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[Sustainability Wired] Inteligência Artificial nas Finanças: Como os investidores estão a desbloquear 40% de ganhos de produtividade

Publicado: 3 de maio de 2025
Modificado: 12 de junho de 2025
Principais conclusões
  • A integração da inteligência artificial nas finanças conduziu a ganhos de produtividade significativos, com algumas instituições a registarem melhorias de até 40% em áreas como a investigação, a conformidade e os relatórios de clientes.
  • As empresas financeiras estão a tirar partido da IA para automatizar os processos de investigação e conformidade, permitindo a monitorização em tempo real e a elaboração de relatórios abrangentes através da análise de vastos dados transaccionais, o que aumenta a precisão e a eficiência.
  • Os primeiros a adotar as tecnologias de IA nas finanças estão a ganhar uma vantagem competitiva ao melhorarem os processos de tomada de decisão e a eficiência operacional, posicionando-se à frente no panorama financeiro em rápida evolução.
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Poderá a utilização da inteligência artificial nas finanças resolver os maiores problemas do sector? Desde a sobrecarga de dados até à fadiga regulamentar, os investidores estão sobrecarregados. A obtenção e validação de dados, a realização de due diligence e o cumprimento das crescentes exigências em matéria de divulgação de informações tornaram-se um sorvedouro de tempo e recursos. E, no entanto, a pressão da concorrência está a aumentar.

De acordo com a Oliver Wyman, os gestores de activos e de patrimónios que adoptam a IA podem ver até 40% de ganhos de produtividade ao simplificarem a pesquisa manual e as tarefas administrativas. Este tipo de aumento não é apenas uma questão de eficiência, mas pode ser a chave para descobrir novas fontes de alfa e ganhar vantagem num mercado lotado.

Nesta conversa, Neil Brown, Head of Equities da GIB Asset Management, junta-se ao Chief Sustainability Officer da Clarity AI, Lorenzo Saa, para partilhar como a IA já está a mudar a forma como a sua equipa aborda a investigação, a conformidade e os relatórios dos clientes. A conversa oferece uma visão em primeira mão das ferramentas, riscos e ganhos reais por trás da transformação da IA, e por que a adoção antecipada pode oferecer uma vantagem competitiva.

Conheça os especialistas

Lorenzo Saa
Diretor de Sustentabilidade
Clarity AI

Neil Brown
Diretor de Acções
GIB Asset Management

O que emerge é uma visão matizada sobre a utilização da inteligência artificial nas finanças. Neil salienta a importância de utilizar estas ferramentas em áreas em que os investidores já possuem um profundo conhecimento do domínio, permitindo-lhes validar os resultados, detetar erros e tomar decisões mais rápidas sem sacrificar a qualidade. A discussão também aborda a forma como a IA pode remodelar a dinâmica do mercado, influenciar a infraestrutura de dados e criar um novo padrão para o que os clientes esperam das equipas de investimento sustentável.

Momentos-chave

00:00 - 00:48Introdução
00:49 - 02:30Como a IA está a potenciar o investimento sustentável
02:40 - 5:34Introdução a Neil Brown
05:35 - 08:19Pode a IA acrescentar valor à tomada de decisões de investimento?
08:20 - 10:11Como é que Neil está a utilizar a IA nas decisões de investimento
10:12 - 11:22O poder exponencial da IA
11:23 - 14:29Como é que as empresas estão a utilizar a IA para melhorar os relatórios
14:30 - 18:42A IA e o paradoxo dos dados: demasiados dados ou insuficientes?
18:43 - 21:02Como a IA está a resolver as lacunas de dados
21:03 - 24:56Resolver os problemas de comunicação e conformidade com a IA
24:57 - 27:08As ferramentas de IA podem melhorar o desempenho?
27:09 - 29:34Governação responsável da IA na gestão de activos
29:35 -31:24Perguntas rápidas
31:25 - 34:28A arte da sustentabilidade
34:29 - 37:13Comentário de encerramento

