Poucos tópicos dominaram o espaço de tecnologia tanto quanto a IA generativa (GenAi) nos últimos anos. Isso criou hype em todos os setores devido à sua capacidade de quase imitar a interação humana e gerar conteúdo sob demanda - e a gestão de patrimônio não é exceção.
A IA generativa tem um potencial imenso na gestão de patrimônio, desde a criação de oportunidades que transformam a produtividade das pessoas consultoras até a capacitação de experiências superiores para as clientes.
Enfrentando obstáculos, incluindo margens reduzidas, custos crescentes e disrupção tecnológica, sem mencionar uma nova geração de investidores da geração Y, as empresas de gestão de patrimônio estão buscando ativamente maneiras de melhorar a produtividade, melhorar a experiência da cliente e reduzir custos.
Como resultado, muitas empresas estão começando a experimentar a IA generativa.O Morgan Stanley está construindo soluções que podem ajudar as pessoas consultoras com atendimento ao cliente e chatbots que podem ajudar as clientes com suas consultas. Por outro lado, a JPMorgan Chase & Co.anunciou recentemente o lançamento do IndexGPT, utilizando o modelo GPT-4 da OpenAI para construir carteiras de investimento temáticas com base em tendências emergentes, impulsionadas por palavras-chave extraídas de notícias por inteligência artificial.
Enquanto as empresas de gestão de patrimônio correm para implementar casos de uso de IA generativa, é crucial definir primeiro o valor, os resultados e as expectativas desejadas. A GenAI não deve ser vista como uma solução para todos os problemas da indústria, nem ser desprezada a simplesmente otimizar tarefas rotineiras, como consultas de clientes ou apoio à pesquisa.
A Thoughtworks acredita que o verdadeiro potencial da IA - e quando dizemos IA, incluímos tanto a IA generativa quanto a IA preditiva - pode ser alcançado em empresas de gestão de patrimônio por meio de uma estratégia dupla. Essa estratégia aproveita os recursos preditivos e analíticos da IA preditiva junto com o potencial da IA generativa para sintetizar e gerar conteúdo.
O poder de uma abordagem de duas vertentes para a IA na gestão de patrimônio
A IA preditiva analisa dados passados, identifica padrões e atribui probabilidades com base nas quais pode fazer projeções precisas e confiáveis sobre o futuro e recomenda as melhores ações a serem tomadas em um cenário.
Em empresas de gestão de patrimônio, os aplicativos comuns para IA preditiva incluem fornecer recomendações de portfólio, fornecer aconselhamento personalizado e personalizar as experiências de uso para as necessidades individuais das clientes. (Se você quiser saber mais sobre esses casos de uso e o que é necessário para implementá-los, nós exploramos isso em detalhes no nosso artigo sobre hiperpersonalização).
A IA generativa, por outro lado, é ótima em responder a consultas. Ele gera respostas ou conteúdo com base em um comando fornecido pela pessoa usuária, tornando-o uma ferramenta valiosa para auxiliar os clientes durante a integração, educação sobre investimentos e pesquisa.
Ambos os tipos de IA podem ser aplicados em diferentes áreas da gestão de patrimônio para resolver desafios específicos. Mas, juntos, eles têm um impacto mais abrangente e transformacional sobre como as empresas de gestão de patrimônio operam, capacitam consultores e envolvem os clientes. Na verdade, se olharmos para toda a cadeia de valor da gestão de patrimônio mostrada no diagrama abaixo, podemos encontrar oportunidades para aproveitar a IA generativa juntamente com a IA preditiva em cada etapa do processo. (Observação: esta é apenas uma lista indicativa e podem haver várias outras oportunidades em toda a cadeia de valor).
Aplicando nossa abordagem de IA de duas vertentes
Para ver o impacto dessa abordagem de duas vertentes em ação, vamos detalhar o caso de uso de gestão de patrimônio mais proeminente: consultoria de investimento.
As empresas de gestão de patrimônio fazem recomendações de investimento específicas para seus clientes a partir de seu catálogo de produtos com base em seu perfil de risco, portfólio existente e metas. Para complementar essas recomendações e como uma oferta premium de valor agregado, as empresas às vezes fornecem aos seus clientes informações de pesquisa e conteúdo educacional relacionado às suas recomendações. Isso cria uma situação de ganho mútuo para investidores, que são capacitados a tomar decisões de investimento informadas, e empresas, que se beneficiam de atrair novos clientes, reter os existentes, garantir a conformidade regulatória e promover a alfabetização financeira em seu público-alvo.
No entanto, como dados e IA preditiva capacitam as empresas a identificar e entender um cliente de forma única, faz mais sentido para as empresas de gestão de patrimônio irem além do conteúdo genérico de educação de pessoas investidoras, oferecendo algo mais personalizado e contextual para promover um melhor engajamento.
Vejamos os recursos individuais preditivos e de IA generativa que formarão cada um dos "pontos" neste exemplo.
