Deloitte estima que para 2025 el volumen de activos administrados por sistemas automatizados oscilará entre $ 5 billones y $ 7 billones. Teniendo en cuenta la velocidad de implementación de la inteligencia artificial en el sector financiero, este es un pronóstico muy realista.
Las tecnologías están penetrando cada vez más en diversas esferas de la vida: cada día aprendemos que las computadoras conducen automóviles sin intervención humana, hacen diagnósticos médicos e incluso crean ropa de diseñador. Los inversores tampoco se hacen a un lado: cada vez aparecen más herramientas nuevas que ayudan a tomar decisiones de inversión y gestionar activos, además, se están extendiendo los fondos cuánticos, en los que las decisiones de inversión se toman de forma automática.
Inteligencia artificial en el intercambio
Las tecnologías modernas se están introduciendo en la esfera de las inversiones de forma mucho más activa de lo que parece a primera vista. Muchos actores de este mercado están hablando de su intención de expandir el uso de inteligencia artificial (IA) en sus empresas.
Más de la mitad de los administradores de activos buscan integrar la inteligencia artificial en sus procesos de inversión y ganar experiencia en esta área, según Dramatic Change: The Future of Investment Research, elaborado por Greenwich Associates y Thomson Reuters.
El informe se basa en una encuesta a 30 directores de inversiones y administradores de activos. El estudio confirma que la penetración de la IA en esta área se incrementará en los próximos años: ya ahora esta tecnología es utilizada activamente por el 17% de las empresas inversoras, el 10% planea introducirla en los próximos 12 meses, en general, el 56% de los encuestados esperan un aumento en el papel de la IA en el proceso de inversión.
Al mismo tiempo, también está creciendo el número de fondos de cobertura en los que la inteligencia artificial toma decisiones de inversión. Dichos fondos generalmente se denominan cuánticos, en los que las decisiones de inversión se toman automáticamente en función de modelos matemáticos.
Según las estimaciones de la empresa de investigación Hedge Fund Research (HFR), a finales del año pasado, los activos gestionados por fondos cuánticos se acercaban a 1 billón de dólares; a finales de octubre ascendían a 940 millones de dólares. En comparación con 2010, esto es un aumento del 86%. Algunos de los fondos cuánticos más grandes incluyen Renaissance, Two Sigma Investments, DE Shaw Group, PDT Partners y TGS.
Los grandes jugadores tradicionales también están interesados en la IA. El año pasado, el banco suizo Credit Suisse escindió un fondo cuántico de mil millones de dólares, Qube Research and Technologies, y administra otro fondo cuántico, QT Fund.
Uno de los bancos estadounidenses más grandes, JPMorgan Chase, también es muy activo en esta área. En mayo, el banco creó una división para la implementación de tecnologías de inteligencia artificial. JPMorgan está trabajando para crear un robot comerciante que negociará acciones automáticamente. Hasta ahora, el bot es solo una herramienta auxiliar, la decisión final sobre la compra y venta de acciones la toma una persona, sin embargo, para fines de este año, el bot puede ser totalmente responsable del 50% de la negociación de acciones realizada. a cargo del banco en la región de Asia-Pacífico.
A principios de julio, se supo que los miembros de la familia Rothschild habían invertido en una plataforma de gestión de patrimonio impulsada por IA llamada Exo Investing. Los creadores de la plataforma dicen que brinda acceso a sofisticadas herramientas tecnológicas impulsadas por inteligencia artificial a una amplia gama de inversores, con carteras a partir de £ 10.
Como en muchas otras áreas, la propagación de la IA en el mercado financiero amenaza con eliminar puestos de trabajo. Opimas, una firma consultora, predice que para 2025 alrededor de 90 trabajadores de administración de activos (de 000 de estos profesionales en todo el mundo) estarán en riesgo, incluidos administradores de fondos, analistas y personal de apoyo.
Trampas
Tomar decisiones de inversión utilizando IA conlleva riesgos significativos, incluso debido al hecho de que dicha opción de inversión aún no ha pasado la prueba del tiempo suficiente y las crisis graves.
Una limitación que aumenta el riesgo de la toma de decisiones de inversión automatizada es que la IA es menos flexible que los humanos y solo puede tomar decisiones en función de los datos que tiene.
“La máquina no tiene conocimientos fundamentales para predecir la crisis, ya que cada uno de ellos es único. La gente es buena para pensar en cosas como una crisis y, a veces, puede predecirlas, pero a menudo nos equivocamos ”, dice Wasant Dhar, fundador de uno de los primeros fondos cuánticos, SCT Capital Management y profesor de la Universidad de Nueva York. Dhar ha dedicado varios trabajos al análisis informático de datos, entre otras cosas, en ellos se plantea la cuestión de si la gente está dispuesta a confiar su dinero a una computadora.
