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June 15, 2021 | INSIGHTS DE INVERSIÓN
Cómo la IA y los macrodatos pueden revolucionar la gestión de activos
Comprenda cómo los administradores de activos están transformando los flujos de trabajo y aumentando la eficiencia de sus procesos con la ayuda de la inteligencia artificial y las capacidades de Big Data.
- La Inteligencia Artificial ya se consideraba una herramienta fundamental para realizar análisis en áreas como la salud y el clima. Pero ahora también se están utilizando herramientas basadas en esta tecnología para mejorar la gestión de activos.
- Esta tecnología se puede utilizar para optimizar áreas como la gestión de carteras, la gestión de riesgos y la negociación, lo que permite a los administradores de activos analizar conjuntos de datos más amplios con mayor profundidad.
- La evidencia muestra que la IA es un recurso extremadamente útil para la gestión de carteras, pero no prescinde de la supervisión humana continua.
Las técnicas de análisis en las más variadas áreas del conocimiento, desde los diagnósticos médicos hasta las previsiones meteorológicas, han sido completamente revolucionadas por la Inteligencia Artificial y el Big Data. Pero ahora, los responsables de algunas de las empresas de inteligencia artificial más grandes del mundo creen que ha llegado el momento de que la tecnología se utilice para modernizar la gestión de activos aprovechando la multitud de nuevos datos generados por celulares, actividades en Internet, satélites y otros dispositivos que forman parte de nuestra vida diaria.
La gestión de activos utiliza cada vez más la IA
En una visión distópica del futuro, la IA se haría cargo de casi todos los pasos de la gestión de activos, desde la gestión de la cartera hasta la administración del back office.
De seguro, algunos fondos hedge y ETF han creado modelos estadísticos de inteligencia artificial para el comercio. Esto se debe a que sus profesionales creen que la gestión de la cartera es lo suficientemente madura como para mejorarla aplicando técnicas que analizan big data de una forma más dinámica, al tiempo que eliminan la emoción del proceso de inversión.
No hay duda de que la inteligencia artificial se utilizará cada vez más en la gestión de carteras, la gestión de riesgos y la negociación, sin mencionar la administración del back office.
Incluso, según un estudio del CFA Institute, un número considerable de administradores de activos ya usa IA y modelos estadísticos para operar plataformas de inversión y trading. El instituto aclara, sin embargo, que los modelos generalmente están controlados por algún tipo de supervisión humana.
Rendimiento de inversión mixta
Según un estudio del Alan Turing Institute, en Reino Unido, aproximadamente el 9% de los fondos hedge utilizan inteligencia artificial y machine learning para diseñar modelos estadísticos para el análisis de acciones. Estas tecnologías refuerzan el desarrollo de nuevas estrategias de inversión de muchas maneras, ya sea mediante el análisis de conjuntos de datos más amplios y profundos, el escrutinio de las redes sociales o las predicciones de crowdsourcing. Además, también pueden ayudar a paliar las deficiencias de las técnicas clásicas de creación de carteras.
Sin embargo, cuando se trata del rendimiento de la cartera de inversiones, los beneficios de la IA siguen siendo claros. En un informe publicado en 2020, la firma de consultoría e investigación Cerulli Associates supuestamente descubrió que los hedge funds que utilizaban recursos de IA tenían una fuerte ventaja competitiva sobre los demás.
Según el documento, los fondos que dependían de la Inteligencia Artificial habrían generado retornos promedio del 34% durante un período consecutivo de tres años, hasta mayo de 2020, en comparación con una ganancia del 12% para el sector de hedge funds global en ese mismo período.
El problema es que, al mismo tiempo, hubo informes de algunos de los hedge funds basados en IA más grandes (y hasta ahora muy exitosos) que tuvieron grandes dificultades con los turbulentos mercados de 2020, lo que provocó que incurrieran en enormes pérdidas.
El índice EurekaHedge AI Hedge Fund, por ejemplo –que solo cubre fondos que utilizan AI– arrojó un 11,24%, porcentaje inferior al 12,68% del índice que cubre todo el universo de hedge funds.
Lea el reporte “El Auge del Científico de Datos”
De la gestión de riesgos al back office
Además del análisis de cartera, el trading es un área particularmente fértil para la aplicación de la IA, que puede utilizarse para ayudar a las empresas a identificar automáticamente los mejores momentos, dimensiones y ubicaciones para realizar operaciones.
Los recursos basados en esta tecnología también se están aplicando para combatir algunas de las deficiencias de la gestión de riesgos tradicional, como lo demuestra la caída de los precios de las acciones en marzo de 2020. Ese mes, el mercado fue testigo de una de las caídas más dramáticas de la historia, con el índice bursátil estadounidense S&P 500 cayendo en picada más del 30% y otras clases de activos pronto siguieron el mismo camino.
Los enfoques basados en inteligencia artificial están ayudando a refinar la gestión de riesgos validando y probando varios modelos. También pueden extraer datos de manera eficiente para generar pronósticos precisos de quiebra y riesgo crediticio, volatilidad del mercado, tendencias macroeconómicas y crisis financieras.
El back office es otra área que tendrá mucho que ganar con la adopción de la IA y la automatización, ya que la presión por tarifas cada vez más bajas y la creciente complejidad de productos, empresas, vehículos y mercados intensifican la necesidad de reducir los costos a gran escala.
Resulta que el alcance de la automatización, a través de la inteligencia artificial y los procesos robóticos, es enorme.
Es por eso que tanto los administradores de activos como sus administradores están invirtiendo en automatización, para reducir gastos, reducir la cantidad de errores y mejorar la estructura para manejar cargas de trabajo pico.
Vea: “COVID-19 Accelerates AI and Machine Learning in Finance – A Refinitiv Data Moment”
Inteligencia artificial: una herramienta poderosa
Si el back office es una de las áreas donde los beneficios de la IA y la automatización son más evidentes, también podemos decir que en la gestión de carteras esta tecnología depende mucho de quién la utilice.
Debido a la mayor eficiencia, objetividad y capacidad de superación que proporciona el machine learning, no hay duda de la utilidad de la inteligencia artificial para el análisis de datos, la gestión de riesgos y el trading.
Sin embargo, se dice que la Inteligencia Artificial siempre terminará produciendo un resultado, incluso cuando no debería haberlo. Y esta tendencia, por supuesto, puede causar problemas. Entonces, por ahora, es mejor considerarlo como una herramienta, una muy poderosa, sí, pero que necesita supervisión constante.
