Conversar com os dados do fundo usando IA
O que existe hoje para perguntar em linguagem natural sobre carteira, cotistas e obrigações de um fundo — e o que separa uma resposta auditável de um chute bem escrito.
Conversar com os dados do fundo via IA significa perguntar em português — “qual o PL da classe sênior ontem?”, “quais obrigações vencem este mês?” — e receber resposta calculada sobre os dados reais do fundo, com a fonte de cada número e dentro das permissões de quem perguntou. A dificuldade não é o modelo de linguagem: é garantir que a resposta venha do dado certo, que o usuário só enxergue o que tem direito de enxergar, e que a pergunta e a resposta fiquem registradas para auditoria.
Por que perguntar ao dado do fundo ainda é difícil
A informação de um fundo está espalhada entre administrador, gestor, custodiante e escriturador, cada um com seu sistema e seu recorte. Quem precisa de uma resposta simples costuma abrir um chamado e esperar — não porque a informação não existe, mas porque juntá-la exige contexto que só algumas pessoas têm.
- O dado vive em sistemas diferentes, com granularidade diferente: posição diária no custodiante, passivo no escriturador, contábil na controladoria.
- A Resolução CVM 175 fragmentou o fundo em classes e subclasses com patrimônio segregado — a mesma pergunta tem respostas distintas por classe.
- Quem pergunta nem sempre pode ver tudo: cotista, gestor e administrador têm escopos diferentes sobre o mesmo fundo.
- Resposta sem procedência não serve para decidir nem para responder a um regulador.
Os caminhos disponíveis
Categorias de solução, com o trade-off estrutural de cada uma. Os nomes citados são exemplos de quem atua no segmento, não avaliação de produto.
Assistente genérico de IA com upload de arquivo
ChatGPT, Claude, Gemini com planilhas e PDFs anexados
- Costuma servir a
- Exploração pontual, leitura de um relatório específico, rascunho de análise.
- Trade-off
- O modelo só enxerga o que foi colado. Não há escopo de permissão, não há trilha de auditoria, e o dado envelhece no instante do upload — além do problema de levar informação de cotista para fora do ambiente controlado.
BI e dashboards sobre o data warehouse
Power BI, Tableau, Looker sobre a base do administrador
- Costuma servir a
- Perguntas recorrentes e conhecidas de antemão, com painel desenhado por alguém.
- Trade-off
- Responde bem o que já foi previsto. Pergunta nova entra na fila do time de dados, e a granularidade por classe e subclasse costuma exigir remodelagem.
Chat embarcado no sistema do prestador
Módulos conversacionais de plataformas de administração e custódia
- Costuma servir a
- Quem já opera dentro daquele sistema e pergunta sobre o que ele mesmo controla.
- Trade-off
- Enxerga o recorte do próprio sistema. Pergunta que cruza custódia, passivo e obrigação regulatória tende a esbarrar na fronteira do fornecedor.
Conector de IA sobre a fonte do dado
Servidores MCP e integrações que expõem o sistema ao assistente do usuário
- Costuma servir a
- Quem quer perguntar do próprio assistente, sem trocar de ferramenta, mantendo permissão e registro.
- Trade-off
- Depende de o sistema de origem expor uma interface com controle de acesso de verdade — sem isso, o conector vira um vazamento com boa interface.
Cinco perguntas que separam as opções
Servem para qualquer fornecedor da categoria, inclusive nós.
- 01
A resposta cita a fonte de cada número?
Sem procedência, a resposta não sustenta decisão nem questionamento de regulador. É a diferença entre informação e opinião plausível.
- 02
O escopo de permissão é aplicado antes da consulta?
Filtrar depois de consultar significa que o dado já saiu. O controle precisa estar na origem, não na apresentação.
- 03
Pergunta e resposta ficam registradas?
Trilha de auditoria é o que permite reconstruir quem perguntou o quê e com base em qual dado — exigência natural em ambiente regulado.
- 04
A ferramenta escreve ou só lê?
Consulta conversacional e execução de operação são riscos diferentes. Somente-leitura é uma decisão de arquitetura, não uma configuração.
- 05
O dado sai do ambiente controlado?
Retenção pelo provedor de modelo, tratamento de dado pessoal e base legal da LGPD precisam de resposta explícita, não de promessa genérica.
Onde a Arkar entra
A Arkar aborda isso por dois caminhos, ambos sobre a mesma base de permissões: o Arkar Fund Chat, para perguntar dentro da plataforma, e um conector MCP, para perguntar do próprio assistente do usuário sem trocar de ferramenta.
- O escopo do usuário é aplicado na origem da consulta — o que ele não pode ver não entra na resposta.
- O conector para o Claude é somente-leitura: nenhuma das ferramentas expostas escreve, altera ou exclui dado.
- Autenticação por OAuth 2.1 com PKCE e isolamento multi-inquilino por RLS no banco.
- As respostas apontam a origem do número, e as consultas ficam na trilha de auditoria do sistema.
Onde a Arkar não é a escolha certa
Se o seu caso está aqui, é melhor você saber agora do que depois de uma implantação.
- Se os seus dados não estão no Arkar Fund System, não há o que consultar — a conversa é sobre a base do sistema, não um conector universal para qualquer administrador.
- Perguntas que dependem de documento não estruturado ainda não digitalizado no sistema não têm resposta calculada.
- Para exploração livre de um arquivo avulso, um assistente genérico resolve mais rápido — e não há por que usar uma plataforma inteira para isso.
Comece pelo fundo mais complexo
Se a Arkar dá conta dele, dá conta do resto da sua carteira. Mostramos a plataforma operando sobre uma estrutura parecida com a sua.
Demonstração guiada · 30 minutos · Sem compromisso