MAPE: M&A Probability Engine – Investigação e desenvolvimento de uma plataforma preditiva multissinal baseada em inteligência artificial explicável e análise de redes para operações de M&A

O projeto MAPE tem como objetivo global o desenvolvimento de uma plataforma avançada de análise preditiva para processos de scouting, shortlisting e deal sourcing em operações de M&A. Esta plataforma permitirá contornar limitações associadas aos métodos tradicionais, substituindo abordagens manuais e fragmentadas por um sistema automatizado e integrado para apoio à decisão estratégica a decisão. Ao integrar IA, análise multissinal (dados quantitativos – financeiros e de mercado, qualitativos, relacionais, comportamentais e organizacionais) e modelação de redes empresariais com recurso GNNs, a solução permitirá detetar padrões e antecipar oportunidades de transação com maior precisão. A solução funcionará no paradigma human-in-the-loop, combinando o know-how dos consultores da LGG com algoritmos avançados, garantindo uma maior robustez analítica e uma tomada de decisão mais informada. O MAPE contemplará também o desenvolvimento de um sistema de alerta precoce em tempo real, capaz de monitorizar múltiplos sinais e gerar recomendações acionáveis, integradas diretamente nos fluxos de trabalho das equipas de CF. Esta abordagem permitirá ao utilizador aumentar a sua eficiência e competitividade, ao potenciar a sua capacidade de criação de oportunidades, a atração de clientes de maior dimensão e a diferenciação no mercado europeu. Para tal, foram estabelecidos os seguintes objetivos específicos de I&D: OE1: Desenvolvimento do motor preditivo multissinal: Investigação e desenvolvimento de um motor de análise preditiva para integração de dados financeiros, comportamentais e qualitativos numa plataforma integrada, apoiado por técnicas avançadas de ML, incluindo ensemble models e séries temporais. Pretende-se atingir uma redução de 30-50% no tempo de análise manual de targets. OE2: Integração de análise de redes baseada em grafos: Aplicação de metodologias de Graph-Based Network Analysis para mapeamento de ecossistemas empresariais e identificação de relações entre empresas, investidores e transações, possibilitando a deteção de padrões ocultos. Pretende-se aumentar a taxa de identificação de targets relevantes em 10-20% face ao processo atual. OE3: Criação de sistema de alerta precoce em tempo real: Desenvolvimento de um sistema de monitorização contínua para processamento de múltiplos sinais e geração de alertas e recomendações acionáveis em tempo real, integradas nos fluxos de trabalho das equipas de CF. Este sistema visa reduzir em 20-30% o tempo de resposta para avaliação preliminar de oportunidades. OE4: Aumento da eficiência e a escalabilidade dos serviços de M&A da LGG: Automatização de tarefas repetitivas, possibilitando a libertação dos analistas para tarefas de maior valor acrescentado. A abordagem será suportada por um modelo híbrido human-in-the-loop, potenciando ganhos de produtividade e escalabilidade. Pretende-se alcançar uma redução de = 30-50% no tempo médio necessário para realizar tarefas de scouting e priorização de targets, assim como uma redução de = 30-50% no número de cliques ou passos necessários para execução de tarefas críticas. A integração da plataforma nos fluxos de trabalho das equipas de CF deverá traduzir-se em ganhos de produtividade de = 30-50%. OE5: Reforço da proposta de valor e atração de clientes de maior dimensão: Diferenciação e consolidação da posição da LGG como referência no segmento mid-market europeu, explorando a evolução para um modelo as-a-service que potencie novas oportunidades de monetização e atração de clientes de topo. Com a execução deste projeto, a LGG prevê impactos transformadores na sua competitividade: Aumento da eficiência operacional – redução do esforço manual e aceleração significativa dos processos de análise nas equipas de Corporate Finance; Melhoria da qualidade das decisões – previsões robustas, explicáveis e contextualizadas, que reforçam a confiança dos consultores e clientes; Criação proativa de oportunidades – deteção precoce e precisa de targets relevantes no mid-market europeu, aumentando a competitividade da LGG; Evolução para um modelo híbrido de negócio – conjugação de value-added advisory com SaaS exportável, criando novas fontes de receita, maior escalabilidade e diferenciação no mercado; Posicionamento pioneiro – consolidação da LGG como referência na aplicação de IA explicável e análise multissinal ao setor de M&A. Em suma, o MAPE representa um salto qualitativo para a LGG, ao introduzir inovação tecnológica alinhada com as necessidades reais do mercado. O projeto reforçará a eficiência e a precisão dos serviços, diversificará modelos de negócio e consolidará a posição da empresa no mid-market europeu, afirmando-a como pioneira na aplicação de IA explicável e análise multissinal ao setor financeiro.