Cómo la IA está revolucionando el mundo de las finanzas
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La inteligencia artificial no solo es capaz de detectar errores que podrían llevar a una catástrofe, sino que también puede hacer que todos los inversores sean tan buenos como Warren Buffett. Le contamos cómo.

En la década que ha pasado desde la crisis de los préstamos hipotecarios en Estados Unidos, la idea de que los ordenadores superan a las personas en la emisión de préstamos hipotecarios ha cobrado impulso.

Una nueva encuesta de Fannie Mae entre prestamistas hipotecarios ha descubierto que el 40% de los bancos hipotecarios han implementado la IA, utilizándola para automatizar el proceso de solicitud de documentos, detectar fraudes y predecir la probabilidad de incumplimiento de un prestatario.

Blend, con sede en San Francisco, proporciona su software de solicitud de hipotecas online a 114 prestamistas, incluyendo el gigante Wells Fargo, acortando el proceso de aprobación en al menos una semana. ¿Podría la IA haber evitado el desplome de las hipotecas? Tal vez no del todo, pero podría haber disminuido su gravedad, ya que las máquinas habrían detectado las señales de alarma antes que nadie. Nima Ghamsari, director ejecutivo y cofundador de Blend, dice:

“Las malas decisiones en torno a los datos pueden ser detectadas y corregidas de forma inmediata”.

Los bancos todavía no confían en la AI para tomar decisiones finales, pero la industria se ha beneficiado incluso de la automatización parcial del proceso, haciendo que los préstamos hipotecarios sean más accesibles para los estadounidenses. Los consumidores con un nivel de ingresos más bajo - un grupo demográfico que históricamente se ha resistido a presentar solicitudes de hipotecas - tienen tres veces más probabilidades que otros grupos de realizar la presentación a través de la aplicación móvil de la empresa. Mary Mack, directora de banca de consumo de Wells Fargo, dice:

“La automatización elimina el miedo de la ecuación”.

Una nueva ventaja para los inversores profesionales

En el mundo de las finanzas se ha producido un incremento tan importante de la cantidad de datos recopilados durante la última década que ni siquiera todos los analistas del mundo podrían procesarlos. Sin embargo, las máquinas sí pueden hacerlo.

Bloomberg, FactSet Research Systems y Thomson Reuters han desarrollado una serie de herramientas y técnicas de ciencias de la información - incluyendo el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural (PNL) - para descubrir rápidamente información valiosa para miles de profesionales financieros.

Bloomberg fue un pionero del análisis de sentimientos (un ejemplo de PNL), una tecnología que empezó a desarrollar hace aproximadamente una década en la que se utilizan técnicas de aprendizaje automático para marcar una noticia o un tuit como relevante para una acción y asignar una puntuación de sentimientos.

La IA también se está extendiendo a la gestión de patrimonios. Los grupos de inversión han más que cuadruplicado su número de analistas de “datos alternativos” durante los últimos cinco años, a medida que los gestores de activos se esfuerzan por desbloquear el potencial de las señales de negociación contenidas en los rastros de las páginas web, el análisis de idiomas, las compras con tarjetas de crédito y los datos satelitales.

Las empresas que, según los informes, utilizan la inteligencia artificial para la investigación de inversiones son BlackRock, Fidelity, Invesco, Schroders y T. Rowe Price. BlackRock, el mayor gestor de activos del mundo, ha sido pionero en la adopción de la IA y está creando un laboratorio para la inteligencia artificial.

Y para los inversores aficionados también

Los servicios de robots consejeros, ofrecidos por startups como Betterment y los tradicionales brokers de descuento como Charles Schwab, ya están utilizando la IA para servir a los inversores. Sus herramientas de inversión de bajo coste se basan en algoritmos para determinar cómo deben dividirse sus activos entre acciones, bonos y otros activos, basándose en sus necesidades y en su tolerancia al riesgo.

Su IA es capaz de reequilibrar automáticamente su cartera; también puede pedir a un asesor humano que lo llame cuando los algoritmos predicen que va a necesitar ayuda con su estrategia fiscal o planificación patrimonial.

La próxima frontera es la IA, que es lo suficientemente inteligente como para ayudar a los ahorradores a tomar buenas decisiones sobre inversiones a largo plazo de compra y retención. Merrill Lynch, Morgan Stanley y Bank of America se encuentran entre los jugadores más importantes en una disciplina emergente conocida (torpemente) como análisis cuantitativo.

Su objetivo es combinar el procesamiento cuantitativo, para el que la IA básica es la más adecuada (básicamente, la capacidad de detectar patrones en enormes cantidades de datos), con algoritmos adicionales formados en el análisis sofisticado asociado con humanos super inteligentes - evaluando, por ejemplo, el potencial de crecimiento de una industria o la perspicacia estratégica de la dirección de una empresa.

El aprendizaje automático podría eventualmente permitir a un sistema cuántico aprender de sus errores. El objetivo final es crear un algoritmo de selección de valores a precios competitivos que sea capaz de superar a Warren Buffett y, tal vez, encontrar un nombre mejor.

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