Na era da onda de IA, a indústria de gestão de património enfrenta uma transformação profunda

A inteligência artificial (IA) está a acelerar a transição dos sistemas de hardware para as aplicações, influenciando profundamente o nosso mundo dos investimentos. A indústria de gestão de património, como os fundos e outras entidades de gestão de riqueza, também está a abraçar plenamente a IA, integrando-a de forma profunda em elementos centrais como investigação e tomada de decisão, controlo de risco, operações, serviço ao cliente e inovação de produtos. Então, como pode o investidor comum tirar partido da IA para aumentar os retornos dos investimentos?

Reconfigurar: transformações profundas na indústria

Recentemente, a empresa de gestão de investimentos do banco norueguês NBIM (isto é, o Fundo Soberano de Riqueza da Noruega) organizou o primeiro seminário sobre inteligência artificial. Nesta sessão aberta ao público global, os executivos e quadros da área de negócios do fundo divulgaram em detalhe a lógica subjacente ao seu plano de implementação de IA internamente, a transformação da estrutura organizacional e dez casos de aplicação concretos que abrangem áreas como decisão de investimento, execução de transações, conformidade jurídico-legal e outros aspetos. O fundo definiu um objetivo ambicioso: “até ao final de 2028, reduzir em metade todos os processos manuais”. Isto não é apenas uma atualização tecnológica; é uma reconfiguração profunda que toca a cultura empresarial e os modos de operação.

À medida que o desenvolvimento acelerado das fintech a nível global avança, a inteligência artificial está a penetrar em todos os domínios da indústria de gestão de património a uma velocidade sem precedentes, impulsionando a transição do setor de modelos tradicionais para uma transformação para a vertente inteligente e personalizada. O “Relatório sobre o Desenvolvimento da Inteligência Artificial na Indústria de Gestão de Património em 2025”, publicado em fevereiro de 2026, aponta que a indústria de gestão de património do nosso país enfrenta problemas como a diversificação da procura dos clientes, uma concorrência de mercado intensa e a baixa eficiência dos modelos de serviço tradicionais. A aplicação das tecnologias de IA tem potencial para resolver estes pontos críticos, tornando-se o principal motor impulsionador da transformação e atualização do setor.

“O Grupo BoShì (BoC) Fund estabeleceu, em 2018, um centro de fintech financeiro, começando a investigação e a exploração de aplicações de algoritmos de IA. Em 2023, foi o primeiro na indústria a criar um laboratório de inteligência artificial, com um planeamento sistemático das tecnologias mais avançadas de modelos de grande escala, aplicando a IA amplamente a todos os processos do negócio, como investigação e tomada de decisão (investimento), marketing, controlo de risco, operações e investigação e desenvolvimento. Atualmente, a empresa está a promover a inteligência artificial para uma atualização do apoio à tomada de decisão em investigação, indo de avanços em aplicações isoladas para uma cadeia ecológica de intelligent Agent, e evoluindo de uma ferramenta interna de melhoria da qualidade e eficiência para uma infraestrutura base para uma transformação inovadora.” O diretor de tecnologia digital do BoShì Fund, Che Hongyuan, disse ao repórter do jornal “大众证券报”.

O relatório publicado em março de 2025 pela IOSCO (International Organization of Securities Commissions / Organização Internacional de Comissões de Valores Mobiliários) — “A Utilização de IA nos Mercados de Capitais: Casos, Riscos e Desafios” — indica que a aplicação de sistemas de IA na indústria de gestão de ativos se concentra sobretudo em áreas como inteligência para consultoria (smart robo-advice), apoio à investigação e ao investimento, melhoria da eficiência interna e trading algorítmico. Entre estas, as aplicações de IA generativa e de grandes modelos de linguagem são as mais amplas, capazes de realizar funções como análise do sentimento do mercado, tradução de materiais de investigação e do investimento, monitorização do ambiente macroeconómico e marketing personalizado e preciso. Por exemplo, algumas empresas de gestão de ativos utilizam ferramentas de IA para monitorizar automaticamente alterações em dados macroeconómicos; quando é acionado um limiar predefinido, emitem atempadamente alertas, ajudando a equipa de investimento a responder rapidamente à volatilidade do mercado. Além disso, há empresas que utilizam IA para traçar perfis e segmentar clientes, fazendo recomendações precisas de carteiras de produtos de investimento adequadas às necessidades destes.

