Por Rohith Rajamony, Consultor Sénior de Soluções de Negócio APAC, Smartstream
No AsianInvestor COO Forum da semana passada, em Hong Kong, tive a oportunidade de discutir como a IA e a aprendizagem automática (ML) estão a transformar as operações de gestão de ativos. Tendo testemunhado em primeira mão os desafios significativos que as empresas de gestão de ativos enfrentam hoje, vi como as tecnologias modernas estão a intervir para resolver estas questões.
As empresas de gestão de ativos debatem-se com ineficiências operacionais que se dividem em três categorias amplas: Pessoas, Tecnologia e desafios Ambientais. As questões relacionadas com as pessoas, tais como lacunas de competências, elevada rotatividade de funcionários e resistência à mudança, estão entre as mais comuns. Quando um funcionário-chave sai, o conhecimento operacional parte frequentemente com ele, criando perturbações. Os novos contratados precisam de tempo para serem formados e, durante esse período, a eficiência da empresa é afetada. Além disso, como seres humanos, somos propensos ao erro, e a resistência a novas tecnologias está muitas vezes enraizada na cultura organizacional. As questões relacionadas com a tecnologia são igualmente prementes. Muitas empresas ainda dependem de sistemas legados que são rígidos, difíceis de integrar e vulneráveis a ameaças de cibersegurança. Estes sistemas obsoletos dificultam a adoção de soluções modernas e mais ágeis, que são essenciais no ambiente acelerado de hoje. De facto, durante a primeira sondagem do evento, 39 % dos inquiridos identificaram a gestão da integração tecnológica e a transformação digital como o desafio mais crítico que enfrentam no setor da gestão de investimentos. Isto sublinha a necessidade premente de as empresas adotarem novas tecnologias para se manterem competitivas. Os desafios ambientais são os fatores fora do controlo das empresas, tais como o volume de dados em constante crescimento e o aumento do escrutínio regulamentar. Estes acrescentam uma complexidade acrescida ao panorama. À medida que os dados se tornam mais difíceis de gerir e as regulamentações apertam, as empresas devem encontrar formas de lidar com estas exigências em evolução.
IA e ML
É aqui que a IA e a ML entram em jogo. As abordagens tradicionais para combater as ineficiências operacionais, como o aumento do número de funcionários, já não são suficientes. Em vez disso, a IA e a ML oferecem uma solução mais inteligente, segura e rápida. Ao automatizar processos que exigem a tomada de decisões humana, a IA ajuda as empresas a escalar as suas operações, reduzindo simultaneamente o risco de erros. Na Smartstream, vimos como a IA pode ser implementada em várias fases das operações — desde a aquisição e integração de dados até à correspondência e avaliação, gestão de exceções e elaboração de relatórios.
Por exemplo, no processo de reconciliação, um dos aspetos mais demorados é a integração e o mapeamento de dados de várias fontes. A IA pode simplificar isto ao mapear e correlacionar automaticamente ficheiros num único modelo de dados, aumentando a gama de formatos suportados. Também pode prever critérios de correspondência e avaliar a qualidade dos dados, reduzindo a necessidade de intervenção manual.
Uma vez integrados os dados, a IA aumenta ainda mais a eficiência operacional ao melhorar as taxas de automatização. Por exemplo, utilizámos a IA para observar dados históricos e aprender com o comportamento dos utilizadores, permitindo que os nossos sistemas evoluam com os dados. Isto reduz o esforço manual, protege contra a dependência de pessoas-chave e minimiza a manutenção contínua das regras de correspondência.
Quando ocorrem exceções — tais como discrepâncias nos dados — a IA pode prever a causa e a resolução, alocar automaticamente o problema à equipa mais adequada e prever o tempo necessário para a resolução. A capacidade de autoinvestigar e corrigir exceções reduz ainda mais o trabalho manual, conduzindo a resoluções mais rápidas e a uma melhoria da eficiência global.
A adoção de tecnologias de IA e ML não serve apenas para reduzir os custos operacionais — trata-se de preparar a empresa para o futuro. Ao padronizar processos, automatizar tarefas e promover uma cultura de inovação, as empresas de gestão de ativos podem aumentar a sua resiliência num mercado cada vez mais competitivo. Estas tecnologias permitem que as empresas lidem com maiores volumes de trabalho com menos recursos, reduzindo o risco de erro humano e aumentando a flexibilidade operacional.
IA na reconciliação desde 2017
Na Smartstream, temos sido pioneiros na IA na reconciliação desde 2017, e as nossas soluções mais recentes foram concebidas para tirar partido de todo o potencial da IA. As nossas soluções de reconciliação baseadas em IA, como o Smartstream Air, utilizam IA e ML em todas as camadas possíveis. Por exemplo, os componentes de IA no AIR ajudam a simplificar a integração, reduzindo o tempo de colocação no mercado de semanas para meros minutos – ao automatizar o mapeamento, a correlação e até a geração de regras de correspondência. Também pode reduzir os pontos de contacto manuais ao aprender com as correspondências dos utilizadores, automatizando a tomada de decisões feita pelos mesmos. Podemos incorporar estes avanços que alcançámos no AIR para ajudar também os nossos clientes atuais. Num caso de estudo, ajudámos uma grande empresa de gestão de ativos, que já tinha automatizado quase 95 % das suas atividades de reconciliação utilizando a nossa solução, a reduzir os esforços manuais em adicionais 43 % – elevando as taxas de automatização para bem acima dos 97 %! Isto não teria sido possível sem o uso de IA. Este é apenas um exemplo de como a IA e a ML podem revolucionar as operações de gestão de ativos, impulsionando uma maior eficiência, precisão e escalabilidade.
O futuro da gestão de ativos reside na adoção destas tecnologias avançadas. A IA e a ML não só ajudarão as empresas a enfrentar os desafios operacionais atuais, como também fornecerão a base para a inovação e o crescimento nos próximos anos.