- Segmentação de clientes automatizada baseada em IA preditiva e recomendações de investimento: Como exploramos em nosso artigo anterior, a IA preditiva tradicional permite que as empresas de gestão de patrimônio vejam e tratem cada cliente como um segmento de um. Ao analisar os eventos da vida e os padrões de gastos, ele pode diferenciar entre as necessidades financeiras de uma mãe solteira de 30 anos de idade e uma empreendedora de 30 anos de idade que vive na mesma cidade e recomendar produtos relevantes.
- Geração de conteúdo baseado em IA generativa: Depois que a IA preditiva nos ajudou a determinar qual produto oferecer a cada cliente, podemos ajudar o cliente a entender esses produtos: a natureza do investimento, seus parâmetros de risco e como eles se encaixam em seu portfólio atual. Usando a IA generativa, podemos gerar conteúdo relevante altamente adaptado às prioridades, necessidades e até mesmo habilidades de consumo de conteúdo de cada cliente, resultando em decisões de investimento informadas.
Para demonstrar ainda mais o nosso ponto de vista, contratamos o Google Gemini, um chatbot publicamente disponível desenvolvido por modelos generativos de IA, como o GPT (Generative Pre-trained Transformer), para produzir artigos educacionais para investidores em nome de um banco. Fornecemos dois perfis específicos de clientes como contribuição para a Gemini, mas recomendamos o mesmo produto de investimento (renda fixa). Não estamos reproduzindo toda a resposta do Gemini, mas incluímos um trecho abaixo.
Perfil do cliente: mãe solteira de 30 anos com conhecimento financeiro limitado |
Perfil do cliente: empreendedora de 30 anos com um portfólio existente de investimentos de alto risco |
| Produto: Investimentos em renda fixa | Produto: Investimentos em renda fixa |
Renda fixa pode ser seu amigo
Pense assim: Você empresta dinheiro a uma empresa ou governo, e eles pagam você com juros ao longo do tempo. Isso significa:
Pronto para explorar? Converse com uma pessoa consultora financeiro para obter um plano personalizado que considere sua tolerância ao risco e sonhos para o futuro do seu filho. |
Diversificando sua carteira:Por que a renda fixa pode ser sua aliada
Como um empreendedor experiente, você está bem ciente das flutuações do mercado e de como navegar por elas a seu favor. Você provavelmente já construiu uma carteira de investimentos com potencial de crescimento. Mas você considerou incorporar produtos de renda fixa para maior estabilidade?
Pense assim: Embora os investimentos orientados para o crescimento ofereçam o potencial de retornos elevados, eles também apresentam risco inerente. Produtos de renda fixa como títulos, certificados de depósito (CDs), contas poupança de alto rendimento atuam como contrapeso, mitigando a volatilidade e oferecendo fluxos de renda confiáveis. Isso significa:
Mitigação de riscos: Diversifique seu portfólio, diminuindo a vulnerabilidade às flutuações do mercado.
Retornos consistentes: Receba pagamentos de juros previsíveis para reinvestir ou agir como buffer financeiro.
Tranquilidade: Concentre-se no crescimento de seus negócios com uma base de ativos segura.
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Conforme demonstrado pelo resultado acima, o aplicativo mais atraente da IA generativa está em sua capacidade de adaptar dinamicamente o conteúdo com base em comando. Esses comandos podem incluir dados demográficos de clientes, os níveis de conhecimento financeiro, seus objetivos de investimento e seu portfólio existente.
Uma pessoa empreendedora ou uma mãe solteira, que não tem tanto tempo e atenção disponíveis, provavelmente sofrerão de sobrecarga de informações ao procurar por artigos sobre finanças online. Isso pode levar à fadiga de decisão, o que significa que eles ou deixam de tomar qualquer decisão financeira ou, pior, escolhem produtos inadequados que podem impactar negativamente sua experiência de investimento.
Agora, como uma empresa de gestão de patrimônio, imagine enviar um artigo selecionado como o acima, em vez de artigos irrelevantes e padronizados? Para melhorar ainda mais essa produção para investidores que preferem números ou gráficos, os números e gráficos da produção de desempenho também podem ser adicionados, bem como links para alguns dos seus fundos de renda fixa de melhor desempenho. É mais provável que isso desencadeie uma decisão de investimento informada do leitor.
Esta é apenas uma amostra de como a IA preditiva e generativa podem ser aproveitada em conjunto. Ao integrá-los em toda a cadeia de valor de clientes, as empresas de gestão de patrimônio podem oferecer valor excepcional a clientes e pessoas consultoras.
Encontrar casos de uso de alto valor da IA generativa que expandam suas ofertas de patrimônio atuais orientadas por IA
Até agora, quase todas as empresas de gestão de patrimônio têm alguma forma de IA preditiva incorporada em seu catálogo de produtos e serviços. Então, como você identifica o caso de uso certo da genAI para aproveitar sua base de IA existente que ajuda você a obter o máximo valor com o mínimo de interrupção?
A resposta certa irá variar entre as organizações, com base na prontidão, no cenário tecnológico, nas metas e no modelo operacional de cada empresa. Para encontrar os casos de uso certos para sua empresa, comece fazendo estas cinco perguntas:
Sua empresa está pronta para IA?
