POR ROBERTO DE LIRA

O uso de algoritmos, de inteligência artificial e de ciência de dados tem se firmado cada vez mais no ambiente financeiro. Num passado nem tão remoto, acessar um consultor para buscar a melhor alocação dos investimentos pessoais era uma possibilidade restrita à população classificada como de alta renda. Por isso mesmo, o serviço era cada vez mais especializado e caro. Mas isso tem mudado. No ano passado, os ativos globais totais sob a gestão dos chamados robo-advisors alcançaram a marca de US$ 1 trilhão, montante que pode até triplicar em 2025, segundo projeção da Statista.

O surgimento dos consultores financeiros automatizados se deve aos avanços tecnológicos, mas sua rápida ascensão está diretamente ligada à crise de confiança nas instituições financeiras após o colapso econômico de 2007-2008. Um relatório do Banco Mundial (Bird) publicado em 2019 destaca que as regulamentações mais rígidas sobre os bancos tradicionais e os desenvolvimentos na ciência da computação aumentaram os incentivos para desenvolver empresas financeiras não bancárias de base tecnológica.

Segundo o texto do Bird, os robo-advisors podem ajudar a promover práticas de investimento mais sofisticadas para uma população não acostumada a ter acesso aos consultores financeiros, como famílias com renda relativamente mais baixa ou o público mais jovem – que têm patrimônio ainda pequeno para atrair a atenção dos bancos –, além de pessoas distantes dos centros urbanos. Para indivíduos que já estão acostumados com a indústria de investimentos, o atrativo é a maior possibilidade de montar um portfólio mais eficiente e diversificado, permitido pelos cálculos algorítmicos avançados.

A análise comparativa dos custos é similar à percebida em outros serviços bancários que sofrem a concorrência de fintechs. Afinal, existe uma natural economia dos robo-advisors em relação à consultoria humana, que tem maiores gastos com pessoal e com a manutenção de escritórios físicos. Nos Estados Unidos e na Europa, a taxa cobrada dos clientes por essas plataformas varia entre 0,25% e 0,50% sobre o montante investido anualmente, ante taxas de 1% a 3% no modelo tradicional. No Brasil, cobra-se de 0,6% a 1%, dependendo dos valores investidos, dos riscos assumidos e dos objetivos buscados.

Uma explicação para essas taxas é que o modelo de serviço é híbrido. “O robô é uma ferramenta. Ele envolve a automação de diversas etapas, que são ou repetitivas ou muito pesadas em matemática”, afirma Felipe Sotto-Maior, gerente da equipe da Vérios na Easynvest, negando que a plataforma seja uma inteligência artificial autônoma.

Na Vérios, o algoritmo (ou conjunto de algoritmos), ganhou o apelido de Ueslei. Suas finalidades são calcular a alocação ideal para cada tipo de risco, monitorar a carteira do cliente, balancear essa carteira entre o ideal buscado e a conjuntura do momento e montar relatórios atualizados sobre a rentabilidade e a evolução do patrimônio. O atendimento, no entanto, é eminentemente humano, embora alguns clientes ainda tentem interagir com o Ueslei como se ele fosse um chatbot. Segundo Sotto-Maior, a equipe às vezes entra na brincadeira e responde como se fosse o robô, mas deixa clara a relação personalizada.

Outro grande player no país é a Magnetis, que surgiu em 2015 e que hoje faz a gestão de investimentos de mais de 5 mil clientes. Um chamariz da fintech é permitir a aplicação mínima de R$ 1 mil para os entrantes, além de oferecer fundos de investimento próprios. Assim como seus concorrentes, a Magnetis traz em seu app um painel de controle com as principais informações e ainda permite investimentos adicionais automáticos.

A Monetus é um robo-advisor que investe muito em ciência de dados. Desde 2019, a fintech mineira apresenta um ranking de fundos de investimentos no qual sintetizou o histórico de 19 anos de mais de 27 mil fundos, com 300 milhões de dados. É possível comparar os dados por tipo de fundo, de perfil de risco e rentabilidade, entre outras características. Os clientes também têm à disposição um simulador de carteiras de investimento.

A possibilidade de atingir novos públicos e novos bolsos acirrou bastante a concorrência. Nos Estados Unidos, instituições financeiras mais antigas como Charles Schwab, Fidelity e, mas recentemente, Goldman Sachs, já adotam robôs em algumas plataformas para concorrer com as fintechs Vanguard, Betterment e Wealthfront. No Brasil, o Itaú também possui um robô autoassistido e o Banco do Brasil lançou sua solução em 2019.

A experiência internacional mais avançada na atualidade é da chinesa Lufax, fintech que realizou seu IPO nos Estados Unidos em 2020, captando US$ 2,4 bilhões. A empresa – que já reúne 14,9 milhões de investidores ativos – ainda não abriu mão da supervisão humana, mas aplica em sua ferramenta desde 2019 um módulo chamado de know-your-intention (KYI), que mescla aprendizado de máquina e psicologia comportamental para entender melhor as necessidades do cliente e prestar serviços cada vez mais personalizados.

Os maiores riscos de uma operação automática pura, com um mínimo de interação humana, são a transparência e a obediência à política de suitability no segmento. A Comissão de Valores Mobiliário (CVM) tem ajustado sua regulação para abranger a gestão por algoritmos desde 2016. A instrução 592/17, por exemplo, deixa claro que a prestação desse serviço está sujeita às mesmas obrigações e regras previstas da modalidade pessoal e não mitiga as responsabilidades do consultor.

“Lógico que a legislação não vai resolver tudo. Mas é preciso informar claramente sobre os riscos. Assim, no mínimo o cliente estará ciente do problema. Isso é transparência com o investidor porque ele precisa saber onde está se metendo”, opina o advogado Ciro Silva Martins, especializado em mercado financeiro.

Quando começou a analisar os robo-advisor, Martins alertou em artigos sobre os perigos de um cadastro muito simplificado – como os que ele teve acesso – não conseguir mapear com exatidão o apetite ao risco do investidor. “Uma simplificação do questionário no momento do cadastro do investidor deixa lacunas que trazem o risco de não cumprir a legislação em sua literalidade. É preciso rever e flexibilizar o questionário”, comenta. Sotto-Maior, da Vérios, afirma que essa crítica deveria ser dirigida a todo o mercado, seja online ou presencial. Ele lembra que o formulário de pesquisa do perfil do investidor, que mede sua tolerância ao risco é padronizado e que melhorar o suitability deveria ser um trabalho de todos. “É uma coisa que eu quero muito trabalhar nos próximos anos. Transformar num momento de conhecer melhor o cliente”, diz o gerente de produtos financeiros.

SOBRE O AUTOR

Roberto de Lira é jornalista e colaborador da Fast Company Brasil