O uso das novas ferramentas de análise está a transformar o sector da gestão de ativos em toda a linha. Estes são exemplos concretos das grandes mudanças atuais.
Ao pensar na próxima revolução tecnológica a conversa está a centrar-se em como os robots vão deixar os humanos obsoletos. Teorias que também chegaram aos debates sobre o futuro da indústria da gestão de ativos. De certo modo, o uso da inteligência artificial já se estendeu com a popularização de estratégias quantitativas aplicadas aos mercados tradicionais, com a procura por novas fontes de alfa e a eliminação de curvas de comportamento. Mas longe de ser um vaticínio da futura extinção dos gestores, a nova era das máquinas está a criar um sector mais eficiente, otimizado e personalizado para o cliente. De facto, e tal como questiona um recente estudo da consultora McKinsey, o uso de novas ferramentas está a transformar toda a cadeia de valor da indústria: desde a distribuição de produtos até ao middle e back office.
A. A distribuição
Perante o auge da gestão passiva e o tímido crescimento do sector, as gestoras começaram a repensar os modelos tradicionais de distribuição. Uma revolução que balança sobre três eixos:
1. Otimizar os modelos de distribuição e serviços. As gestoras estão a construir uma reserva de dados e características multidimensionais dos seus clientes para desenhar modelos de distribuição e serviços que lhes facilitem cobrar aos clientes corretos, através dos canais corretos e no momento correto. O método tradicional divide os clientes por tipo ou tamanho, mas agora as gestoras usam dados para uma segmentação mais fina. Por exemplo, distinguir entre o assessor mais digitalmente inteligente que exclusivamente segue carteiras modelo ou o representante que procura conselhos em pessoa.
2. Melhorar a produtividade com objetivos mais concretos. A análise avançada também permite gerar informação útil de clientes para melhorar a produtividade das equipas de vendas e marketing. Por exemplo, algumas usam algoritmos preditivos que identificam oportunidades específicas de venda cruzada de produtos ou clientes em risco de retirar património de estratégias específicas.
3. Otimizando o rendimento. O acesso a dados permite monitorizar de perto a efetividade de campanhas de vendas e marketing e determinar rapidamente o que funciona e o que não funciona. Há gestoras que até estão a incorporar sistemas de análise no seu processo de recrutamento para identificar as características dos que melhor rendimento mostram.
B. O middle e o back office
Graças à análise avançada, o middle e back office das gestoras está a melhorar. É um foco crucial das empresas à medida que a maior complexidade dos produtos, veículos e mercados colocam sob pressão as economia de escala. Os esforços estão a focar-se nessas duas áreas:
1. A automatização de tarefas que consomem muito tempo. Há empresas que se servem de ferramentas para analisar comunicações de texto e voz e recomendar as ações mais otimizadas para resolver tal processo. Por exemplo, usando máquinas automáticas para responder a perguntas operativas frequentes.
2. Melhorar a qualidade da gestão do risco. A nova regulação elevou a relevância dos departamentos de compliance. Certas gestoras usam a análise forense para monitorizar os traders e comparar transações com dados pessoais para destapar casos de más práticas, analisar comunicações para detetar anomalias ou incumprimentos de normas éticas. Existe até o caso de uma gestora que determinou que o seu algoritmo baseado em machine learning era melhor a detetar riscos que um especialista veterano reveja os mesmos materiais.