Citações e ideias notáveis

Estes momentos do episódio destacam a forma como a IA já está a ser integrada nos fluxos de trabalho de investimento, desde a aceleração da investigação até à reformulação da forma como as empresas abordam a conformidade e a análise de dados. Aqui estão cinco ideias de Neil Brown que se destacaram:

1. Os fluxos de trabalho de investigação estão a ser reconstruídos

Os estudos de investimento tradicionais seguem frequentemente um processo linear - uma tarefa, um conjunto de dados, um resultado de cada vez. Mas Neil explica como a IA permite que as equipas executem várias camadas de análise em paralelo, acelerando drasticamente o ritmo e a profundidade da tomada de decisões.

"Estamos a passar da computação linear... para a computação paralela. Assim, enquanto o GPT está a responder às perguntas do indicador principal adverso, eu posso estar a carregar os factores de materialidade do SASB. E posso estar a pedir a outro que analise o par."

2. Os GPT personalizados já estão a remodelar a investigação

Em vez de confiar em ferramentas genéricas, Neil criou GPTs especializados treinados exclusivamente em arquivos de empresas e transcrições de ganhos. Esses modelos personalizados retornam respostas com citações no nível da página, oferecendo velocidade sem sacrificar a rastreabilidade ou o rigor.

"Construímos GPTs que analisam dez anos de relatórios e chamadas de lucros e, em seguida, citam páginas específicas para verificação. Isso mudou o ritmo da nossa investigação".

3. A conformidade também está a ser automatizada

Não é só na investigação que a IA está a ter impacto - os processos regulamentares e de atendimento ao cliente também estão a ser transformados. Neil descreve como a sua empresa utiliza a IA para gerar respostas exactas e atempadas aos questionários de diligência devida, libertando tempo valioso em toda a empresa.

"Temos um incrível motor de questionário de due diligence, RFP, que consegue captar todos os nossos processos, filosofias e equipas e dar uma resposta rápida."

4. A IA torna possível o processamento de dados em escala, mas continua a exigir conhecimentos especializados

Neil esclarece que, embora a IA possa processar rapidamente grandes quantidades de dados, não é uma solução "plug-and-play". Os investidores continuam a precisar de conhecimentos especializados para interpretar os resultados, detetar erros e evitar serem induzidos em erro por resultados imperfeitos.

"Trata-se de uma capacidade mais fácil de beber da mangueira de incêndio. Trata-se de resumir, agregar, destilar, extrair o que é importante... [mas] fazer isto quando se é um especialista, porque quando se usa... outra coisa para resumir os dados, é preciso detetar esses erros."

5. Ainda há incógnitas sobre a IA no investimento

Embora os benefícios a curto prazo da IA sejam claros - maior velocidade, conhecimento mais aprofundado, maior eficiência - as implicações a longo prazo para o sector do investimento ainda estão a revelar-se. Neil coloca questões críticas sobre a vantagem competitiva, o comportamento do mercado e se a adoção generalizada poderá, em última análise, nivelar as vantagens em vez de as aprofundar.

"A primeira coisa é: será que nos dá uma vantagem? A segunda é saber durante quanto tempo é que isso vai persistir? E a terceira é o que é que isso faz à estrutura de mercado subjacente?"

Descubra como são os insights rápidos e precisos

A IA já está a transformar a forma como os investidores abordam os estudos, os relatórios e a comunicação com os clientes. Mas as ferramentas que utiliza e a forma como as aplica são mais importantes do que nunca.

Para ver o que é possível, explore uma amostra dos resumos de empresas da Clarity AIcom base em GenAI. Verá como a nossa tecnologia destila instantaneamente milhares de pontos de dados em informações claras e acionáveis.

Lorenzo Saa

Diretor de Sustentabilidade, Clarity AI

Neil Brown

Diretor de Acções, GIB Asset Management

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