Big Data nada mais é do que o gerenciamento e análise de conjuntos massivos de dados que não podem ser processados por sistemas tradicionais. 

Na gestão de ativos, isso significa a avaliação de uma quantidade exorbitante de informações.

A consequência disso é a identificação de oportunidades de investimento, a avaliação de riscos e a personalização de estratégias para atender às necessidades dos clientes.

Blockchain 

Especificamente na gestão de ativos, o uso do blockchain garante a integridade das transações, reduzindo intermediários e custos associados, além de proporcionar maior confiança aos investidores.

Aloísio explica que essa tecnologia tem sido usada para comercializar qualquer tipo de bem, seja ele um ativo tangível (físico) ou intangível (digital). 

“As instituições desse segmento, como bancos e casas de investimentos, usam essa tecnologia para tornar as transações mais seguras, minimizando e evitando situações de fraude.”

Ele ainda acrescenta o fato do Banco Central do Brasil ter criado o DREX (moeda digital). 

“Atualmente o uso da tecnologia blockchain nas atividades de distribuição de fundos de investimento e outras entidades reguladas já está acontecendo no Brasil”, complementa.

Tokenização da economia: por que esse é o futuro do mercado financeiro? Descubra agora mesmo!

Automação de processos

A automação de processos na gestão de ativos é facilitada por plataformas que permitem a automação de tarefas repetitivas e a comunicação entre diferentes sistemas. 

Isso agiliza a execução de operações, melhora a eficiência e reduz erros, permitindo que os gestores se concentrem em análises estratégicas e tomadas de decisão fundamentadas.

Um exemplo notável é o Hub Fundos, uma plataforma capaz de padronizar e automatizar a comunicação entre players em operações de integralização e portabilidade de cotas de fundos de investimento e em outros processos, como cadastro, due diligence e eventos societários.

Tudo isso sem exigir que as instituições participantes façam grandes adaptações de seus sistemas internos.

Benefícios da tecnologia para a gestão de ativos

Certamente, as tecnologias mencionadas (IA, Big Data, blockchain) oferecem uma série de benefícios para a gestão de ativos. Na prática, estamos falando de:

  • Identificação de padrões complexos nos dados e insights mais precisos para prever tendências do mercado e comportamentos de investimento;
  • Capacitação de gestores para analisar grandes volumes de informações e fazer decisões embasadas em dados concretos;
  • Redução da necessidade de tarefas manuais repetitivas e liberação de recursos para atividades estratégicas;
  • Registro imutável e descentralizado de transações como forma de oferecer maior transparência, confiabilidade e segurança;
  • Respostas rápidas e adaptáveis a mudanças repentinas no mercado.

Se você quer se aprofundar ainda mais sobre tecnologia e inovação na gestão de fundos, leia nosso material sobre o papel da IA, Machine Learning, Big Data e outras tecnologias!

Deixe seu comentário

Prometemos não utilizar suas informações de contato para enviar qualquer tipo de SPAM.

Newsletter

Cadastre-se e receba todos os nossos conteúdos por e-mail, em primeira-mão.


    Prometemos não utilizar suas informações de contato para enviar qualquer tipo de SPAM.

    Veja outras notícias relacionadas

    Imagem da mesa de operações Trade Solution em cima de uma bancada de madeira.
    Diferenciais de uma plataforma integrada para mesa de operações financeiras
    imagem-artigo-marcio-tokenizacao
    Tokenização de ativos: como contribuir com a evolução deste mercado no Brasil?
    imagem-noticia-machine-learning-swift
    Ferramenta de machine learning traz maior eficiência ao Filtro Swift