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Estudos de caso
HSBC USA
Domine os dados. Domine o mercado.
No campo do investimento, a falta de insight ou conhecimento crítico pode deixar seu portfólio insuficiente. Felizmente, migramos para uma sociedade rica em dados, onde uma abundância de informações pode ser encontrada até para os pequenos negócios. Infelizmente, saber para onde olhar e determinar o que é relevante nesse oceano de fatos e números está se tornando uma tarefa desumana.
"De acordo com a IBM, 90% dos dados do mundo foram criados nos últimos dois anos", diz Holly Robertson, vice-presidente de vendas de soluções de investimento quantitativos do HSBC Global Markets. “E provavelmente voltaremos a dizer a mesma coisa daqui a dois anos.”
Para complicar ainda mais, grande parte dessas informações geradas recentemente está contida em texto em linguagem natural e outros formatos menos acessíveis e não estruturados, como postagens em redes sociais, imagens e vídeos. Aproveitar os detalhes relevantes desses formatos pode fornecer ao HSBC novos insights sobre uma determinada empresa ou oportunidade, levando a melhores decisões de investimento.
"São as informações que não se encaixam em uma planilha", diz Robertson. "São dados que não são facilmente quantificáveis. São os metadados - as informações em torno das informações. Por exemplo, é possível aprender muito ao levar em consideração a maneira como um CEO fala sobre determinados tópicos durante uma call recente sobre resultados, em comparação com a forma como esses mesmos tópicos eram abordados no passado, e as discussões subsequentes nas redes sociais. Estamos analisando a síntese de dados tradicionais e alternativos para encontrar conexões e impulsionar insights. Esse não é o tipo de informação que uma análise fundamental típica mostraria.”
Ela continua: "Todas essas informações estão disponíveis publicamente. Se você tivesse tempo e pessoas ilimitadas, poderia passar o dia inteiro no Twitter fazendo triangulações. No entanto, o volume simplesmente ultrapassa a compreensão humana.” E quando até mesmo os especialistas estão apenas arranhando a superfície dos dados disponíveis, existe um problema claro, e uma oportunidade incrível.
Grandes volumes de vendas
O HSBC realizou mais de US$ 2 bilhões em vendas vinculadas ao AiPEX
Superação
O AiPEX superou o S&P 500 em 123% nos últimos 10 anos
Paralelamente a essa explosão de informações, houve um aumento correspondente e generalizado no interesse em relação ao investimento no varejo e ao mercado de ações em geral. "Todos nós percebemos isso nos últimos dois anos", diz Robertson. "Anteriormente, estávamos lidando com investidores experientes ou com foco institucional, mas agora os investidores individuais estão entusiasmados em níveis que simplesmente não víamos historicamente. Mais pessoas estão buscando insights sobre quais empresas estão indo bem e por quê.”
Obter esse tipo de insight para esses investidores, muitas vezes independentes e experientes em tecnologia, foi um foco para a organização de soluções de investimento quantitativo (QIS) do HSBC.
"Nós nos orgulhamos por conseguir simplificar o aparentemente complexo, de modo que o investidor individual possa compreender e, esperançosamente, tirar proveito disso", acrescenta Robertson. "Então, quando notamos que os investidores institucionais já estavam conseguindo retornos superdimensionados para os clientes usando IA, queríamos trazer essa vantagem para o investidor individual."
Em particular, o banco queria aproveitar o poder da IA para analisar a riqueza cada vez maior de texto em linguagem natural e dados não estruturados para identificar empresas com um potencial de crescimento mais elevado. E, ao criar um índice de retornos excedentes, com controle de risco, a partir das ações dessas empresas, o HSBC poderia ser pioneiro em um produto financeiro inovador que oferecesse opções de investimento orientadas por dados a esse grupo mais amplo de consumidores com experiência em tecnologia.
"Quando olhamos para a quantidade de dados relevantes já disponíveis, foi um pouco avassalador", lembra Robertson. "Precisávamos da IA, e das pessoas que sabem como usar essa ferramenta, para alimentar essa ideia de pegar todos esses dados estruturados e não estruturados e usá-los para fazer previsões de crescimento."
E depois de uma série de discussões sobre o Vale do Silício, o HSBC se interessou em trabalhar com a parceira de negócios da IBM, a EquBot Inc. para construir seu novo índice.
"O líder da organização de QIS deles entrou em contato conosco diretamente", acrescenta Chida Khatua, CEO da EquBot. "Ele disse que estava interessado e animado com o trabalho que estávamos fazendo, aproveitando a IA e o aprendizado de máquina para transformar dados em melhores decisões de investimento. Portanto, tivemos várias conversas com o HSBC para ajudar na compreensão da tecnologia, incluindo o IBM Watson, por trás da plataforma de investimento de IA da EquBot."