Um responsável do departamento de tecnologia de informação da鑫元基金 (XinYuan Fund) afirmou que, no âmbito da construção de inteligência artificial e da digitalização, a XinYuan Fund, orientada pelas necessidades do negócio, está a avançar de forma abrangente com o desenvolvimento de sistemas e a implementação de uma plataforma de IA, formando um padrão de desenvolvimento em que a tecnologia e o negócio se integram profundamente. A empresa está a acelerar a construção de uma plataforma de digitalização e inteligência, implementando plataformas-chave como plataforma inteligente para investigação e tomada de decisão em investimento, marketing integrado, integração de produtos, integração de operações, integração de conformidade, integração de auditoria, gestão abrangente de risco, gestão de recursos humanos e outras plataformas importantes, cobrindo toda a cadeia desde a gestão de investigação e investimento, gestão de marketing, serviço ao cliente, gestão de produtos, apoio às operações, conformidade e controlo de risco, até à gestão organizacional.

Na vertente de investigação e investimento, eles desenvolveram autonomamente um sistema inteligente de investigação e tomada de decisão em investimentos. Utilizando tecnologias de processamento de linguagem natural, conseguem gerar automaticamente resumos de relatórios de pesquisa, fazer formatação inteligente e triagem de conformidade em tempo real, aumentando em cerca de 70% a eficiência de resposta na avaliação de cenários relevantes do mercado, permitindo gerar rapidamente opiniões profissionais. Através de extração automática de dados provenientes de dados públicos, reuniões matinais internas, relatórios semanais e outros, conseguem gerar automaticamente relatórios diários inteligentes de investimento em fundos, poupando significativamente trabalho; em simultâneo, estão a aproveitar ativamente ferramentas de AIAgent como OpenClaw, para recolher informações sobre macroeconomia, índices setoriais e anúncios de empresas cotadas, analisando de forma eficiente relatórios financeiros e white papers de texto longo, extraindo dados essenciais e pontos-chave de risco, para apoiar os investigadores a concentrarem-se em investigação aprofundada e em julgamentos de decisão.

De forma orientada ao interior da empresa, a XinYuan criou a plataforma de IA inteligente “鑫智汇” (XinZhiHui), integrando módulos como modelos de grande escala localizados, OCR inteligente e base de conhecimento dedicada, melhorando de forma significativa a eficiência do processamento de documentos e da análise de relatórios de pesquisa. Neste contexto, o OCR inteligente processa em média mais de 50 documentos por dia, com uma taxa de precisão superior a 98%.

A XinYuan também promove a inovação de toda a equipa através de mecanismos como competições de IA e associações de interesse em IA. Atualmente, foram implementados mais de 40 cenários de aplicação de IA, cobrindo desde a produção de materiais de marketing, estatísticas de dados até triagem de conformidade e outros aspetos, criando verdadeiramente um ecossistema de aplicações de IA em que todos participam e em que os cenários são implementados no terreno. A empresa continua a melhorar continuamente os níveis de serviço e a eficácia de gestão com capacidade de transformação “digital + dados”.

Os resultados de uma pesquisa global do International Financial Services? (FPSB) mostram que dois terços dos profissionais de gestão financeira e planeamento patrimonial estão em instituições que já usam IA ou planeiam introduzir IA nos próximos 12 meses. Mais de três quartos dos profissionais acreditam que a IA os ajudará a servir melhor os clientes, e 60% consideram que a IA pode melhorar a qualidade das recomendações financeiras. Além disso, a IA ajuda a reduzir os custos dos serviços de gestão financeira e a alargar a cobertura de serviços a grupos vulneráveis, promovendo a universalização dos serviços financeiros.

