La inteligencia artificial (IA) se ha entrelazado en el tejido de muchos tipos de software al aprovechar los datos para producir información relevante y llevar a cabo tareas repetitivas; y el software de investigación financiera no es una excepción.

IA para la investigación financiera

El software de investigación financiera agrega datos y documentos sobre temas seleccionados por el usuario para que los analistas los utilicen en su proceso de selección de inversiones. Los profesionales de servicios financieros utilizan este software para evaluar adecuadamente las inversiones en función de la cantidad de riesgo aceptable. La IA es fundamental para reducir el tiempo necesario para agregar información y datos relevantes de fuentes confiables y realizar inversiones acertadas.

Tipos de IA que ayudan a los investigadores

Existen múltiples tipos y aplicaciones de IA que el software de investigación financiera utiliza para proporcionar información valiosa a sus usuarios. Los inversores están colocando más dinero en fondos gestionados pasivamente (colecciones de acciones seleccionadas en un momento y no cambiadas), que históricamente superan a los fondos gestionados activamente.

Sin embargo, la IA puede servir como un gestor activo comprando y vendiendo acciones dentro de un conjunto de parámetros. Esto implica analizar el tipo y el riesgo permitido, reemplazando a un profesional de inversiones. Los profesionales de inversiones ya aprovechan la IA para hacer sus selecciones, por lo que es solo cuestión de tiempo antes de que los pequeños inversores tengan acceso a herramientas similares para reducir costos.

Procesamiento de lenguaje natural (PLN) para la recopilación de datos

El software de procesamiento de lenguaje natural (PLN) es una herramienta vital utilizada para la investigación de inversiones. El PLN se utiliza para analizar comunicaciones corporativas como llamadas de ganancias, extrayendo información relevante de la llamada y produciendo análisis de sentimiento. De manera similar, revisa conjuntos de datos no estructurados como informes de noticias, redes sociales y blogs para identificar tendencias potenciales que subrayan cambios en el mercado. Los usuarios pueden utilizar los datos del PLN como base para inversiones.

La IA digiere los datos recopilados por el PLN y produce puntos más detallados para que los inversores analicen. Todo el objetivo de integrar la IA en la investigación financiera es reducir el tiempo necesario para el análisis e identificar oportunidades de inversión óptimas. Sin la ayuda de la IA, los inversores pasarían mucho más tiempo buscando información sobre activos.

Análisis predictivo

El software de análisis predictivo se utiliza en una variedad de capacidades, y los servicios financieros son uno de los más vitales. Los análisis predictivos impulsados por IA encuentran dónde estará el mercado —y los activos individuales— en el futuro. Estas soluciones aprovechan los datos históricos, extrayendo patrones que forman la base de sus predicciones. El software de investigación financiera que utiliza análisis predictivo también considera noticias y datos del mercado para hacer predicciones más precisas. Los profesionales de inversiones están constantemente en busca de información que les dé una ventaja en la toma de decisiones. El análisis predictivo, si se aprovecha correctamente, puede proporcionar esa ventaja y llevar a un aumento del ROI.

Aplicaciones de la IA en la investigación financiera

Procesamiento de operaciones

Esta aplicación de la IA en el campo de la investigación financiera involucra la colocación real de órdenes de compra y venta. Se utilizan algoritmos para determinar la mejor ruta posible para las operaciones. Desde el lado de los inversores, parece sencillo. Podrías pensar que solo necesitas usar software de gestión de carteras de inversión para realizar una operación y sentarte mientras hace el trabajo. Pero de hecho, una vez que se realiza la orden, hay mucho por hacer. El algoritmo determina, basado en datos históricos proporcionados a un ejecutor de operaciones educado en aprendizaje automático, de quién comprar o vender. Esto hace que la compra y venta de activos sea más eficiente, trasladando ahorros de costos a los inversores.

IA para la estrategia de fusiones y adquisiciones

La IA tiene aplicaciones de gran alcance en la industria de servicios financieros. La tecnología puede ser aprovechada para buscar oportunidades potenciales de fusiones y adquisiciones (F&A). Si los algoritmos están bien desarrollados, todos los puntos de datos pueden ser extraídos y agregados. Los analistas utilizan estos datos para determinar la probabilidad de una fusión exitosa, qué sinergias de ingresos y costos potenciales existen, y más. Aunque este tipo de análisis se ha realizado durante décadas, la IA podría reducir significativamente el tiempo y la mano de obra necesarios para llevar a cabo una auditoría integral de F&A. Si el uso de la IA en eDiscovery es un indicativo de sus capacidades, la calidad de la estrategia, análisis y elecciones de F&A mejoraría significativamente. Cualquier tarea que requiera una investigación extensa por parte de humanos se realiza de manera más eficiente por máquinas. Cuantos más datos tenga la IA y más tareas realice, más inteligente trabaja, mejores son sus decisiones y más completo es su análisis.

El futuro de la IA en la investigación financiera

La IA ha hecho avances significativos en el mundo de los servicios financieros y continuará haciéndolo. A medida que la IA mejora y produce más información, se volverá cada vez más útil para los profesionales de servicios financieros. La IA se utilizará en la estrategia de F&A, análisis de inversiones, retrospectivas de decisiones de empresas e individuos, entre otros. El único límite para su implementación es la creatividad de sus empleadores y la solidez de su construcción.

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