- La Inteligencia artificial (IA) está transformando la gestión de los instrumentos financieros y está ampliando las oportunidades de inversión, al respaldar la toma de decisiones estratégicas, según FlexFunds
- Estas tecnologías les permiten a los gestores de activos ser más eficientes y cumplir con las normativas, facilitando la hiperpersonalización de los vehículos financieros y la diversificación de carteras.
- También están impulsando la distribución y crecimiento de productos de inversión, aunque sigue siendo necesaria la supervisión humana en este proceso.
- Apoyado en la tecnología, FlexFunds facilita la creación y distribución global de productos financieros, estructurando vehículos de inversión independientes mediante un programa de titulización de activos
La irrupción global de la inteligencia artificial está teniendo repercusiones directas en el mundo financiero, contribuyendo en la gestión de los distintos instrumentos y activos, en la identificación de oportunidades para la creación de valor y en un mayor respaldo para la toma de decisiones estratégicas. FlexFunds le explica las claves de la adopción de estas tecnologías en la gestión de activos.
La carrera dentro del universo de la gestión de activos se ha intensificado en los últimos años a raíz de las tendencias en la industria que apuntan a una hiperpersonalización de los vehículos financieros y a carteras más diversificadas, mientras las soluciones tecnológicas como la IA les permiten a los asset managers ser más eficientes y cumplir con las distintas normativas.
La consultora Deloitte explica en un reporte, titulado How technology empowers success in the alternative assets market, que las presiones normativas impulsan la adopción de la automatización ante la demanda de procesos sólidos que reduzcan errores humanos. De acuerdo a ese análisis, publicado junto con AlterDomus, la automatización se vuelve esencial para gestionar riesgos y asegurar el cumplimiento, evitando así el aumento de los costos operativos1.
Asimismo, los activos líquidos y los instrumentos alternativos se están favoreciendo de estas herramientas a la hora de la estructuración de los portafolios para potenciar su rendimiento en opciones como las acciones, bonos, los fondos de inversión y otras alternativas de valores financieros.
Conceptos como la negociación algorítmica, una modalidad de operación en el mercado financiero basada en la automatización, o el robo-advising, que brindan asesoramiento en soluciones de inversión por medio de herramientas digitales, cobran cada vez más protagonismo en este escenario.
En este contexto, las soluciones tecnológicas también contribuyen a la distribución y el crecimiento de productos de inversión para los administradores de activos, aunque la actividad aún cuenta con una importante cuota de supervisión humana, explica FlexFunds, un proveedor de servicios líder para la administración de activos titulizados.
En su plataforma, FlexFunds ofrece soluciones a gestores de fondos mediante la estructuración de vehículos de inversión independientes, permitiendo la gestión de estrategias y la distribución global a inversores no estadounidenses. A través de un programa de titulización de activos, FlexFunds crea productos listados en bolsa (ETP) que facilitan la distribución global.
FlexFunds utiliza tecnologías avanzadas para estructurar vehículos de inversión independientes, permitiendo una distribución global efectiva de productos financieros. En su concepto, la IA podría ser un factor determinante para el panorama de la gestión y estructuración de instrumentos de inversión en los próximos años.
De acuerdo a los analistas de FlexFunds, gracias a la gestión de grandes volúmenes de datos y su posterior análisis, herramientas como la inteligencia artificial permiten hoy identificar oportunidades de creación de valor en la transacción de activos. Las inversiones líquidas y alternativas se ven beneficiadas por la aplicación de la inteligencia artificial en múltiples campos, pasando no solo por la identificación de oportunidades potenciales, sino también en la gestión del riesgo y la personalización de los distintos instrumentos.
Según la Encuesta global de gestores 2024, de la firma Mercer Investments2, un 91% de los gestores utiliza actualmente (54%) o tiene previsto utilizar (37%) la IA en su estrategia de inversión o en el análisis de clases de activos. “A nivel de clase de activos, el consenso es más claro respecto de la oportunidad de creación de valor impulsada por IA en acciones, fondos de cobertura y activos digitales”, señala el documento.
En medio del ‘boom’ global de la inteligencia artificial y de su adopción en la industria financiera, estas tecnologías podrían contribuir a generar eficiencia, gestionar el riesgo y mejorar la toma de decisiones de los asset managers, de acuerdo a un reporte de la firma BlackRock. Estas soluciones tecnológicas pueden contribuir puntualmente en cuanto a la experiencia de usuarios e interfaces, la eficiencia operativa y los procesos de inversión, según el documento titulado Artificial intelligence and machine learning in asset management3.
De un lado, estas soluciones permiten adaptar mejor los productos financieros a las necesidades de los clientes y las soluciones que estos requieren con base a su perfil de riesgo y horizonte de inversión. Al mismo tiempo, contribuye a mejorar la calidad de los datos sobre los instrumentos financieros a cargo de los gestores de activos a través de técnicas de aprendizaje automático.