Para tornar a IA geralmente disponível dentro da organização, é importante ter:
- Dados limpos e de autoatendimento de clientes e transações: acessíveis por meio de APIs seguras e abertas.
- Processamento de dados confiável: uma plataforma estável para lidar com grandes conjuntos de dados.
- A equipe certa: profissionais ou parceiros qualificados para implementar a IA e uma cultura que promova a colaboração entre as pessoas e a IA.
Onde a IA generativa pode oferecer o máximo valor com o menor custo e complexidade?
Um erro comum que as organizações cometem ao adotar a IA generativa pela primeira vez é selecionar casos de uso complexos. O custo da implementação da IA generativa ainda é relativamente alto, por isso é essencial equilibrar o valor projetado que um caso de uso poderia oferecer em relação ao custo e à complexidade da implementação. A alta complexidade não é necessariamente uma coisa ruim, mas deve ter alguns métodos de monetização direta para que sua empresa possa obter um ROI significativo a partir dela, como a criação de um novo modelo baseado em taxas para insights personalizados gerados por IA.
Até que ponto o caso de uso pode ser aplicado e reutilizado em toda a empresa?
Idealmente, as empresas devem começar criando casos de uso de IA generativa que sejam fundamentais o suficiente em termos de pontos de contato para que, uma vez que a capacidade seja construída, ela possa ser facilmente reutilizada em diferentes áreas. Por exemplo, se uma capacidade for criada para criar conteúdo com base nos perfis dos clientes para educação de pessoas investidoras, ela também poderá ser usada para produzir conteúdo de marketing no futuro.
Qual é o custo de cometer um erro?
Considerando que a IA generativa continua sendo um espaço amplamente exploratório e não regulamentado, recomendamos que você evite casos de uso em que as consequências de erros e alucinações são significativas.
Você pode desenvolver o caso de uso de forma segura e compatível?
Atualmente, não há regulamentos específicos e globalmente padronizados focados exclusivamente no uso de IA generativa no setor de gestão de patrimônio. No entanto, há vários regulamentos abrangentes (Lei de IA da UE), estruturas e diretrizes éticas sobre justiça e não discriminação (IA da Comissão da UE para uma Sociedade Centralizada em Humanos e Princípios de IA da OCDE) que devem ser seguidos ao usar a genAI.
Depois que os casos de uso tiverem sido identificados, tendo em mente as perguntas acima, também é importante implementar verificações e proteções suficientes para supervisionar a produção e as decisões orientadas por IA de alto impacto, especialmente aquelas relacionadas às recomendações de portfólio e alocação de investimentos. Por exemplo, mecanismos de filtro automatizados podem ser empregados para verificar se o portfólio recomendado contém uma combinação apropriada de classes de ativos ou para garantir que as recomendações excluam instrumentos de alta volatilidade.
Quatro dimensões a serem abordadas ao adotar o IA generativa
Como uma tecnologia relativamente nova, a IA generativa exige muita atenção a quatro dimensões principais para evitar efeitos adversos dentro da sua organização e resultados negativos para o cliente:
Crie as medidas de segurança certas: assim como a IA preditiva, a IA generativa irá lidar com muitos dos dados confidenciais de seus clientes. Isso significa que você precisará ter as camadas de proteção necessárias para proteger sua organização e seus clientes contra riscos comuns baseados em LLM, como injeções imediatas, roubo de modelo e divulgação de informações confidenciais.
Evite vieses e toxicidade: devido a vieses nos dados de treinamento, muitos modelos de IA generativa podem desenvolver vieses e potencialmente produzir conteúdo tóxico. Isso pode envolver recomendar certos produtos apenas para selecionar gêneros ou fazer suposições injustas com base nos dados demográficos dos clientes. Garantir um treinamento sem viés é muito difícil, por isso recomendamos construir processos de validação humanos sólidos para garantir que os resultados tendenciosos nunca sejam publicados ou agidos.
Otimize seus custos: Os custos da IA generativa podem aumentar rapidamente, e nem sempre será a maneira mais econômica de envolver seus clientes. Pense em onde você pode reduzir custos, desde a compressão do texto que vai para o seu modelo LLM até a escolha de casos de uso com as mais altas oportunidades de monetização.
Teste para alucinação e precisão factual: muitos modelos de LLM permanecem propensos a alucinações e geram texto que é factualmente incorreto ou não sensacional. Mesmo após extensos testes de estresse e treinamento, as alucinações ainda podem acontecer, e é por isso que recomendamos focar em casos de uso de genAI que não exigem 100% de precisão nos resultados.
Aproveite a oportunidade da IA generativa na gestão de patrimônio hoje
A IA generativa criou oportunidades para impulsionar o crescimento, melhorar as experiências dos clientes e transformar tarefas demoradas, como geração de conteúdo, que nenhuma empresa de gestão de patrimônio pode ignorar.
Com décadas de experiência e conhecimento profundos em IA, a Thoughtworks está posicionada de forma única para ajudar sua organização a aproveitar o poder da IA generativa e preditiva, e combiná-las para oferecer o máximo valor, ROI e impacto ao cliente.
