Principais conclusões
- A IA generativa (GenAI) poderá acrescentar à economia entre 2,6 e 4,4 biliões de dólares por ano, aumentando o impacto da inteligência artificial - o termo genérico para todos os sistemas inteligentes - em 15 a 40 por cento
- De acordo com um inquérito recente, 88% dos gestores de activos estão a testar casos de utilização da GenAI, incluindo a gestão de dados orientada para a IA e os relatórios de fundos.
- Clarity AI está a trazer para o mercado novas capacidades GenAI para impulsionar acções informadas e aumentar a eficiência das equipas de investimento e dos analistas ESG. O nosso Assistente de IA fornece informações e recomendações avançadas, aproveitando dados de mais de 1.000 métricas, 70.000 empresas, 450.000 fundos e 400 governos nacionais e locais.
Um caso de integração da IA nos dados e análises de sustentabilidade
A IA generativa (GenAI) poderá acrescentar à economia entre 2,6 e 4,4 biliões de dólares por ano, aumentando o impacto da inteligência artificial - o termo genérico para todos os sistemas inteligentes - em 15 a 40%, de acordo com um estudo da McKinsey. O estudo refere que: "De facto, parece possível que, nos próximos três anos, tudo o que não estiver ligado à IA seja considerado obsoleto ou ineficaz" .
Uma área fundamental que beneficia da implantação destas novas tecnologias é a gestão de activos financeiros. De acordo com um inquérito recente realizado pelo Boston Consulting Group (BCG), 88% dos gestores de activos estão a experimentar pelo menos um caso de utilização da GenAI, como "conhecimentos baseados em IA para uma gestão de dados mais poderosa em toda a organização" ou "relatórios de fundos".
A adoção de tecnologia inovadora na gestão de activos torna-se ainda mais importante à medida que a sustentabilidade e as considerações ESG entram em jogo, trazendo uma complexidade adicional aos fluxos de trabalho de dados e aos requisitos de comunicação.
Com base em quase uma década de experiência em sustentabilidade e tecnologia, a Clarity AI lançou novas capacidades de copiloto para apoiar os gestores de activos, que criam, comercializam e gerem produtos financeiros, na extração de informações acionáveis para melhor informar a sua tomada de decisões. Ao recorrerem ao poder da IA, os participantes no mercado financeiro podem direcionar o seu tempo para tarefas mais estratégicas que podem impulsionar o crescimento do negócio e a satisfação do cliente.
Este artigo analisa mais aprofundadamente os desafios da gestão de activos para integrar com êxito a sustentabilidade no processo de investimento e o papel da IA e da GenAI, em particular, para ajudar a colmatar as lacunas.
Pressões de competências e escalabilidade
A mão de obra necessária para gerir os investimentos relacionados com a sustentabilidade está a tornar-se uma preocupação crescente no sector dos serviços financeiros. Especialmente com o aumento da pressão regulamentar, do escrutínio público e da procura por parte dos clientes, o que justifica uma maior transparência e divulgação de informações para validar as alegações de sustentabilidade.
De acordo com os Princípios de Investimento Responsável (PRI), mais de 80% dos proprietários de activos a nível mundial estão a implementar estratégias financeiras sustentáveis. No entanto, mais de 75% dos profissionais financeiros referem "uma escassez de competências em matéria de sustentabilidade na sua organização".
Com a previsão de que os activos ESG globais atinjam 40 biliões de dólares até 2030 e o compromisso de 85% dos gestores de activos de aumentar os activos de sustentabilidade, estes desafios estruturais só aumentarão se não forem resolvidos.
Embora a IA possa ajudar a colmatar o défice de competências e a melhorar a eficiência das equipas, a tecnologia deve ser encarada como um meio para atingir um fim e não pode substituir o poder de decisão dos seres humanos.
A gestão da colaboração homem-IA é, por isso, uma questão crítica de governação de processos por direito próprio. Se for bem feita, as "barreiras" humanas são incorporadas no processo para garantir que as estratégias apoiadas pela IA funcionam como esperado e que as decisões de investimento resultantes são corretas.
O resto desta breve nota de esclarecimento abrange alguns dos princípios-chave sobre os quais a nova funcionalidade de copiloto do Clarity AI- o seu Assistente de IA - foi criada para apoiar os gestores de activos na integração de considerações relacionadas com a sustentabilidade no investimento.
Em particular, a qualidade dos dados subjacentes, a transparência e a explicabilidade das informações fornecidas pelo novo Assistente de IA equipam os investidores com informações em que podem confiar para tomar decisões de investimento e comunicar com confiança às suas partes interessadas.
Dados exaustivos e fiáveis no centro
Para além da pesquisa dos dados auto-relatados disponíveis, que por sua vez estão sujeitos a variações, inconsistências e definições vagas, existem muitas lacunas e omissões nas divulgações das empresas. Por exemplo, a análise do siteClarity AI mostra que, embora mais de 80% das empresas do sector do petróleo e do gás devessem comunicar as emissões de activos que não controlam na categoria de investimentos de âmbito 3, apenas 9% o fazem efetivamente.
Para preencher as lacunas de dados, a extração automatizada orientada por IA encontra métricas e valores a partir de dados não estruturados. Os dados não estruturados podem ser relatórios, documentos, gráficos, comunicados de imprensa e muito mais. Os modelos de Processamento de Linguagem Natural (PNL) processam texto não estruturado (por exemplo, artigos de notícias) para extrair tópicos de interesse (por exemplo, controvérsias). Nos casos em que os principais pontos de dados simplesmente não estão disponíveis no domínio público, as poderosas aplicações de IA podem utilizar modelos sofisticados para estimar os factores em falta. Por exemplo, as imagens de satélite podem ser utilizadas para aumentar a exatidão das estimativas das emissões de gases com efeito de estufa - como na nossa investigação acima referida sobre as emissões de gases com efeito de estufa em falta das empresas de petróleo e gás.