Recorrendo: ferramentas para o investidor comum

A IA não só altera o modo de funcionamento das instituições profissionais de gestão de património, como também abre ao investidor comum a porta para serviços profissionais de investimento, quebrando as “barreiras elitistas” do investimento tradicional.

Em termos concretos, o consultor inteligente é a aplicação típica de IA no domínio do investimento pessoal: utiliza algoritmos para, com base no perfil de risco, objetivos financeiros e horizonte temporal do investidor, gerar automaticamente e ajustar de forma dinâmica planos de alocação de ativos. De acordo com um estudo do grupo AMCAP, um gigante internacional da gestão de ativos, até 2027 os ativos geridos por consultores robóticos alcançarão 5,9 biliões de dólares, o que representa um aumento de mais do dobro face a 2022.

Na prática, no setor doméstico de gestão de património bancária, a IA já mudou o seu papel de “ferramenta” para “parceiro”. O serviço de wealth management da China Merchants Bank (招银理财) começou a promover a implementação de tecnologia de IA a partir de 2023, com foco em quatro áreas: investigação e investimento inteligentes, controlo de risco, marketing e operações. Atualmente, existem já mais de 30 tipos de robôs em cenários de negócio. A plataforma “investimento e investigação com IA” (AI投研) da浦银理财 (Ping An? / “Puyin Wealth Management”) consegue extrair automaticamente pontos de vista de relatórios externos de investigação e apresentá-los de forma visual, ajudando os gestores de investimento a captar rapidamente a dinâmica do mercado. Os investidores comuns podem, por meio de plataformas de consultoria inteligente dos bancos, e de aplicações de terceiros de gestão de património, obter serviços de alocação de ativos personalizados a baixo custo. Mesmo sem conhecimentos financeiros profissionais, conseguem fazer investimento diversificado.

Como pode uma pessoa comum ter uma “visão de analista”? A IA generativa e os grandes modelos de linguagem fornecem aos investidores comuns apoio de nível profissional à investigação e ao investimento. Com ferramentas de IA, os investidores podem analisar rapidamente enormes quantidades de dados de mercado, interpretar relatórios financeiros complexos, monitorizar indicadores macroeconómicos e tendências do setor. Por exemplo, através das capacidades de processamento de linguagem natural da IA, os investidores conseguem aceder em primeiro lugar a materiais de investigação e investimento em várias línguas, compreendendo a dinâmica de inovação de produtos nos mercados globais.

Além disso, o trading quantitativo com IA executa automaticamente estratégias de negociação com base em algoritmos, melhorando a eficiência e a exatidão das transações. Os investidores comuns podem, através de algumas plataformas de trading inteligentes, usar ferramentas de IA para fazer backtesting de dados históricos, gerar sinais de negociação e, até, automatizar a colocação de ordens. No entanto, deve ter-se em atenção que o trading quantitativo com IA depende de dados históricos e não consegue prever totalmente eventos de “cisne negro”; os investidores devem tratá-lo como uma ferramenta auxiliar, combinando com o seu próprio julgamento para tomar decisões.

