Resumo executivo

  • Os gestores de patrimônio enfrentam dificuldades para atender às expectativas dos clientes em relação a recomendações de produtos no estilo do comércio eletrônico, devido à complexidade das características dos produtos, às restrições de conformidade e aos objetivos multidimensionais.
  • As abordagens baseadas em regras ou em segmentação geram recomendações genéricas e pouco personalizadas, minando a confiança do cliente e limitando a escalabilidade.
  • Ao combinar modelos de aprendizado de máquina, otimização matemática (otimização de portfólio), grandes modelos de linguagem e uma camada AI baseada em agentes, os bancos podem integrar data diversos data transformar os resultados brutos do aprendizado de máquina em explicações, recomendações e ações automatizadas mais eficazes.

A gestão de patrimônio está presa ao passado. Os clientes vivem em um mundo de recomendações fáceis e hiperpersonalizadas do YouTube, TikTok ou Amazon, mas os bancos continuam a empurrar produtos com base em manuais de regras, segmentações desajeitadas e suposições dos consultores. Os bancos têm dificuldade em acompanhar as expectativas dos clientes e a complexidade das carteiras atuais. AI híbrida AI mudar isso. Ao combinar aprendizado de máquina, a disciplina de otimização de carteiras e a inteligência contextual de grandes modelos de linguagem, governados por uma AI Agentic, os gestores de patrimônio podem oferecer recomendações que parecem inteligentes, pessoais e oportunas. O sistema pode aprender com cada interação, adapta-se automaticamente às restrições regulatórias e explica-se em uma linguagem que clientes e consultores realmente entendem.

O resultado é um verdadeiro salto qualitativo: os consultores recebem orientações mais precisas, os canais digitais se tornam motores de conversão e os clientes se sentem compreendidos, em vez de meros alvos de marketing. Os bancos que adotarem AI híbrida AI a próxima era da consultoria, na qual as relações com toque humano serão impulsionadas pelaAI , e onde a confiança será construída não por meio de relacionamentos ou técnicas de venda, mas sim pela inteligência.

Introdução

Na era da Netflix, nos acostumamos a produtos e serviços altamente personalizados em nosso dia a dia. Os clientes de gestão de patrimônio, especialmente os segmentos atendidos por gerentes de relacionamento (RMs), esperam cada vez mais o mesmo nível de recomendações personalizadas para produtos financeiros que recebem ao escolher filmes ou fazer compras. No entanto, oferecer uma personalização ao estilo da Netflix em um contexto de gestão de patrimônio de alto risco e fortemente regulamentado é muito mais complexo. Os produtos financeiros apresentam atributos complexos, incluindo níveis de risco, prazos e implicações fiscais, e devem estar alinhados com as metas e restrições específicas de cada cliente. As empresas que conseguem preencher essa lacuna de personalização têm a chance de aprofundar o engajamento e a fidelidade dos clientes.

Este white paper explora como AI generativa AI transformar as recomendações de produtos na área de gestão de patrimônio por meio de uma abordagem híbrida que combina o aprendizado de máquina tradicional e a otimização de carteiras com a IA generativa.

A lacuna na personalização na gestão de patrimônio

A gestão de patrimônio enfrenta desafios únicos que dificultam recomendações eficazes de produtos. As recomendações baseadas em aprendizado de máquina (ML) utilizadas no comércio eletrônico geralmente são otimizadas para um único objetivo (o próximo melhor produto a ser comprado), mas os gestores de patrimônio precisam conciliar múltiplos objetivos e restrições: crescimento do capital, renda, mitigação de riscos, eficiência tributária, liquidez, bem como metas e preferências individuais dos clientes. Tanto o ML quanto o PO são construídos em torno de data estruturados; uma recomendação holística de produtos deve incorporar informações não estruturadas, como tendências de mercado, perfis de risco dos clientes, padrões comportamentais e percepção dos clientes, o que é difícil de codificar em informações estruturadas nas quais os modelos de ML e PO precisam ser treinados.