Tudo isto poderia ser feito por seres humanos, mas não com a mesma fiabilidade de alcance e prevenção de erros humanos. À medida que o volume de trabalho aumenta com o aumento contínuo dos instrumentos relacionados com a sustentabilidade emitidos, as soluções baseadas na tecnologia podem ser rapidamente escaladas onde os recursos humanos não o podem fazer. Os conhecimentos humanos são, no entanto, cruciais para o êxito dos modelos de IA - em termos de formação do modelo com conhecimentos altamente específicos, taxonomias (definições de categorias) e dados de casos de utilização.
Para além da exaustividade dos dados, os gestores de activos estão preocupados com a fiabilidade dos pontos de dados em que baseiam as decisões de investimento e os ajustamentos das carteiras. Mas até que ponto a fiabilidade é um problema? Clarity AIA análise de dados de emissões diretas efectuada pelo Instituto de Estudos Financeiros da Universidade de Lisboa, em 6.500 empresas, revelou que foram identificadas discrepâncias de dados em 42% dos casos. Em 13% dos casos, essas discrepâncias ultrapassavam os 20% de divergência em relação à verdade.
Assim, um objetivo fundamental para os gestores de activos é escolher ferramentas orientadas para a IA que identifiquem e assinalem informações de sustentabilidade potencialmente incorrectas para uma empresa, com base em
- Coerência com o historial de relatórios da própria empresa
- Coerência com o seu sector, tendo em conta a dimensão e outros factores da empresa inquirida
- Coerência com outras fontes para a mesma empresa-ano métrico
Clarity AIO empenhamento da Comissão na qualidade dos dados
- Dados de referência para uma identificação e classificação exactas
- Processamento de linguagem natural que gere termos imprecisos e interpretáveis para evitar o greenwashing
- Captura orientada por IA de dados comunicados e conjuntos de dados adicionais (notícias, imagens de satélite, etc.)
- Sobreposições de dados em tempo real que melhoram os dados comunicados de evolução lenta
- Modelos de IA altamente treinados que validam os dados em relação a normas e padrões de referência
- Modelos de estimativa que preenchem as lacunas de informação utilizando parâmetros e normas do sector
- Supervisão humana para analisar sinalizações e anomalias de dados
Transparência e explicabilidade dos dados para promover a ação
A IA é de pouca utilidade para os gestores de activos se não oferecer a lógica e/ou a explicação por detrás de cada ponto que revela. É evidente que a interpretação de milhares de pontos de dados sobre sustentabilidade é uma tarefa altamente complexa e morosa, mesmo para analistas especializados. A automatização baseada na IA é muito necessária, mas a automatização em mercados financeiros altamente regulamentados não é boa numa base de "caixa negra".
A próxima secção descreve a forma como as funcionalidades do copiloto podem apoiar as decisões de investimento dos gestores de activos, através de recomendações e orientações proactivas sobre a forma de criar e gerir carteiras, com base em dados abrangentes e fiáveis e oferecendo acesso à lógica e ao contexto subjacentes a cada informação fornecida.
Apresentação do assistente do Clarity AI
Com base em quase uma década de especialização em sustentabilidade e tecnologia, Clarity AI está agora a trazer novas capacidades GenAI para o mercado para impulsionar acções informadas e aumentar a eficiência das equipas de investimento e analistas ESG.
Através do Assistente de IA, fornecemos informações e recomendações avançadas aos investidores com base em inteligência de conversação alimentada por uma base de dados única e selecionada de mais de 1.000 métricas, mais de 70.000 empresas, 450.000 fundos e 400 governos nacionais e locais.
Esta nova funcionalidade aproxima a informação do utilizador, automatizando o processo de análise de dados e permitindo-lhe concentrar-se na sua estratégia e objectivos.
Transparência e contexto dos dados
- Oferece parâmetros de referência relevantes para comparar o desempenho da sustentabilidade com grupos comparáveis relevantes (por exemplo, S&P 500)
- Identifica os valores anómalos de desempenho nas carteiras
- Fornece uma análise aprofundada dos valores atípicos ou de outras empresas da carteira para compreender a natureza exacta do desempenho e os detalhes das subcategorias
- Fornece explicações pormenorizadas sobre as metodologias e as fontes de métricas
- Permite aprofundar os relatórios de sustentabilidade das empresas para investigar melhor os seus dados e planos de compromisso
Recomendações para a carteira
- Identifica e fornece uma análise clara das empresas com fraco desempenho nas carteiras
- Oferece opções para melhorar as pontuações da carteira sem alterar as afectações sectoriais
- Apresenta uma justificação pormenorizada e transparente das recomendações
- Assinala empresas com riscos potenciais para a carteira
- Oferece a opção de investigar empresas específicas em pormenor, extraindo informações quantitativas e qualitativas sob a forma de relatórios de empresas semelhantes aos dos analistas
A IA pode ser um fator de mudança na recolha de informações e na sua análise de forma significativa para compreender melhor o desempenho das empresas em matéria de sustentabilidade, mas deve continuar a ser sempre uma ferramenta de apoio e de escalonamento das decisões humanas.
Contacte-nos para saber mais sobre a nossa oferta e a melhor forma de apoiar os seus esforços de sustentabilidade.