"A IBM parecia um ponto de partida bastante sólido quando você está tentando construir algo que utiliza IA", diz Robertson. "E a equipe da EquBot trouxe muito expertise e experiência. Eles sabiam do que estavam falando em termos de engenharia, distribuição e gerenciamento de ativos. Desde o início, parecia uma colaboração promissora.”
O novo HSBC AI Powered US Equity Index (AiPEX) utiliza a plataforma de investimento EquBot IA como selecionador de ações, selecionando empresas com potencial de crescimento, identificando e quantificando relacionamentos que não são tão fáceis de identificar pelos os seres humanos. O IBM Watson Discovery e o IBM Watson Natural Language Understanding fornecem a análise e o enriquecimento de informações de texto que produzem os insights usados pela plataforma. Enquanto isso, o IBM Watson Studio supervisiona os modelos de IA proprietários que gerenciam esses resultados, neutralizando distorções e desvios de dados.
“Nosso compromisso é usar a melhor tecnologia da categoria para nossos investidores”, explica Art Amador, diretor de operações e cofundador da EquBot. “Analisamos várias opções para trabalhar com nossa plataforma de investimento em IA, e o Watson Discovery e o Watson Studio foram os mais eficazes. Eles acabaram tomando as melhores decisões possíveis. E a IBM tem um histórico extremamente importante. Tem uma história bem conhecida pelos investidores e clientes com quem conversamos regularmente.”
Para preparar os modelos de IA associados, a EquBot usou a tecnologia IBM para agregar e incorporar cerca de 20 anos de dados históricos e textos, incluindo formatos estruturados e não estruturados. "Demorou pouco mais de três meses para voltarmos a testar e fazermos o ajuste fino dos diferentes parâmetros", lembra Amador. "E isso foi feito junto com a equipe de QIS do HSBC."
Ele continua: “Com que frequência reequilibrar, como filtrar empresas com problemas de liquidez, qual a porcentagem de qualquer empresa que o índice deve incluir, a equipe do HSBC poderia executar várias iterações em nossa plataforma para responder a essas perguntas. Poderiam testar modelos diferentes até encontrarem o que achavam que seus investidores gostariam.”
Para selecionar as ações que compõem o AiPEX, a plataforma de investimento de IA da EquBot segue uma abordagem de investimento baseada em regras e monitora as empresas listadas no índice Russell 1000, identificando cerca de 250 empresas com o maior potencial de crescimento de acordo com seus cálculos.
"Essas escolhas de ações estão sendo feitas com base nos insights de toda uma equipe, que gostamos de chamar de analistas de pesquisa simulada de IA", diz Robertson. "Essas simulações estão trabalhando em completa coordenação, portanto, se um módulo de IA aprende algo sobre uma empresa, todos sabem disso. E é esse conhecimento compartilhado que é utilizado para criar um portfólio das empresas mais bem posicionadas para o crescimento."
Para cada uma das 1.000 empresas que estão sendo avaliadas, esses "analistas de pesquisa simulada de IA" atribuem três pontuações para avaliar seu potencial de crescimento correspondente - pontuação financeira, pontuação de notícias e opiniões, e pontuação de gerenciamento.
“Para a pontuação financeira”, explica Robertson, “é preciso observar elementos como custo dos produtos vendidos, relação preço/lucro, despesas operacionais e lucro por ação. E a segunda pontuação, a classificação de notícias e opiniões, é determinada pelo Watson enquanto lê os artigos de notícias e das redes sociais para ver o que as pessoas estão dizendo sobre empresas específicas. Finalmente, a pontuação da gerenciamento analisa as ações e o desempenho da gerência e da diretoria executiva dessas empresas, bem como a forma como elas são percebidas no mercado.”
Como o mercado está sempre mudando, a plataforma recalcula essas pontuações, e reequilibra o portfólio AiPEX, todos os meses. E para manter os cálculos relevantes, a equipe da EquBot continua a alimentando os analistas de IA virtual com informações de mercado atuais à medida que elas se tornam disponíveis.
"Estamos fornecendo os dados estruturados tradicionais", acrescenta Amador. "Mas isso é apenas uma pequena parte das informações que estão disponíveis. Cerca de 90% das informações que usamos não são estruturadas. E com o Watson Discovery, estamos analisando cerca de um milhão de artigos de notícias por dia em mais de uma dúzia de idiomas diferentes."
Parece bastante evidente que a plataforma de IA da EquBot está captando tendências que os humanos não percebem. “Mesmo antes de março de 2020, quando o mercado começou a recuar devido à pandemia”, diz Robertson, “o portfólio AiPEX já estava alocado em produtos farmacêuticos e biotecnológicos como tema geral. E se concentrou muito especificamente em uma das empresas que criou uma vacina."
