“A quarta revolução industrial chegou e a IA vai mudar o mercado de capitais”, afirma Felipe Souto

A inteligência artificial (IA) está tendo profundo impacto na eficiência e na produtividade das empresas, ao acelerar processos, reduzir custos e melhorar a tomada de decisão.

Para o CEO da Bloxs, Felipe Souto, a IA acelerará mudanças no mercado de capitais, eliminando agentes e processos redundantes, além de gerar oportunidades para novas empresas e investidores.

Esse foi um dos assuntos abordados no evento “Destrava Capital Market“, realizado recentemente pela Bloxs, que também contou com a participação do seu Head de Dados, Vinicius Mello. Nele, também foram discutidos tópicos importantes, como os benefícios da IA e casos de uso no mercado de capitais.

A seguir, vamos explorar como a IA está mudando a forma como empresas acessam capital e investidores diversificam suas carteiras. Confira:

IA e a próxima revolução industrial

A popularização da IA está realmente provocando a “quarta revolução industrial”, possibilitando seu uso amplo no dia a dia das pessoas e das empresas.

Essa é a visão do CEO da Bloxs, Felipe Souto, ao ecoar o prognóstico do cofundador e CEO da Nvidia, Jensen Huang, para quem a IA “está criando mercado multibilionários”.

Durante o evento “Destrava Capital Markets”, Felipe dividiu o palco com o Head de Dados da Bloxs, Vinicius Mello, para mostrar como essa tecnologia está promovendo a inovação e gerando novas oportunidades no mercado de capitais:

“Nosso objetivo é promover um mercado de capitais digital, inclusivo e para todos, utilizando IA para lidar com a burocracia e melhorar a tomada de decisão.”
Felipe Souto (CEO da Bloxs)

Automação de processos

Entre os benefícios trazidos pela IA ao mercado de capitais, está a possibilidade de automatizar processos, reduzindo o tempo e o esforço em tarefas repetitivas e burocráticas.

De acordo com Vinicius Mello, isso permite que os profissionais se concentrem em atividades mais estratégicas e de maior valor, aumentando a eficiência operacional e a produtividade.

Um exemplo trazido pelo Head de Dados da Bloxs é a automatização da originação de operações. O especialista afirma que, antes da implementação da IA, o processo de originação de operações na Bloxs era demorado e ineficiente.

“Quando uma nova operação era submetida, a equipe precisava revisar manualmente todos os documentos necessários para a análise da operação. Esse processo era complexo, devido à diversidade de tipos de operações e requisitos específicos de cada uma. O tempo médio para receber todos os documentos necessários para iniciar a análise era de 11 dias.”
Vinicius Melo (Head de Dados)

Modelo de árvore de decisão

Para resolver esse problema, a Bloxs implementou um modelo de árvore de decisão, uma técnica de machine learning que ajuda a tomar decisões baseadas em dados específicos de entrada. O processo automatizado é o seguinte:

Entrada de dados: quando uma nova operação é submetida, os dados sobre a operação são inseridos no sistema.
Análise da operação: o modelo de árvore de decisão analisa os dados da operação, incluindo informações como setor, tipo de garantia, destinação dos recursos e outros detalhes específicos.
Sugestão de documentos: com base nessa análise, o modelo sugere automaticamente quais documentos são necessários para aquela operação específica. Essa sugestão é baseada em padrões e requisitos estabelecidos previamente no modelo de árvore de decisão.
Solicitação automática: o sistema automaticamente gera uma lista de documentos necessários e envia essa lista ao solicitante, reduzindo significativamente o tempo de espera.

Segundo Vinicius, com a implementação do modelo de árvore de decisão para a automação da originação de operações, a Bloxs conseguiu reduzir o tempo necessário para solicitar e receber os documentos de 11 dias para apenas 6 minutos.

Dessa forma, a equipe agora pode processar mais operações em menos tempo, aumentando a capacidade operacional da companhia. A sugestão automatizada de documentos garante que todas as operações tenham os documentos corretos desde o início, reduzindo erros e retrabalhos.

Conexão de investidores com oportunidades

No mercado de capitais, o método tradicional para conectar investidores com oportunidades costuma se basear em relacionamentos pessoais e feeling, o que gera várias limitações.

Primeiro, essa de trabalhar restringe o alcance e a capacidade de encontrar as melhores oportunidades de investimento, além de reduzir a precisão na identificação de investimentos adequados, resultando em uma taxa de acerto de apenas 5%.

Isso fazia com que muitas operações sugeridas não estivessem alinhadas com as estratégias de alocação de recursos dos fundos. Dessa forma, a abordagem manual demandava muito tempo e esforço, tanto dos gestores quanto dos analistas, para revisar e considerar cada operação.

AI Matchmaking da Bloxs

Para resolver esse gargalo, a Bloxs implementou um sistema de AI Matchmaking, utilizando modelos de inteligência artificial para sugerir ativos que estivessem alinhados com as estratégias de alocação de recursos dos fundos de investimento.

