Todos os dias, aproximadamente 60% de todos os negócios do mercado são feitos virtualmente no computador. Quando o mercado se torna volátil, isso pode chegar a 90%. Os consultores robóticos estão cada vez mais facilitando o processo para o consumidor, economizando tempo e dinheiro como resultado.

Como os humanos não estão mais na cadeia de transações, as taxas são reduzidas. Subcotando o corte típico de 2% dos lucros (para não mencionar os incentivos de 20%) cobrados por um gerente de patrimônio, a maioria dos consultores de robótica recebe cerca de 0,25%. E a IA está se inserindo em quase todos os aspectos do mundo financeiro.

“Fintech” descreve a convergência de tecnologia e serviços financeiros. Primeiramente colonizado por redes e aplicativos, ele foi radicalizado pela IA e pela blockchain e agora sustenta um mecanismo global de redistribuição de riqueza.

Hoje, discutiremos as maneiras pelas quais os algoritmos de IA já estão destruindo maciçamente os sistemas financeiros em todo o mundo.

Crowdlending

Sempre que grandes quantidades de frustração do cliente encontram grandes montes de dinheiro, a oportunidade se esconde.

Isso deu origem a uma empresa chamada TransferWise. Ao comparar clientes que, digamos, pesos que desejam converter em dólares com clientes que desejam trocar dólares em pesos, a TransferWise está usando um aplicativo de namoro modificado para conquistar todo o mercado de câmbio. De fato, a empresa alcançou uma avaliação de US$ 3,5 bilhões em menos de cinco anos.

Construído em redes e aplicativos, o TransferWise também é um exemplo da onda de colonização da fintech. A onda radicalizada surgiu quando a IA entrou em cena.

Considere a prática milenar de “Amigo, pode me emprestar um real”, também conhecida como empréstimo entre pares. Tradicionalmente, essa é uma prática de alto risco – ou seja, o “Amigo” raramente recebe seu real de volta.

Esse problema só piora com a escala. À medida que as aldeias se transformavam em cidades, as cidades se expandiam em cidades e as cidades começaram a se espalhar, a confiança dos vizinhos se desfez. Foi aí que os bancos entraram em jogo – eles adicionaram confiança novamente à equação de empréstimo.

Mas quem precisa de confiança quando há dados?

Com a IA, grandes grupos de pessoas podem se reunir, compartilhar informações financeiras e agrupar riscos, tornando-se o mercado ponto a ponto, agora conhecido como “crowlending”.

Prosper, Funding Circle e LendingTree são três exemplos do mercado, um mercado que deverá subir de US$ 26,16 bilhões em 2015 para US$ 897,85 bilhões em 2024.

Um exemplo diferente é o Smart Finance Group. Criado em 2013 para atender à enorme população sem conta e sem banco da China, o Smart Finance usa uma IA para vasculhar os dados pessoais de um usuário – dados de mídia social, dados de smartphone, histórico educacional e de emprego etc. – para gerar uma pontuação de crédito confiável quase instantaneamente.

Com esse método, eles podem aprovar um empréstimo ponto a ponto em menos de oito segundos, incluindo microcréditos para os não-bancários.

E os resultados falam por si. Cerca de 1,5 a 2 milhões de empréstimos são tomados todos os meses via Smart Finance.

Investindo com IA

A IA também está causando impacto no investimento.

Tradicionalmente, este jogo era jogado pelos ricos, pois é um jogo de dados. Os consultores financeiros tinham os melhores dados, mas você precisava ser rico o suficiente para pagar por um consultor financeiro para acessá-los.

E os conselheiros são exigentes. Como pode levar mais tempo para gerenciar pequenos investidores do que grandes investidores, muitos gerentes de patrimônio possuem mínimos de investimento na faixa de centenas de milhares de dólares.

Mas a AI nivelou o campo de jogo.

Hoje, os consultores robóticos como Wealthfront e Betterment estão levando a gestão de patrimônio às massas. Por meio de um aplicativo, os clientes respondem a uma série de perguntas iniciais sobre tolerâncias a riscos, metas de investimento e metas de aposentadoria e, em seguida, os algoritmos assumem o controle.

Na verdade, os algoritmos já assumiram o controle.

Como mencionado anteriormente, até 90% das negociações do mercado são feitas por computador. Tudo o que os consultores robóticos fizeram foi disponibilizar o processo diretamente aos clientes, economizando dinheiro no processo. Em vez dos 2% típicos dos lucros (e dos incentivos de 20%) cobrados por um gerente de patrimônio, a maioria dos consultores robóticos recebe cerca de um quarto de%.

E os investidores estão respondendo.

Em janeiro de 2019, a Wealthfront tinha US $ 11 bilhões sob gestão, enquanto a Betterment estava em US $ 14 bilhões. Embora os consultores de robótica ainda representem apenas cerca de 1% do investimento total dos EUA, o Business Insider Intelligence estima que esse número suba para US $ 4,6 trilhões até 2022.

A morte do dinheiro

Finalmente chegamos à nossa última categoria, usando dinheiro para pagar pelas coisas.

Mas já conhecemos essa história. Quando foi a última vez que você jogou moedas em um pedágio? Ou dinheiro pago por uma corrida de táxi? De fato, Uber e Lyft nos permitem percorrer uma cidade sem carteira. As lojas sem caixa com serviços como Amazon Go e Uber Eats e mecanismos de pagamento sem carteira estão prestes a se tornar o novo normal.

A Dinamarca parou de imprimir dinheiro em 2017. No ano anterior, em uma tentativa de expandir o banco móvel e desmonetizar a economia de mercado cinza do país, a Índia recuperou 86% de seu dinheiro. O Vietnã pretende tornar o varejo 90% sem dinheiro até 2020. E a Suécia, onde mais de 80% de todas as transações já são digitais, está quase lá.

Os economistas costumam apontar que dois dos principais fatores que impulsionam o crescimento econômico são a disponibilidade de dinheiro – os estoques nos quais podemos recorrer – e a velocidade do dinheiro, ou a velocidade e facilidade com que podemos movimentar esse dinheiro. Esses dois fatores estão sendo amplificados por tecnologias exponenciais.

À medida que nossas transações mudam para o mundo digital, mais dados sobre hábitos de gastos podem ser coletados e alimentados com algoritmos de IA que continuam a aprender com base em informações em tempo real. Essas informações instruirão campanhas de marketing, registros de crédito e metas de investimento.

Pensamentos finais

O que, exatamente, fazemos com o nosso dinheiro?

Nós armazenamos, é claro. Principalmente em bancos. Também o movimentamos, às vezes transferindo dinheiro entre empresas, outras pedindo empréstimos ou empréstimos entre indivíduos. Em seguida, investimos, tentando usar nosso dinheiro para ganhar mais dinheiro. Finalmente, como as moedas eram conchas, nós as trocamos pelas coisas que queremos.

Graças às convergências exponenciais, cada uma dessas áreas está sendo reimaginada, com bits e bytes substituindo dólares e centavos. E nem a economia contemporânea nem a maneira como vivemos nossas vidas serão as mesmas.

Links úteis

https://www.diamandis.com/blog/future-of-money-part-1
https://www.diamandis.com/blog/future-of-money-part-2
https://www.diamandis.com/blog/future-of-money-part-3