ChatGPT chega ao mercado financeiro e é usado por fundos de hedge para lidar com trabalho pesado

(Bloomberg) – O mais recente hype de inteligência artificial está alimentando um aumento maciço no mercado de ações em apostas de que uma nova era de inovação está próxima.

No entanto, para os gestores de recursos que utilizam os avanços da computação para ter uma vantagem ao investir, a era do ChatGPT traz uma promessa menos grandiosa por enquanto: automatizar o trabalho pesado.

A chamada inteligência artificial ​​generativa já está ajudando a acelerar tarefas mundanas conhecidas por pesar no espírito dos funcionários juniores de Wall Street, dizem os fundos de hedge – desde revisar volumes de pesquisa de mercado até escrever um código básico ou resumir o desempenho do fundo.

Os chatbots podem eventualmente ajudar a gerar ganhos de eficiência material e fornecer um trabalho mais gratificante para seus recursos humanos, possivelmente à custa de empregos. Mas ainda é cedo.

No fundo de hedge sistemático Campbell & Co., os gestores passaram meses experimentando o uso da tecnologia por trás do ChatGPT para resumir pesquisas internas e escrever códigos padronizados. No entanto, as ferramentas de IA generativas não estão provando ser uma mudança de jogo para seus métodos de investimento do dia a dia, por enquanto.

“Eles são muito fortes para completar códigos, edição, localização de erros e correção de bugs”, disse Kevin Cole, CEO da Campbell. “Nosso modelo manteria os humanos no jogo – um assistente para o humano ajudando a tornar seu trabalho mais eficiente.”

Inteligência artificial em Wall Street é uma igreja ampla que inclui tudo, desde algoritmos de aprendizado de máquina usados ​​para calcular risco de crédito até ferramentas de processamento de linguagem natural, que escaneiam as notícias para negociação.

A IA generativa, a mais recente palavra da moda exemplificada pelo chatbot da OpenAI, pode seguir instruções e criar novos textos, imagens ou outro conteúdo após ser treinado com grandes quantidades de dados. A ideia é que, se a máquina ler o suficiente sobre finanças, poderia precificar uma opção de forma plausível, construir um portfólio ou analisar uma manchete de notícias corporativas.

À medida que os fundos de hedge experimentam as mais recentes iterações dessas ferramentas, o objetivo final é melhorar o desempenho do investimento. Por enquanto, aumentar a produtividade — acelerando a codificação, pesquisa e comunicação com o cliente — é o benefício mais óbvio. É por isso que Ken Griffin, da Citadel, disse em março que a empresa está negociando uma licença corporativa para usar o ChatGPT, apostando que automatizará uma “enorme quantidade de trabalho”.

No Man Group, um dos maiores fundos de hedge do mundo, Rob Furdak diz que o ChatGPT pode acelerar as partes preliminares da pesquisa revisando uma pilha de trabalhos acadêmicos sobre um tópico específico e detectando padrões básicos em conjuntos de dados.

“Grande parte do processo de pesquisa é limpar os dados, mapeá-los e depois fazer uma análise preliminar”, disse o diretor de investimentos responsável. “O ChatGPT poderia dizer ‘essa é uma hipótese interessante, mas aqui estão outras hipóteses que você pode querer investigar também’”.

A empresa também está procurando automatizar o trabalho pesado de relações com investidores, disse ele, já que o ChatGPT pode facilmente explicar o desempenho sintetizando dados de mercado e retornos de fundos.

Wall Street, é claro, já está cheia de magos da computação que povoam mesas de negociação de algotrading, fundos de hedge quantitativos e formadores de mercado de alta frequência. Para eles, os recursos do ChatGPT podem não parecer tão novos. O frenesi atual foi indiscutivelmente alimentado mais pela repentina disponibilidade generalizada da ferramenta do que por quaisquer avanços no que a IA generativa realmente faz.

Ainda assim, estudos iniciais sugerem que o chatbot representa alguns passos à frente. Por exemplo, os pesquisadores do Fed (Federal Reserve, banco central americano) descobriram que o ChatGPT supera os modelos existentes, como o BERT do Google, na classificação de sentenças dos comunicados de política monetária como dovish ou hawkish.

Um artigo da Universidade de Chicago mostrou que o ChatGPT pode refinar divulgações corporativas na sua essência, de uma forma que explica a reação subsequente das ações. Os acadêmicos também sugeriram que ele pode apresentar ideias de pesquisa, estudos de design e possivelmente até decidir em que investir.

Peter Cotton, cientista-chefe de dados da Intech Investment Management, está entre os recém-convertidos depois de testar o robô ele mesmo. Cotton postou no Github uma conversa que teve com o ChatGPT, usado para escrever códigos para extrair dados e fazer previsões.

“Todo o meu fluxo de trabalho mudou drasticamente”, disse ele. “Estou surpreso com a quantidade de conhecimento armazenado lá dentro.”

A tecnologia não é perfeita, no entanto. Sabe-se que o ChatGPT inventa fatos e dá respostas diferentes ao mesmo prompt, e só é treinado em dados até o final de 2021. Enquanto isso, em um setor onde os segredos de trade são cuidadosamente guardados, muitos ainda hesitam em confiar em software externo.

Por esse motivo, a Campbell também experimentou um modelo GPT de código aberto e menos poderoso que pode ser executado inteiramente em seus próprios sistemas, disse o CEO.

“Temos que ter muito cuidado com os riscos de vazamento de IP com esses tipos de ferramentas, porque com o ChatGPT você envia consultas para servidores da OpenAI”, disse ele.

Enquanto os fundos de hedge descobrem o que é possível com a IA generativa, as consequências para a força de trabalho humana do setor permanecem indefinidas por enquanto.

Greg Bond, diretor executivo da Man Numeric, unidade do Man Group em Boston, avalia que a tecnologia pode ser uma oportunidade para funcionários criativos que carecem de conhecimento técnico, mas podem fazer as perguntas certas.

“Se assumirmos que a produtividade da pesquisa está caindo mais globalmente, você pode contratar mais pessoas ou pode ter alguns pesquisadores digitais que são um multiplicador de força em sua equipe de pesquisa e tecnologia existente”, disse Bond. “Em última análise, o que seria bom seria se pudéssemos automatizar o próprio processo de inovação.”

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