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Blog El Dato Financiero
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La Inteligencia Artificial en los Mercados Financieros

Mucho se ha dicho y comentado de la inteligencia artificial recientemente, aunque aún existe un poco entendimiento en el público en general de cómo es aplicada y ejecutada en el aspecto financiero, la banca, las inversiones, la mitigación de riesgos bursátiles, entre otros factores a desarrollar en el presente artículo, en un primer lugar  vale la pena mencionar su utilidad en inversiones ya que permite predecir turbulencias, altos y bajos, sin embargo, esto no es un seguro, véase como una alarma sísmica que brinda minutos de protección antes del caos, empero, no es una salvación.

 

La Inteligencia Artificial en los Mercados Financieros

 

Permite individualizar por cliente el manejo de sus inversiones según las necesidades y criterios del mismo, a través de sistemas algorítmicos que estudian y compilan millones de datos para brindar el mejor resultado.

 

Ejemplo de lo anterior, es la oportunidad de optimizar el conocimiento que posee la firma financiera sobre sus clientes al enlazar su información financiera a sus redes sociales con lo cual se liga lo financiero con lo personal para que a través de plataformas de inteligencia artificial se conozca de mejor manera sus gustos, preferencias, temores, etc., correlacionado a la toma de decisiones financieras que generen más ganancias, lo anterior fue introducido por la firma Deloitte, algunos tratadistas definen este modelo como “sentiment score”. Siempre con el propósito de generar perfiles más completos.

 

Bajo esa misma tesitura, el CEO de la firma de análisis profundo de datos cuantitativos Kavout; Alex Lu, comenta “la inteligencia financiera en el contexto bursátil sirve para construir mejor y más personalizados productos y servicios”.

 

“Cuando Wall Street se percató del poder de usar la inteligencia artificial en el contexto de “big data” (múltiple recopilación y análisis de información para prever resultados) no dudo en aplicarla, debido a las ventajas sobre los sistemas tradicionales de estadística, con ello inicio en el mercado financiero el término “deep learning” que tiene menos de cinco años y ha sido mejorado correlativamente por Microsoft, Google, IBM Watson, Goldman Sachs, etc”.

 

Se trata de métodos que resuelven problemas matemáticos, enviando órdenes de compra y venta de acciones en base a parámetros establecidos.

 

Como se mencionó líneas atrás, los especialistas introducen una serie de reglas en la computadora para que los algoritmos analicen de manera instantánea cuándo es el mejor momento para comprar o vender.

 

En el 2017 un 26% de las empresas de manejo de inversiones utiliza sistemas de inteligencia artificial, las proyecciones auguran aumente la cantidad de empresas orientadas al ramo de tecnologías financieras con sistemas de este tipo.

 

Contrario a lo que se menciona por algunos medios de la prensa la labor de los programadores y ejecutivos de inversiones no será desplazada a mediano plazo, si bien las reglas han cambiado, así como las estrategias, el seguimiento a la información y atención al cliente siguen siendo preferidas su ejecución por el factor humano. Se considera un complemento la inteligencia artificial (AI) y la  inteligencia natural (NI) con el fin de lograr máximos rendimientos.

 

Lo que sí es una realidad es el cambio en roles y tareas entre los llamados “robo-advisors (que tienen como principal propósito predecir el errático comportamiento del ser humano) y el operador físico.

 

Un estudio realizado por la Banking Expert Survey 2017 menciona que la banca mexicana es de las más interesadas en invertir e implementar la inteligencia artificial en su catálogo de productos. Se reflejarían grandes ventajas como fidelización del cliente, el aumento de los ingresos bancarios, así como la reducción de costos operativos.

 

Hoy en día, 50% de los bancos mexicanos se encuentra desarrollando sus estrategias de transformación digital, mientras que otro 30% ya las ha completado. Estas cifras, arrojan, en conjunto, que un total del 80% de los bancos en el país está involucrado en una estrategia de transformación digital.

 

Por otro lado, en la Bolsa de Nueva York más del 70% de las operaciones es ejecutada por inteligencia artificial. En la Bolsa Mexicana de Valores se estima que esa cifra llega a 30% este año.

 

Continuando con las estadísticas, un reciente estudio publicado por la Research Firm Coalition de Reino Unido afirmo que un 45% de las ganancias por "treidear", (transacciones de comercio en bolsa) son obtenidas por sistemas de inteligencia artificial, esto en los mercados financieros del hemisferio norte. 

 

Ahora bien, el manejo de este tipo de información debe de ser precavido, ya que existen los denominados flash crashes en el cual si se introduce mal la información o una entrada contradice otra se puede causar una falla que afecte todo el mercado de valores, como ha sucedido en variadas ocasiones. Otra situación delicada, es lo referente la diversidad de sistemas de inteligencia oficial, con gran cantidad de datos y estrategias de acción individualizadas, hoy es una realidad que esto genere un nuevo tipo de volatilidad, que si bien se sabe por qué se genera es difícil de combatir y estudiar.

 

Concluyendo, se ha llegado a mencionar la proliferación de sistemas computaciones en algún momento harán un mercado estático, completamente en equilibrio, por no haber error de movimiento dentro de los operadores no humanos, claro, esto solo podrá llegar a materializarse si nosotros mismos lo deseamos.

 

Algunos autores comienzan a llamar a esta acumulación de cambios la Cuarta Revolución Industrial caracterizada por sistemas de inteligencia artificial que profesionalizan inversiones al público.

 

 

BBC Mundo. (2018 ). "Trading algorítmico": cómo funcionan y qué tienen que ver los algoritmos con la caída de la bolsa de Wall Street, de BBC sitio web: http://www.bbc.com/mundo/noticias-42960565

Goertzel Ben. (2016). Artificial intelligence takes on the stock market, de BBC, sitio web: http://www.bbc.com/news/av/technology-35405336/artificial-intelligence-takes-on-the-stock-market

Daniel Faggella. (2017). Artificial Intelligence in Stock Trading – Future Trends and Applications, de TechEmergence, sitio web: https://www.techemergence.com/artificial-intelligence-in-stock-trading-future-trends-and-applications/

Deloitte México. (2017). La banca mexicana apuesta por la Inteligencia Artificial, de Deloitte, sitio web: https://www2.deloitte.com/mx/es/pages/dnoticias/articles/inteligencia-artificial-y-banca.html

Henderson Richard. (2018). Asesores financieros también acuden a la inteligencia artificial, de El Cronista, sitio web: https://www.cronista.com/financialtimes/Asesores-financieros-tambien-acuden-a-la-inteligencia-artificial-20170407-0021.html

Varela Rogelio. (2018). Inteligencia Artificial en la bolsa, de El Heraldo de México. sitio web: https://heraldodemexico.com.mx/opinion/inteligencia-artificial-en-la-bolsa/

TechRules. (2017). The future is now: artificial intelligence and wealth management, de TechRules Financial Solutions, sitio web: https://www.techrules.com/es/future-now-artificial-intelligence-wealth-management/

Wu Jun, (2019), Artificial Intelligence and The Trader, de Towards Data Science, sitio web: https://towardsdatascience.com/artificial-intelligence-and-the-trader-500745011f53

 

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