En cuanto a los procesos de inversión se tiene que estas herramientas contribuyen en la toma de decisiones gracias a la identificación de patrones y perspectivas. Por ejemplo, en el caso de un instrumento como un ETF (fondo cotizado en bolsa) los modelos de inteligencia artificial pueden a ayudar a decidir cómo ponderar las asignaciones dentro de un determinado índice, facilitando su gestión y permitiendo una réplica más precisa del mismo.
La IA facilita el crecimiento y distribución de productos de inversión, aunque todavía requiere una supervisión humana significativa para evitar errores sistémicos.
La carrera de la IA en el sector financiero global
La consultora International Data Corporation (IDC) estima que el gasto mundial en soluciones de IA crezca a más de US$500.000 millones en 20274, mientras las organizaciones de múltiples sectores se benefician de la adopción de productos y servicios mejorados con estas tecnologías.
El sector financiero podría ser uno de los más beneficiados por esta ola de la inteligencia artificial, puesto que a pesar de los desafíos podría experimentar beneficios en cuanto a la detección de fraudes y la previsión financiera, con hasta un 40% de las empresas de servicios financieros que “dependen principalmente del aprendizaje automático para ambos casos de uso”, de acuerdo a un reporte de S&P Global Market Intelligence TMT5.
Las proyecciones de S&P apuntan a que, en primera instancia, las soluciones de IA generativa contribuirán a aumentar las capacidades humanas de respuesta gracias a la implementación de chatbots o asistentes virtuales. En otra dimensión, la correcta apropiación de estas herramientas y el uso extensivo de los grandes volúmenes de datos que estas gestionan derivará en la creación de productos y servicios hiperpersonalizados, mientras al mismo tiempo las entidades avanzan en su modernización tecnológica en otras áreas.
Las tecnologías emergentes permiten una mayor eficiencia en la personalización de productos financieros y en la diversificación de carteras, ayudando a los gestores de activos a cumplir con normativas.
En todo caso, uno de los principales beneficios tiene que ver con que la IA generativa, capaz de crear contenido original a partir de datos ya existentes, podría agregar hasta US$340.000 millones anuales en valor al sector bancario mundial a raíz, entre otros aspectos, de una mayor productividad, según cifras de la consultora McKinsey Global Institute (MGI)6. La creación de valor en la industria podría equivaler a entre el 2,8% y el 4,7% de los ingresos totales de la industria.
La firma tecnológica IBM indica que los actuales usos de la inteligencia artificial en las finanzas7 incluyen desde la atención al cliente, la prevención de ciberataques, la planificación financiera, la detección y prevención de fraudes, la elegibilidad de préstamos y el comercio.
El éxito de la IA en la gestión de activos
Un reporte de CFA Institute Research Foundation8, titulado Artificial intelligence in asset management, concluye que el éxito de la IA en la gestión de activos se basa primero que todo en su capacidad de detectar patrones complejos en datos de alta dimensión que los humanos no podrían percibir, mejorando la precisión en las previsiones.
En segunda instancia, se refiere a la capacidad que brindan estas soluciones tecnológicas para procesar grandes volúmenes de datos no estructurados, como artículos y reportes, sin necesidad de intervención manual, lo que en últimas enriquece el análisis financiero.
Y en tercera medida, CFA se refiere a la cualidad que tiene esta tecnología de automejora, ajustándose automáticamente según los datos, eliminando la necesidad de reconfiguraciones manuales comunes en métodos tradicionales. Sin embargo, su capacidad para procesar datos sin supervisión puede ser una debilidad si la calidad de los datos es baja o si la tarea es demasiado compleja, lo que podría generar errores sistémicos, advierte.
Dado el importante rol de la gestión humana dentro de la actividad, desde CFA consideran así que el éxito de la IA se centra por ahora en “la capacidad de resolver problemas de optimización de carteras con condiciones específicas hasta sistemas de negociación algorítmica totalmente automatizados”.
En conclusión, FlexFunds destaca que, aunque la IA presenta desafíos, su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos y mejorar continuamente su rendimiento está redefiniendo la manera en que los gestores de activos estructuran y distribuyen sus productos financieros en un mercado global cada vez más competitivo. En este panorama, las herramientas de inteligencia artificial y otras tecnologías están fomentando una mayor eficiencia, diversificación y personalización en las inversiones, al tiempo que potencian la toma de decisiones estratégicas.
Fuentes:
1 https://www.deloitte.com/lu/en/Industries/investment-management/perspectives/technology-empowers-success-in-the-alternative-assets-market.html
2 https://www.mercer.com/assets/global/en/shared-assets/global/attachments/pdf-2024-Mercer-AI-integration-in-investment-management-2024-global-manager-survey-report-03212024.pdf
3 https://www.blackrock.com/corporate/literature/whitepaper/viewpoint-artificial-intelligence-machine-learning-asset-management-october-2019.pdf
4https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS51335823
5https://www.spglobal.com/en/research-insights/special-reports/ai-in-banking-ai-will-be-an-incremental-game-changer
6 https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/scaling-gen-ai-in-banking-choosing-the-best-operating-model
7 https://www.ibm.com/topics/artificial-intelligence-finance
8https://www.cfainstitute.org/-/media/documents/book/rf-lit-review/2020/rflr-artificial-intelligence-in-asset-management.ashx