Os sistemas tradicionais de recomendação na gestão de patrimônio, quando existem, tendem a ser simplistas. Muitos bancos recorrem à alocação de ativos baseada em regras ou a uma segmentação ampla de clientes. Essas são ferramentas pouco precisas e não levam em conta nuances pessoais, como o interesse de um cliente em investimentos sustentáveis ou suas necessidades de liquidez. Isso também pode resultar em sugestões genéricas e padronizadas. Por isso, muitos gerentes de relacionamento recorrem a abordagens manuais, confiando em sua própria experiência e intuição, em vez de insights data. Os clientes, por sua vez, podem receber propostas de produtos que parecem desconexas de seus objetivos, reduzindo sua confiança no processo de consultoria.

Os avanços na AI, especialmente a IA de geração (GenAI) combinada com aprendizado de máquina e otimização de portfólio, oferecem uma maneira de dar um salto à frente.

Uma abordagem híbrida de IA gerativa para recomendações mais inteligentes

Para superar as limitações atuais, propomos um mecanismo de recomendação híbrido baseado em IA gerativa, desenvolvido especificamente para a gestão de patrimônio. O termo “híbrido” significa, neste contexto, que ele combina várias AI e integra a supervisão humana, aproveitando os pontos fortes de cada uma e mitigando suas fraquezas.

1) Aprendizado de máquina: os modelos tradicionais de aprendizado de máquina são eficazes na análise data sobre o comportamento dos clientes, como investimentos data , consultas sobre produtos ou cliques em sites/aplicativos. Isso permite identificar padrões e obter insights sobre grupos de referência (por exemplo, perceber que clientes semelhantes ao Cliente A estão demonstrando interesse em fundos de ações ESG).

2) Otimização de carteiras: o sistema incorpora endogenamente diferentes objetivos e políticas gerenciais/regulatórias, incluindo

  • Regras de conformidade: isso garante que, por mais criativa que a AI , as sugestões sejam adequadas, permitidas e alinhadas com a estratégia da empresa, como, por exemplo, o perfil de risco.
  • Alocação estratégica de ativos: carteiras-modelo que incorporam as perspectivas dos gestores de carteira e premissas do mercado de capitais, tais como requisitos de liquidez.
  • Campanhas: priorização de classes de ativos liderada pelo CIO ou pelo CFO para orientar a equipe de atendimento ao cliente em relação a determinados produtos ou categorias de produtos em um determinado momento, por exemplo, uma meta de alocação em uma classe de ativos como títulos ou ações

3) Integração de canais:

  • Para uma experiência centrada no usuário, o sistema deve integrar-se ao fluxo de trabalho diário do gestor de relacionamento. As recomendações devem aparecer no painel do CRM do consultor ou como alertas em um aplicativo móvel para uso em qualquer lugar. A plataforma deve coletar o feedback do consultor: (“o cliente só está interessado em saber sobre títulos em dólares americanos”). Com o tempo, isso cria um ciclo de aprendizagem no qual a AI ao que os consultores consideram útil ou não, ajustando-se ao cliente.
  • No caso dos canais digitais – aplicativos de banco móvel, chats, e-mail –, o sistema deve oferecer mensagens específicas para cada canal, como, por exemplo, descrições concisas de produtos, enviadas no momento certo.

4) Raciocínio baseado em LLM: Um componente de modelo de linguagem de grande escala (LLM) acrescenta contexto às recomendações de candidatos e pode receber entradas baseadas em regras e em aprendizado de máquina (ML), adicionando uma camada de raciocínio. Os LLMs podem processar data não estruturados, data informações sobre carteiras-modelo, perfis de clientes, notas de reuniões com gerentes de relacionamento e pesquisas de mercado, para avaliar as entradas baseadas em ML e em regras. Por exemplo, se um modelo de aprendizado de máquina sinalizar um fundo do setor de tecnologia que clientes semelhantes ao nosso cliente-alvo compraram, o LLM pode observar que o Cliente A recentemente expressou cautela em relação a ações de tecnologia em um e-mail. O LLM pode então ajustar a classificação da recomendação ou propor uma alternativa.