Para onde devem ser direcionados os investimentos na era da IA? O economista-chefe e gestor de fundos Yang Delong, da Frente? Qianhai Kaiyuan? (前海开源基金), disse ao repórter que inovação tecnológica e ativos HALO (ou seja, uma categoria de ativos de empresas com características de elevado peso em ativos e baixas taxas de “eliminação”, isto é, baixas taxas de obsolescência) são as duas grandes direções de investimento na era da IA. “Recentemente, o conceito de ativos HA-LO ganhou popularidade. Até grandes bancos de investimento internacionais, como Goldman Sachs e Morgan Stanley, mencionaram por diversas vezes a ênfase na alocação de ativos HA-LO. Desde o início deste ano, setores como energia, equipamentos de redes elétricas, metais não ferrosos, logística ferroviária e petroquímica de facto tiveram um desempenho relativamente bom. Na era da IA, os ativos HALO não só não serão substituídos, como servirão como material necessário para a construção de centros de grandes dados, ou como os ativos necessários para construir ‘autoestradas de informação’. A procura é muito elevada e, até certo ponto, determina a competitividade de um país na era da IA. No futuro, a concorrência internacional será uma concorrência de duas forças: uma é capacidade de computação (power/cap) e a outra é eletricidade. Por isso, fontes de energia como hidroelétrica, energia térmica e armazenamento e energia eólica/solar (eólica, solar e armazenamento) são áreas de desenvolvimento prioritário no futuro — e, em geral, estes setores são intensivos em capital, pelo que não terão facilmente muitos concorrentes.””

Riscos: atenção a golpes de investimento

Embora a IA traga muitas conveniências ao investimento, os investidores comuns também precisam estar atentos aos riscos potenciais. O relatório da IOSCO indica que os sistemas de IA têm problemas como privacidade de dados, enviesamento de algoritmos e exatidão da saída. Ao usar ferramentas de IA, os investidores devem ter em atenção os seguintes pontos: um, escolher plataformas em conformidade. Dar prioridade a ferramentas de investimento em IA disponibilizadas por instituições financeiras licenciadas, para garantir que a plataforma tem mecanismos completos de gestão de risco e proteção de dados, evitando perdas de fundos ou fugas de informação devido à não conformidade da plataforma. dois, manter o julgamento racional. A IA é uma ferramenta auxiliar de tomada de decisão, não um “dispositivo infalível”. Os investidores devem evitar depender em excesso da IA, devendo combinar os seus próprios objetivos de investimento e capacidade de tolerância ao risco para fazer um julgamento independente das recomendações geradas por IA. Especialmente em períodos de volatilidade extrema do mercado, é ainda mais importante manter a racionalidade e não seguir cegamente os sinais de trading da IA. três, aprendizagem e monitorização contínuas. A tecnologia de IA e o ambiente do mercado mudam continuamente. Os investidores devem continuar a aprender conhecimentos de investimento em IA, compreender as limitações das ferramentas e os cenários de aplicação. Ao mesmo tempo, devem monitorizar regularmente o desempenho das carteiras e ajustar estratégias de acordo com a realidade, para evitar perdas causadas pela falha do modelo de IA ou por mudanças no mercado.

Além disso, ao desfrutar das conveniências do investimento com IA, os investidores devem estar atentos a golpes de investimento baseados em IA. Os indivíduos mal-intencionados costumam explorar “quantitativo com IA” e “seleção de ações com IA” como chamarizes para prestar aconselhamento ilegal de investimento em valores mobiliários. Os investidores podem “detetar e eliminar riscos” com três passos: um, verificar credenciais. Confirmar no site da “China Securities Association” se a outra parte possui licenças da Comissão Reguladora de Valores Mobiliários da China; dois, distinguir o “inteligente”, reconhecendo que as estratégias de IA não conseguem prever todos os riscos do mercado e não devem ser mitificadas; três, regressar aos fundamentos. Ao investir em empresas que defendem conceitos de IA, é necessário consultar o relatório anual e anúncios da empresa, avaliar o progresso real da tecnologia de IA e os seus cenários de aplicação, evitando perseguir modas de forma cega.

A proteção da privacidade dos dados é também um ponto de atenção importante. Deve-se escolher ferramentas que sejam certificadas pelo Estado, para evitar a fuga de informação sensível. Ao mesmo tempo, deve-se evitar a homogeneização das estratégias; quando a maioria das pessoas usa modelos de IA semelhantes, os retornos acima do normal podem ser diluídos. Recomenda-se complementar com a lógica de investimento pessoal, construindo um modelo híbrido de “análise por IA + decisão humana”, para melhorar a eficiência e controlar os riscos.

Repórter: Wang Jinping