A nova tecnologia pode melhorar as carteiras perfiladas dos investidores incorporando não só as suas preferências em função dos ativos financeiros, mas também informação que se obtém nas suas mudanças vitais e interações.
A implementação na Europa da diretiva MiFID II trouxe consigo grandes mudanças para as entidades financeiras e para a forma como se relacionam com os seus clientes. Agora, para contratar qualquer produto financeiro é necessário passar por um teste de idoneidade ou conveniência em função do produto em questão com o fim de determinar se esse produto se adequa ou não às necessidades e perfis de cada investidor. Um dos serviços que mais proliferou nos últimos meses foi o de gestão discricionária de carteiras.
Não obstante, ainda que este serviço tenda a ser mais personalizado do que qualquer venda de produto que se pudesse fazer no passado, continua a ser um serviço à medida de cada cliente, ainda que só poderá sê-lo no caso de se aplicar a inteligência artificial ao mesmo. Pelo menos isto é o que defende Guillermo Mélendez Alonso, responsável do laboratório de inteligência artificial da BME. “A inteligência artificial pode facilitar a assessoria personalizada. As carteiras em função de cinco únicos perfis estão muito bem, mas é algo dos anos 80. Agora há outras alternativas”, afirma.
De facto, desenvolveu um software de inteligência artificial chamado SOFIA no qual aplica a linguagem da Google aos recomendadores dos bancos. “Uma coisa que me chamou à atenção foi o porquê da Netflix saber mais que o meu banco, já que não só sabe o que gosto como também sabe os meus horários e as minhas mudanças vitais”, afirma Meléndez. E, por isso, o seu software incorpora, além dos clássicos testes de idoneidade e de conveniência, o deep learning, que permite “otimizar os investimentos para cada investidor em cada instante de tempo”.
Em concreto, trata-se de incorporar já não só as carteiras recomendadas de ativos em função do perfil de risco que o cliente diz ter mas também tendo em conta as suas interações (tanto as aceites como as ignoradas e atrasadas) e as suas experiências. “Temos uma pool de distintos ativos para que seja o próprio utilizador a traçar o seu perfil. Trata-se de um sistema que se realimenta e que permite aprender do perfil de forma contínua em função das suas decisões de investimento e mudanças vitais” o que permite gerar milhões de recomendações personalizadas e rebalancear as carteiras em função dessas interações com o investidor.
