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Inteligencia artificial en el mundo financiero: ¿disrupción o evolución?


El análisis de macrodatos (big data) y el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial están cambiando el panorama de la industria financiera. Pero ¿qué áreas y funciones se están viendo más afectadas? Un informe elaborado recientemente por Euromoney Institutional Investor Thought Leadership por encargo de la firma legal Baker & McKenzie arroja algo de luz sobre esta cuestión.

B_M_m_s_afectadasA partir de las respuestas proporcionadas por 424 ejecutivos sénior de instituciones financieras (gestoras de activos, banca comercial y de inversión, aseguradoras, hedge funds y sociedades de valores) y empresas de fintech de todo el mundo, además de once expertos independientes, parece claro que las áreas de negociación, análisis financiero y tecnologías de la información serán las que sufrirán los cambios más dramáticos en los próximos tres años, según el 64%, el 60% y el 60% de los encuestados, respectivamente. Les siguen de cerca las áreas de evaluación de riesgos (59%), análisis de crédito (57% y gestión de carteras de inversión (52%).

B_M_experimentPor otro lado, la evaluación de riesgos (49%) y el análisis financiero (45%) son las dos áreas en las que los encuestados ven más probable que las empresas empiecen a experimentar con aplicaciones de inteligencia artificial en los próximos tres años. Sin olvidar que algunas de estas aplicaciones ya han encontrado su lugar en el mundo real, como los robots de asesoramiento automatizado o roboadvisors.

¿Disrupción… o evolución?

Sin embargo, la mayoría de los expertos encuestados no creen que la inteligencia artificial vaya a suponer una fuerza disruptiva para las operaciones de mercados financieros, al menos en los próximos tres a cinco años. Por ejemplo, en el caso de la negociación, Babak Hodjat, analista jefe de macrodatos Sentient Technologies, cree que el impacto será significativo pero no disruptivo: “Pasaremos de una situación en la que las estrategias sean diseñadas y aplicadas por personas a otra en la que lo hagan máquinas. Puede que sea más rápido, pero el resultado será similar”.

Otros expertos, como Paul Ebner, gestor de carteras sénior en la unidad científica de renta variable activa de BlackRock –un equipo de unas cien personas integrado por analistas de macrodatos, especialistas en inteligencia artificial y analistas cuantitativos ‘tradicionales’– añade que estas herramientas permiten realizar análisis más amplios y profundos: “Las usamos para analizar datos de empresas que nos permitan prever la evolución de los fundamentales y la cotización con el objetivo de construir nuestras carteras. Nos permiten ir dos pasos más allá que, por ejemplo, usando hojas de cálculo”.

B_M_positivo-negativoPreguntados por los aspectos que se verán afectados más positiva y negativamente por el desarrollo de la inteligencia artificial, el análisis de crédito (74%), la gestión de riesgos (69%) y la competitividad de los mercados (64%) destacan como los más beneficiados, mientras que la estructura de la fuerza laboral (40%), la estabilidad del mercado (39%) y la regulación (20%) serán los más perjudicados por el nuevo paradigma.

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