Ela continua: “Foi possível analisar e obter insights dos documentos de ensaios clínicos da FDA daquela empresa, detalhes que ainda nem estavam no noticiário dos EUA. E perceber que essa empresa estava assumindo a liderança no mercado.”
Da mesma forma, a solução parecia prever a escassez de energia e as disrupções de mercado relacionadas que ocorreram no segundo trimestre de 2022. "O AiPEX passou a ter um aumento considerável em ações de energia em dezembro de 2021 porque estava vendo sinais no modelo de informações de que a instabilidade estava chegando, muito antes de qualquer sanção contra a Rússia. Assim, o AiPEX, que tinha uma posição expressiva em energia, se beneficiou quando o petróleo subiu 40%, ao passo que o setor de energia correspondente em índices tradicionais ponderados pelo mercado acompanhou a média, como o S&P 500, que era relativamente baixa."
Com sucesso imediato, o AiPEX gerou mais de US$ 250 milhões em vendas de produtos nos primeiros meses e ultrapassou US$ 2 bilhões em vendas totais desde então. E o índice escolhido pela IA supera rotineiramente os índices tradicionais ponderados por capitalização de mercado, superando-os em 5% ao ano nos últimos 10 anos.
“A confiança é extremamente importante”, diz Robertson. "E a marca IBM tem muita confiança. Trabalhar com a IBM traz um senso de credibilidade que ajuda a impulsionar nosso sucesso no mercado. E com a transparência da IBM e da EquBot, conseguimos desmistificar a IA e simplificar o que era complexo. Podemos indicar claramente por que cada ação é escolhida de uma forma que os investidores possam entender e se sentir confortáveis. Porque quando se trata de investir, sentir-se confortável com o processo de investimento é fundamental."
E ao discutir o papel da EquBot ao longo do projeto, Robertson acrescenta: "Não consigo pensar em nenhuma empresa além da EquBot que teria sido capaz de projetar de forma tão eficiente o algoritmo que alimenta o AiPEX e, em seguida, apresentar essa história de uma forma que deixe as pessoas empolgadas com isso. A experiência combinada com a narrativa e compromisso em tornar o AiPEX um sucesso é o motivo pelo qual temos certeza de que fizemos a escolha certa."
“Ainda estamos começando a aplicar o aprendizado de máquina às estratégias de investimento”, observa Amador. “Existem US$ 100 trilhões de ativos globais sendo gerenciados e provavelmente há menos de um trilhão de investimentos em tipos de aprendizado de máquina de IA. Mas, em algum momento, acreditamos que a maioria das estratégias de investimento será gerenciada direta ou indiretamente por IA e aprendizado de máquina."
Explorando ainda mais o potencial de mercado que aguarda para ser aproveitado, Robertson acrescenta: "O que vem a seguir é o que é realmente empolgante. Temos visto muitos temas surgirem nas ações que o Watson está escolhendo, como cibersegurança ou o futuro dos transportes. Temas que há muito burburinho por aí. E estamos começando a analisar como podemos pegar esses temas e usar a IA para montar um portfólio, uma cesta de ações, que possa estar alinhada aos temas."
“Podemos falar sobre o que a EquBot e a IBM estão fazendo juntas, mas o que realmente enfatiza isso e entusiasma os clientes em relação à IA é quando conseguimos torná-la palpável para eles”, explica Robertson. "Por isso, temos realizado eventos com clientes nos centros de experiência da IBM, fizemos um em Nova York e outro em São Francisco. E nesses centros você pode ver o que a IBM e o Watson estão fazendo neste e em outros setores. Isso simplesmente oferece a você toda a amplitude de quão poderosa é a IA."
O HSBC USA, Inc. (link externo ao site ibm.com) é a empresa detentora da Maryland com várias subsidiárias, incluindo o HSBC Bank USA, N.A. E agindo por meio dessas subsidiárias, a HUSI oferece uma gama completa de produtos e serviços bancários tradicionais para pessoas físicas, clientes com alto patrimônio, pequenas empresas, corporações, instituições e governo. A HUSI é uma subsidiária integral do HSBC North America Holdings Inc.
Com sede em São Francisco, Califórnia, a parceira de negócios da IBM, EquBot (link externo ao site ibm.com) desenvolve e distribui soluções de tecnologia financeira global baseadas em IA e aprendizado de máquina. Atualmente, a plataforma de investimento em IA da empresa, fornecida sob um modelo de plataforma como serviço (PaaS), gera mais de US$ 2 bilhões em investimentos em todo o mundo.
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Produzido nos Estados Unidos da América, Outubro de 2022.
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