Por: Tiago Filomena, founder da Finor, startup membro do Cubo Itaú
Em tempos de OpenAI e DeepSeek, falar de Inteligência Artificial (IA) já virou assunto no churrasco de família aos domingos. Já são mais de 20 anos que estou envolvido nesse mundo da IA (ou seja, matemática-computacional, data science, otimização, machine learning…). Nunca imaginei viver uma época de ouro da Inteligência Artificial durante minha vida profissional! Quando falo de IA, penso em algo mais amplo do que apenas o mundo dos LLMs.
Evidentemente, os novos usos e paradigmas introduzidos de forma massificada para a sociedade por empresas como a OpenAI mudarão muito nossas vidas. No entanto, grandes corporações podem e irão, ainda, obter grandes resultados com o uso de outras ferramentas de advanced analytics. Neste artigo, falarei um pouco sobre Otimização Matemática aplicada a Instituições Financeiras.
A otimização matemática é um campo da matemática aplicada que se dedica a encontrar a melhor solução possível para um problema, sujeito a um conjunto de restrições. Uma aplicação clássica é a definição do mix ótimo de produção em uma fábrica. O objetivo pode ser, por exemplo, maximizar o lucro da empresa considerando as restrições de produção, como o fato de cada máquina poder operar no máximo 200 horas por mês. Com isso, o modelo tentará encontrar a melhor combinação de produtos que maximize os lucros e respeite as restrições.
Modelos de Machine Learning estão presentes em diversas áreas das instituições financeiras. Hoje, a profissão de cientista de dados é uma das mais demandadas em finanças. No entanto, como está o uso de otimização matemática em instituições financeiras? Acredito que ainda estamos bem atrás, principalmente no Brasil.
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O caso de uso mais clássico de otimização matemática em finanças é a seleção de carteira para fundos de investimento. Imagine que você é o gestor de um fundo de ações. Você poderia escolher a alocação do seu portfólio com base em um modelo de otimização matemática. A estrutura mais básica para alocação de portfólio é minimizar o risco da carteira respeitando (por meio de restrições) o retorno mínimo esperado pelo gestor. As métricas de risco podem ser as mais diversas (variância, CVaR, VaR…) fazendo com que a complexidade do modelo também varie. Questões regulatórias, como concentração em ativos específicos e liquidez necessária, bem como demandas gerenciais, como o número máximo de ativos na carteira, distribuição entre os diferentes segmentos de empresas também influenciam a modelagem matemática.
No entanto, seleção de carteiras para fundos de investimento não é a única aplicação de otimização matemática em instituições financeiras. O Asset-Liability Management (ALM) é outra aplicação importante. A otimização aplicada ao ALM em fundos de pensão tem como objetivo selecionar um conjunto de ativos (renda fixa, ações, imóveis) de maneira que o fundo consiga cobrir os passivos futuros (pensões dos contribuintes).
O ALM em Bancos é outro caso de uso. A área de ALM em um banco gerencia o casamento dos ativos e passivos ao longo do tempo. Por exemplo, ela auxilia na definição de prazos e características (como taxas pós e pré-fixadas) para a emissão de títulos que servirão para equilibrar ativos e passivos ao longo do tempo, ou seja, para garantir o casamento do duration (e outras métricas). Além disso, a distribuição de numerários em caixas eletrônicos é um caso prático na área de operações de uma instituição financeira. Existem diversas outras aplicações de otimização para instituições financeiras, tais como estruturação de hedge, políticas de crédito, precificação de opções/derivativos entre várias outras.
Enfim, existe um mundo a ser explorado com o uso de otimização matemática em instituições financeiras. Em países emergentes como o Brasil, as oportunidades são imensas!
Inaugurado em setembro de 2015 pelo Itaú Unibanco em parceria com a Redpoint eventures, o Cubo Itaú é o mais relevante hub de fomento ao empreendedorismo tecnológico da América Latina, uma organização sem fins lucrativos que potencializa a conexão e a criação de negócios entre grandes empresas e startups. O Cubo Itaú está sediado na região da Vila Olímpia, em São Paulo, e, por meio de suas plataformas física e digital, contribui com o crescimento das mais de 500 startups curadas que fazem parte de seu portfólio e refletem mais de 25 segmentos de mercado, contemplando, assim, empreendedoras e empreendedores de todo o Brasil e de diversas regiões do mundo. O Cubo também apoia as transformações digital e cultural de corporações que representam as maiores indústrias da economia. Soma-se a isso a presença de uma comunidade dedicada a investidores, além de parceiros estratégicos. Mais informações podem ser encontradas em: https://cubo.network/.
