Impactos da IA em wealth management

Assim como em diversos segmentos da economia, a inteligência artificial generativa já promove mudanças importantes em wealth management. É possível utilizá-la para chatbots, identificação e prevenção de riscos de investimento, experiências diferenciadas no atendimento ao cliente.

O mercado para IA generativa em WM pode gerar de US$200 a US$300 bilhões por ano. Segundo estudos da Capgemini, 55% dos high-net-worth individuals (HNWIs) consideram as capacidades digitais das empresas de gestão de patrimônio no momento de escolher a prestadora de serviços; por outro lado, mais de 50% das empresas de WM desejam impulsionar seus investimentos em IA e machine learning.

Nesta entrevista realizada pela MIT Sloan Management Review Brasil no estúdio montado no Capgemini VIP Lounge durante a Febraban Tech, Elias Ghanem, head global do Capgemini Research Institute para serviços financeiros, fala sobre como a inteligência artificial pode ser um diferencial para a sustentabilidade de empresas de gestão de patrimônio.

MIT Sloan Review Brasil: A aplicação da inteligência artificial em wealth management foi apontada como uma das principais tendências deste segmento para 2024 no principal estudo da Capgemini sobre o mercado. No ano anterior, o uso de tecnologias já despontava como um interesse por parte dos clientes, especialmente aqueles de alto patrimônio (HNWI). Quais os impactos que a Capgemini identificou no uso de IA para aumentar o engajamento de novos clientes?

Elias Ghanem: Há oito anos, fazemos o report de banking e temos avaliado a riqueza global e o comportamento dos high-net-worth individuals (HNWIs). Um dos principais resultados do estudo é que os HNWIs estão retomando seus investimentos, porém com cautela. Eles se encontram em um momento de oscilação entre aumento de patrimônio e preservação de riqueza, buscando investimentos que ofereçam retornos estáveis com riscos moderados. Para atender a esse segmento, os gerentes de relacionamento têm de conhecer seus clientes, o que é um desafio porque eles têm pouco tempo para processar uma série de informações. Nesse cenário, a IA se torna uma importante ferramenta que permite aos assessores compreender as necessidades e objetivos de cada cliente, analisando os dados comportamentais, de mercado e investimentos para identificar perfis de risco, metas e motivações. Com base nisso, podem oferecer soluções personalizadas e gerar investimentos sob medida, considerando as características individuais de cada cliente.

O estudo da Capgemini mostrou que mais da metade (55%) das empresas de wealth management projetam impulsionar seus investimentos em IA e em machine learning. O que as empresas devem fazer para acelerar esses investimentos?

O primeiro passo é transformar a intenção em ação, superar a fase de planejamento e colocar a mão na massa. Feito isso, é preciso ter uma boa equipe, investimento e paciência para colher os resultados. Além disso, é necessário que a base de trabalho esteja no cloud. A adoção da nuvem, seja pública ou privada, é fundamental para fornecer a infraestrutura robusta e escalável necessária para os projetos de IA.

Outro ponto é ter quantidade e qualidade de dados, que vão alimentar a IA, e também ter canais de interação internos e externos, para facilitar a comunicação e o compartilhamento de dados. E em tempos de open finance, e o Brasil está à frente de outros países nessa questão, os dados disponíveis sobre os clientes, como hábitos de consumo, histórico financeiro, situação de saúde e perfil familiar, permitirão aos assessores oferecer soluções cada vez mais personalizadas.

E o que podemos esperar dos próximos anos em relação ao emprego de IA nas empresas de gestão de patrimônio?

Acredito que em 2025 a inteligência artificial estará no estágio em que a internet estava em 2000. Assim como a internet e o smartphone revolucionaram a forma como trabalhamos, a IA está no início de uma profunda transformação nos negócios. O primeiro ponto é que a IA veio para ficar, diferente do metaverso.

Já a IA generativa permitiu a criação de conteúdo textual a partir de dados. Essa ferramenta poderosa, porém, depende da qualidade dos dados utilizados para gerar resultados precisos. Se você tem dados ruins, terá alucinações. Daí a importância de alimentá-la com dados confiáveis.

O terceiro ponto é que o sucesso da IA dependerá da colaboração entre humanos e tecnologia. É fundamental capacitar as pessoas para utilizar as informações geradas a partir da IA de forma eficaz, extraindo dela o máximo de valor para poder agregar na relação entre empresa/cliente.

Portanto a IA generativa veio para ficar, é uma ferramenta promissora, mas que ainda precisa ser aprimorada em relação à qualidade dos dados, e é preciso preparar as pessoas para extrair o que há de melhor desta tecnologia.