Muchos expertos coinciden en que la máquina aún no puede hacer predicciones teniendo en cuenta una amplia gama de factores adicionales, desde cambios políticos y situación geopolítica hasta innovaciones tecnológicas y desastres naturales.
“Dejar que su computadora elija música en Spotify es una cosa, pero elegir acciones que afectan billones de dólares en los mercados es otra. En Spotify, podemos pasar a la siguiente canción si no nos gusta la elegida, en el caso de las inversiones en IA, las tasas son desproporcionadamente más altas ”, escribe Zachary Schaeffer, CEO de la plataforma de tecnología financiera Elsen.
En su opinión, todavía es difícil juzgar si llegará el momento en que las decisiones de inversión se tomarán de forma totalmente automatizada, sin intervención humana. Schaeffer cree que un escenario más probable sigue siendo la persistencia de la intervención humana en el futuro, aunque en menor medida que ahora.
Otro posible riesgo está asociado con el hecho de que en numerosos fondos cuánticos las decisiones de inversión se tomarán en base a los mismos datos, fórmulas y algoritmos, lo que en una situación desfavorable puede llevar a un colapso del mercado si, por ejemplo, todos los fondos comienzan a vender acciones. al mismo tiempo.
Todo esto, por supuesto, no significa que la inteligencia artificial en el campo de las inversiones sea solo un homenaje a la moda. Luke Ellis, CEO de la firma de inversiones británica Man Group, cree que si la tecnología continúa evolucionando tan rápido como lo hace ahora, en 25 años, los sistemas de aprendizaje automático estarán involucrados en el 99% de los casos de gestión de inversiones. “Se convertirá en un fenómeno omnipresente en nuestra vida. No creo que el aprendizaje automático sea la respuesta a todo lo que hacemos. Creo que nos hace mejores en muchas de las cosas que hacemos ”, dice Ellis.
Al servicio del inversor
Recientemente, ha habido servicios separados para inversores para ayudar a los jugadores minoristas a aplicar la IA. De hecho, la mayoría de estos servicios se basan en las capacidades de análisis automatizado de grandes cantidades de datos y recomendaciones a los inversores basadas en este análisis.
Dichos sistemas suelen utilizar tecnologías de aprendizaje automático (software de "enseñanza" para realizar determinadas tareas sin instrucciones claras) y redes neuronales (sistemas que actúan según el principio de redes de células nerviosas de un organismo vivo, es decir, similar al cerebro humano), por lo que que estos sistemas se mejoran constantemente con la recepción de todos los datos nuevos. La mayoría de estos sistemas analizan no solo información bursátil, sino también conjuntos de datos muy amplios y variados, incluidos varios artículos, comunicados de prensa de la empresa y otros recursos de noticias.
En 2013 se creó una startup Kensho, cuyos fundadores se dedican al desarrollo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en el ámbito financiero y de inversiones, entre sus plataformas Kensho Global Event Database y Knowledge Graph. El sistema desarrollado por Kensho se basa en el aprendizaje automático, en el que la inteligencia artificial, basada en grandes cantidades de datos de diversa índole, aprende a encontrar la correlación entre eventos políticos y de otro tipo en el mundo y el precio de las acciones. Un testimonio del éxito de la startup, fue comprada en marzo por la agencia de calificación más grande del mundo, S&P Global, por $ 550 millones, uno de los acuerdos más grandes que involucran a una empresa de inteligencia artificial.
Otra plataforma, Kavout, trabaja con big data, sobre cuya base el sistema saca conclusiones sobre las perspectivas de inversión en acciones de miles de empresas. La plataforma Exo Investing ya se mencionó anteriormente, que también brinda acceso a la inteligencia artificial para tomar decisiones de inversión a una gama bastante amplia de inversores. Otra empresa, Qplum, ofrece a sus clientes los servicios de un asesor de inversiones robótico que también utiliza tecnologías de aprendizaje automático. El servicio EquBot, también impulsado por IA, tiene como objetivo identificar activos infravalorados, optimizar la participación de ciertos activos en una cartera de inversiones y determinar el mejor momento para invertir en varias acciones y otros activos.
Así, el ámbito de la inversión se está automatizando cada vez más, y estamos hablando tanto de sistemas desarrollados por grandes empresas como de los correspondientes servicios disponibles para pequeñas empresas y particulares. Hace unos años, la consultora Deloitte predijo que para el 2025 los activos, de una forma u otra, bajo el control de sistemas automatizados, ascenderán a $ 5 billones a $ 7 billones, que, dada la implementación activa de dichos sistemas, no parece demasiado irreal ahora.