A revolução do robô de Wall Street começou. JPMorgan Chase & Co. está lançando um programa chamado LOXM que executa negócios de ações tão bem, está substituindo os humanos que costumavam fazer isso. A Goldman Sachs está no meio de automatizar o processo de oferta pública inicial. Inovações em tecnologia financeira – fintech – estão criando concorrência em áreas que são dominadas pelas instituições. Vikram Pandit, que dirigiu o Citigroup Inc. durante a crise financeira, diz que os avanços tecnológicos podem fazer 30% dos postos bancários desaparecerem em cinco anos. David Siegel, co-fundador do fundo hedge de quantos Sigma, está preocupado com o fato de que as máquinas em breve tornem as faixas da força de trabalho obsoletas. Mas toda a esperança não está perdida.
Inteligência artificial, um ramo da ciência da computação, que visa imbuir máquinas com aspectos de raciocínio. Hoje, o termo inclui o aprendizado da máquina , que é a capacidade de os computadores aprenderem pela ingestão de dados e processamento de linguagem natural – a capacidade de ler ou produzir texto. A automação de processos robóticos é uma forma mais simples de AI que executa tarefas de rote como a resposta a solicitações administrativas.
O primeiro a ir será aqueles com funções de natureza repetitiva: funções de suporte, processamento de back-office, produção de relatórios que dependem de dados estruturados. (No JPMorgan, os bots lidarão com 1,7 milhões de pedidos este ano, fazendo o trabalho de 140 pessoas, para tarefas como a reinicialização das senhas dos funcionários). Os contadores que “passaram a maior parte do tempo basicamente sendo um ábaco” foram destacados pelo Deutsche Bank O diretor executivo da AG, John Cryan, corre o risco de perder seus empregos. McKinsey & Co. parceiro Jared Moon prever s que as tecnologias varrendo bancos de investimento irá aliviar os funcionários classificação e arquivo de cerca de um terço de sua carga de trabalho atual.
O consultor de gerenciamento Opimas LLC prevê que 90 mil pessoas em gerenciamento de ativos (ou 30% desses trabalhadores) serão substituídas por máquinas até 2025, juntamente com 45 mil empregos em vendas e negociação, o que equivaleria a uma redução de 15%. A redução global do número de funcionários será de cerca de 230.000 pessoas, ou 18 por cento, diz Opimas. Cerca de quatro das cinco firmas de Wall Street já implementaram, ou planejam usar, alguma forma de AI, de acordo com Greenwich Associates.
Considere o banco de investimento júnior, que gasta grande parte do tempo dele coletando e analisando dados e criando relatórios. A empresa de consultoria Kognetics descobriu que os analistas de bancos de investimento gastam mais de 16 horas no escritório por dia, e quase metade disso é gasto em tarefas como modelagem e atualização de gráficos para livros de pitch. Aprendizagem de máquina e técnicas de processamento de linguagem natural, já são muito boas nisso. Os trabalhadores em conformidade e regulamentação têm uma preocupação diferente: nos últimos cinco anos, as suas filas duplicaram, enquanto o número total de funcionários nos bancos diminuiu 10%, de acordo com a pesquisa do Citigroup. Automatizar essas atividades – o chamado regtech – pode ser uma boa notícia para as instituições financeiras que buscam controlar o aumento do custo de conformidade e as más notícias para as pessoas que procuram manter seus empregos.
Startups, incluindo a LendingClub Corp. e a On Deck Capital Inc. foram pioneiras em empréstimos on-line, combinando rapidamente os consumidores que buscavam emprestar com pessoas que desejassem lucrar com o interesse. Agora, os bancos estão olhando para competir, anunciando seus próprios portais de empréstimos on-line e parcerias com empresas fintas . Isso torna os agentes de empréstimo e funcionários entre as profissões mais vulneráveis à automação, de acordo com dados compilados pela Bloomberg .
Opimas diz que serão criados 27 mil novos empregos para tecnologia e data-trabalhadores. Novos empregos, como engenheiros de máquinas-aprendizagem e cientistas de dados, estão cada vez mais em demanda. Os bancos americanos estão investindo mais na AI do que nos bancos europeus ou asiáticos, de modo que eles potencialmente verão ganhos em ações de mercado nas empresas dos mercados de capitais, de acordo com a Moon.
Ainda é difícil automatizar a empatia ou a confiança, de modo que, enquanto os clientes do setor público desejam telefonar para um vendedor, as pessoas terão empregos. E, nos casos em que os compradores institucionais querem fazer um grande comércio de blocos , ou estão particularmente interessados em discrição, eles ainda querem recorrer a comerciantes humanos. Ainda assim, as plataformas eletrônicas estão assumindo continuamente os volumes em mais classes de ativos, e os clientes estão pedindo algoritmos ao invés de pessoas porque o e-trading tende a ser mais rápido e mais barato. Um exemplo: Algoritmos substituíram muitos comerciantes de vendas de ações.
“Seja experiente em tecnologia, seja cliente-esclarecido ou seja esclarecido em dados”, diz Richard Johnson, da Greenwich Associates. Em outras palavras, aprenda a trabalhar com a tecnologia, já que os bancos o implementam em seus negócios. Ou foco no gerenciamento de relacionamento, o que provavelmente não pode ser feito por computadores. (Sem clientes, afinal, os bancos não têm negócios.) Ou se concentre na ciência dos dados, ajudando os bancos a analisar e interpretar as informações de que AI depende. McKinsey’s Moon é um pouco mais contundente: “Aprenda a codificar em Python “. Essa é a linguagem de programação utilizada pelos bancos de investimento, incluindo JPMorgan e Bank of America Corp.