5) Aprendizado por reforço e ciclo de feedback: um componente de aprendizado por reforço avalia os resultados e ajusta continuamente a estratégia de recomendação. O feedback pode vir de várias fontes: ações do cliente (o cliente comprou ou demonstrou interesse no produto recomendado?), ações do consultor (o consultor compartilhou a recomendação com o cliente ou a ignorou?) e resultados de desempenho (o investimento recomendado teve o desempenho esperado em relação às metas do cliente?). Esses sinais são incorporados ao algoritmo de aprendizagem para ajustar o modelo.

Por meio dessa abordagem híbrida em várias camadas, o mecanismo de recomendação combina insights data, compreensão contextual, governança rigorosa e aprendizado contínuo. Ele é alimentado por IA de última geração, mas baseia-se nas realidades da gestão de patrimônio personalizada.

Introdução

A combinação da precisão do aprendizado de máquina e da otimização de portfólio com a inteligência contextual dos grandes modelos de linguagem e AI autônoma AI criar um poderoso mecanismo de decisão de ponta a ponta. O aprendizado de máquina e a otimização de portfólio se destacam em tarefas de previsão estruturada, pois podem processar conjuntos de dados grandes e limpos com alta precisão. No entanto, esses resultados costumam ser limitados e ignoram o contexto. Ao sobrepor modelos de aprendizado de máquina, otimização de portfólio, grandes modelos de linguagem e uma camada AI agênica, os bancos podem incorporar data “ruidosos”, data conversas com clientes, feedback ou comentários de mercado, e traduzir os resultados brutos do aprendizado de máquina em melhores explicações, recomendações e ações automatizadas.

As recomendações de produtosAI no setor de gestão de patrimônio representam uma oportunidade valiosa para redefinir os padrões dos serviços de consultoria em seus respectivos mercados. Os bancos devem:

  • Analise a plataforma e os processos atuais de personalização do cliente. Muitas vezes, poucas pessoas dentro do banco compreendem o sistema de ponta a ponta e como ele é utilizado na prática.
  • Explore as ferramentas de IA gerativa e data já disponíveis (talvez você esteja mais perto do que imagina de implementar um sistema desse tipo), bem como os diversos modelos e métodos mais recentes que estão no mercado atualmente.
  • Realizar testes-piloto controlados – por exemplo, começando com um subconjunto de consultores e clientes e uma gama restrita de produtos, para testar o mecanismo híbrido de recomendação em ação.

Além da AI híbrida

A tendência de combinar o aprendizado de máquina tradicional com modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e AI não é exclusiva do setor de serviços financeiros. As empresas de comércio eletrônico estão se preparando para a ascensão do Comércio Agente: um mundo em que os seres humanos não interagem mais diretamente com aplicativos e sites, mas, em vez disso, utilizam seus AI pessoais AI para descobrir e realizar transações por eles. Um mundo em que os clientes perguntam AI seus AI pessoais AI : “qual a melhor forma de refinanciar minha casa” ou “encontre alguns tênis para dar de presente de aniversário ao meu filho”.

Neste mundo, o aprendizado de máquina tradicional e as recomendações de produtos não funcionam mais como antes — em vez disso, veremosAI , com IAs que interagem e realizam exploração, descoberta, negociação, tradução e execução, sob a supervisão de seres humanos para definir a direção, orientar ao longo do caminho e, por fim, aprovar.

Os gestores de patrimônio também podem enfrentar essa tendência — em vez de se reunirem com os clientes, os gerentes de relacionamento e suas AI poderão, em breve, interagir com AI pessoais AI dos clientes, em vez de diretamente com os próprios clientes. Os bancos devem encarar essa mudança não como uma ameaça, mas como um desafio para criar plataformas de consultoria capazes de conquistar a confiança dos AI — e dos seres humanos por trás deles.