O processo funciona da seguinte forma:

Coleta de dados: o sistema coleta dados detalhados sobre as operações disponíveis, inclusive informações financeiras, garantias, setores, destinação dos recursos e outros detalhes específicos.
Perfil de investimento: cada fundo de investimento tem um perfil de alocação de recursos baseado em sua estratégia, preferências de risco, setores de interesse e outras especificações.
Análise com IA: modelos de IA da Bloxs analisam tanto os dados das operações disponíveis quanto os perfis de investimento dos fundos, utilizando algoritmos avançados de machine learning para identificar padrões e compatibilidades.
Sugestão de ativos: com base na análise, a IA sugere automaticamente os ativos que são mais adequados para cada fundo de investimento. As sugestões são feitas considerando a maior aderência à estratégia de alocação de recursos do fundo.
Feedback e ajuste: o sistema também incorpora feedback dos gestores para ajustar e refinar continuamente os modelos de IA, melhorando a precisão das sugestões ao longo do tempo.

A implementação do AI Matchmaking na Bloxs trouxe resultados expressivos, com destaque para a taxa de acerto na sugestão de operações, que aumentou de 5% para 66%. Dessa forma, as operações sugeridas estão agora muito mais alinhadas com as estratégias de alocação de recursos dos fundos, resultando em melhores investimentos

Análise de grandes volumes de dados

A análise de grandes volumes de dados com o uso de IA permite processar e interpretar uma quantidade maciça de informações, tanto estruturadas quanto não estruturadas, o que é essencial para extrair insights, identificar padrões e fazer previsões precisas que auxiliam na tomada de decisões estratégicas.

No mercado de Certificados de Recebíveis Imobiliários (CRI), havia uma necessidade de prever tendências futuras para ajudar investidores e gestores de fundos a tomar decisões informadas.

Antes da implementação de IA, essa previsão era difícil devido à complexidade e ao volume dos dados envolvidos. A falta de previsões precisas poderia resultar em decisões de investimento subótimas e perdas financeiras.

Análise preditiva de emissões de CRIs

Para resolver esse problema, a Bloxs implementou um modelo preditivo usando técnicas de machine learning.

Em primeiro lugar, o sistema coleta grandes volumes de dados históricos sobre emissões de CRI, incluindo dados estruturados (como valores, datas e emissores) e dados não estruturados (como relatórios de mercado e notícias econômicas).

Em seguida, os dados são pré-processados, a fim de garantir sua qualidade e consistência, o que abrange a limpeza de informações, a remoção de duplicatas e a padronização de formatos.

Com isso, algoritmos de machine learning, como regressão, árvores de decisão e redes neurais, são treinados com os dados históricos para identificar padrões e relações complexas entre as variáveis.

O modelo é, então, testado e validado usando um conjunto de dados separado para garantir sua precisão e robustez, com ajustes e melhorias sendo feitos conforme a necessidade.

A implementação do modelo preditivo da Bloxs usando machine learning trouxe resultados notáveis:

Previsão precisa: o modelo foi capaz de prever com alta precisão as emissões futuras de CRI. Isso proporcionou insights valiosos sobre o comportamento do mercado, permitindo que investidores e gestores tomassem decisões mais informadas.
Tomada de decisões informadas: Com previsões precisas em mãos, os gestores de fundos puderam ajustar suas estratégias de investimento de acordo com as tendências previstas, aumentando as chances de sucesso e mitigando riscos.
Vantagem competitiva: a capacidade de prever tendências futuras deu à Bloxs e aos seus clientes uma vantagem competitiva significativa, permitindo-lhes antecipar movimentos do mercado e se posicionar estrategicamente.
Eficiência operacional: a análise automatizada de grandes volumes de dados reduziu a necessidade de análise manual intensiva, economizando tempo e recursos.

Gestão de riscos

A análise manual de riscos operacionais e de clientes no mercado de capitais pode ser um processo demorado e sujeito a imprecisões. A revisão e a avaliação de riscos demandam tempo e recursos consideráveis, e a capacidade humana de processar grandes volumes de dados era limitada, levando a possíveis erros e omissões. O efeito disso é uma exposição maior a riscos financeiros e operacionais.

Implementação de algoritmos de IA

Para solucionar esses desafios, a Bloxs implementou algoritmos de IA para automatizar a análise de riscos e históricos de clientes.

A análise automatizada permitiu uma avaliação de riscos muito mais rápida do que os processos manuais, reduzindo o tempo necessário para identificar e mitigar riscos.

Isso porque os algoritmos de IA são capazes de processar grandes volumes de dados com precisão, identificando padrões e correlações que podem ser facilmente perdidos na análise manual, possibilitando decisões mais precisas na gestão de riscos.

Com uma análise mais rápida e precisa, a Bloxs conseguiu reduzir a exposição a riscos financeiros e operacionais, o que ajudou a evitar perdas financeiras e a melhorar a segurança das operações.

Conclusão

A IA está revolucionando a eficiência operacional no mercado de capitais, melhorando a precisão na tomada de decisões, a personalização de soluções e a gestão de riscos no setor financeiro.

Entre os benefícios dessa tecnologia no dia a dia das empresas do setor, podemos citar a automatização de processos, a análise de grandes volumes de dados, a melhora na tomada de decisões e a personalização de soluções.

A Bloxs é uma fintech que lidera a transformação digital no mercado de capitais brasileiro. Como uma empresa de tecnologia B2B2C, é pioneira no modelo de “Capital Market As A Service” (CMAAS), proporcionando aos usuários uma solução completa e integrada para a emissão de títulos estruturados no mercado de capitais.

O compromisso da Bloxs é tornar esse processo mais simples, rápido, digital e conectado ao Drex, oferecendo uma experiência única e eficiente para todos os participantes do mercado.

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