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Segundo o sócio da Atlantico Julio Vasconcellos, a percepção dominante é de que ainda há oportunidades na região em serviços ainda poucos explorados, como seguros, moedas digitais, crédito imobiliário e ecommerce.

Corrida para aparecerDados de fintechs listadas ou com maior nível de dados públicos mostram que elas estão percebendo os sinais dos tempos. Dos oito bancos digitais do país que divulgaram balanços neste ano, seis tiveram lucro, segundo o portal Fintechs Brasil. No conjunto, com rentabilidade bem inferior à dos grandes bancos, mas já melhor do que no ano passado.

Segundo Malpass, muitos dos países afetados já estavam vulneráveis antes mesmo de a pandemia iniciar, em função da alta dívida pública e da desaceleração do crescimento econômico.

“O problema é que quando você vê o ‘carry’ ajustado pela ‘vol’ (volatilidade), você desanima”, disse.

“As mudanças climáticas mostram a necessidade de se reduzir as emissões”, disse. “Mas os países em desenvolvimentos precisam apresentar planos e projetos dizendo como vão atingir objetivos”, acrescentou.

Açúcar

Outro ponto importante destacado pela gestora são as questões dos Estados Unidos, principalmente no âmbito político. O teto de dívidas foi resolvido momentaneamente até dezembro, mas o pacote fiscal do presidente Joe Biden divide o Partida Democrata. “Embora a história mostre que essas questões tendem a ser resolvidas na última hora, existe o risco de que esse ruído force as agências de classificação de risco a agir”, disse.

Os democratas mantiveram a disciplina partidária para aprovar o aumento do limite da dívida em 480 bilhões de dólares por 219 a 206 votos.

Veja também:

Confira os destaques desta quarta:Alguns dirigentes do Fed levantaram possibilidade de elevar juros em 2022 nos EUA

Isso levantou preocupação de alto nível com vários membros da Organização dos Países Exportadores de Petróleo e seus aliados, conhecidos como Opep+, de acordo com o funcionário.

Os fundadores da startup disseram que os modelos de inteligência artificial, que devem ser “treinados” usando enormes quantidades de dados, aumentaram de complexidade desde 2018. Treinar um modelo agora pode exigir milhões de dólares em computação, colocando-o fora do alcance de todos, exceto grandes empresas.

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