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Banca de inversión 23 may 2018

Inteligencia artificial: motor de eficiencia de las empresas

Hoy en día la tecnología avanza a pasos agigantados y se ha convertido en un pilar fundamental en nuestro día a día. Las continuas y cada vez más contundentes innovaciones nos ofrecen un sinfín de nuevas oportunidades a golpe de ‘clic’. Un ejemplo de ello es la inteligencia artificial, un concepto que se ha extendido hasta el ámbito financiero, convirtiéndose en un agente capaz de revolucionar los mercados financieros de medio mundo.

Los mercados de capital a nivel global ayudan a las empresas, los gobiernos y a otros actores instituciones de calado a intercambiar valores y materias primas para satisfacer sus necesidades de financiación y de rendimiento de la inversión. Los intermediarios financieros, como es el caso de los bancos, proporcionan muchos servicios a dichos agentes: acceso a los mercados, ejecución de grandes volúmenes con un mínimo impacto de mercado, provisión de liquidez en los mercados (por ej., inmediatez para negociar a un precio justo en ausencia de otras contrapartes que accedan a negociar), productos financieros a medida y formación de precios.

En los últimos años, estamos siendo testigos de la aparición de una serie de innovaciones que está provocando disrupción en los mercados financieros y, tras la crisis financiera global, este proceso se ha acelerado. Los principales motores son un cambio en las preferencias de los inversores hacia productos financieros estándar y de carácter simple, un impulso por parte de los reguladores para lograr mayor transparencia, una mayor presencia del componente electrónico en las transacciones financieras (por ej., el uso de canales electrónicos para negociar en lugar de los canales de voz) y la fragmentación de los ‘pools’ de liquidez (en lugar de un mercado o canal individual para negociar un instrumento, como ocurría antes, ahora hay muchos).

Fotografía de BBVA, Inteligencia Artificial, robot, cerebro, conexiones, datos

Este nuevo entorno acarrea profundos retos para los intermediarios financieros. Por un lado, los volúmenes de transacción tienden a disminuir mientras que el número de negociaciones aumenta espectacularmente, dejando menos margen en lo que respecta a las operaciones y convirtiendo la optimización de la eficiencia de los costes en un elemento clave. Por otro lado, cada vez existe una mayor cantidad de información disponible para la toma de decisiones, resultando clave su procesamiento para detectar oportunidades de negocio y priorizar las áreas en donde las ventajas comparativas sean mayores.

Una forma de responder a estos retos es explotar las oportunidades que ofrece la presencia cada vez mayor de transacciones financieras realizadas a través de medios electrónicos, así como las tecnologías que están permitiendo “digitalizar” las negociaciones por voz. Resulta así posible reunir y analizar cada vez más datos para aumentar y mejorar la información de la que disponen las unidades de negocio acerca de los mercados y sus propias transacciones. Además, los algoritmos informáticos pueden desplegarse para automatizar y optimizar la actividad de negociación, especialmente en aquellos mercados en los que el número de transacciones de pequeño volumen aumenta espectacularmente.

“Una base tecnológica robusta y el aprovechamiento de las técnicas de ‘big data’ e inteligencia artificial van a ser fundamentales para que los intermediarios financieros continúen siendo rentables”

La automatización no solo permite optimizar y escalar las operaciones, sino que también posibilita que las unidades de negocio se concentren en las transacciones de mayor volumen y/o mayores márgenes. En el sector financiero existe un consenso en lo que respecta a la idea de que una base tecnológica robusta y el aprovechamiento de las técnicas de ‘big data’ e IA constituirán los principales motores del éxito.

Abrazar estas innovaciones no está ausente de retos. Los mercados electrónicos están evolucionando continuamente, requiriendo mecanismos de monitorización para garantizar que los modelos y algoritmos continúen siendo eficientes y no produzcan alteraciones graves en los mercados. Tanto es así que nuevas regulaciones como la europea “MiFID II” están elevando considerablemente los requisitos de transparencia, control y auditoría de los mismos. Por otro lado, si bien técnicas avanzadas de inteligencia artificial, como es el caso del aprendizaje de refuerzo profundo, están resultando cada vez más importantes en lo que respecta a los algoritmos de negociación, es verdad que también requieren un profundo conocimiento experto y grandes recursos informáticos y de procesamiento masivo de datos.

Aun así, no parece posible dar marcha atrás. La creciente competencia, debido a la reducción de los márgenes y a la aparición de nuevos participantes con una fuerte base tecnológica, está suponiendo un reto para el statu quo de los intermediarios financieros tradicionales, requiriendo que se adapten rápida y eficientemente si pretenden seguir existiendo en un futuro.

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