El caso de Bridgewise o como el Grupo SIX/BME apuesta por la Inteligencia Artificial enfocada al análisis fundamental de empresas cotizadas y Fondos de Inversión
La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado el sector financiero al mejorar la eficiencia, reducir riesgos y optimizar la toma de decisiones. Gracias a su capacidad de analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, la IA permite a las instituciones financieras automatizar procesos, personalizar servicios y detectar patrones complejos que antes pasaban desapercibidos.
Además, la aplicación de IA en los mercados financieros ha favorecido la eficiencia en la fijación de precios y en la toma de decisiones de inversión.
Mercados financieros eficientes e Inteligencia Artificial
La teoría financiera establece que un mercado es eficiente cuando la información relevante sobre los activos financieros es abundante y accesible a bajo coste. Harry Roberts, de la Universidad de Chicago, definió en 1967 tres niveles de eficiencia en los mercados:
- Eficiencia débil: Los precios reflejan solo la información histórica de la empresa.
- Eficiencia semi-fuerte: Los precios reflejan toda la información pública disponible.
- Eficiencia fuerte: Incluye información obtenida a partir del análisis detallado de la empresa y su entorno.
En los mercados financieros avanzados, la disponibilidad de información y la participación de numerosos analistas acercan a los mercados a un nivel de eficiencia fuerte, aunque nunca totalmente perfecto. La IA contribuye a este proceso al mejorar la capacidad de análisis y predicción de los inversores, optimizando la evaluación de activos y la toma de decisiones financieras.
Además de los algoritmos más o menos conocidos de HFT (High Frequency Trading), está floreciendo un importante ecosistema de empresas – startups Fintech – que abarcan diversos ámbitos. Por poner algunos ejemplos, desde el análisis de información financiera; como Kavout o Alpha-Sense , pasando por las que desarrollan productos adaptados como por ejemplo Equbot, y hasta las hay que incluyen trading de derivados como Trading Technologies.
Hace unos meses el Grupo SIX/BME tomo la decisión de apostar por una empresa, Bridgewise, cuyos algoritmos de inteligencia artificial generativa son capaces de analizar fundamentalmente miles de empresas bursátiles y fondos (hasta 44,000 en mas de 130 países).
Los servicios que está prestando esta empresa serian inalcanzables a no ser que se destinasen cientos/miles de analistas a proveer de tal servicio y los clientes del Grupo BME están encantados con el servicio recibido por Bridgewise.
Este es un ejemplo claro de como la evolución tecnológica està sirviendo para enriquecer la toma de decisiones poniendo multitud de información a disposición de los inversores
Esta evolución de las herramientas de Inteligencia Artificial HFT, basadas en aprendizaje por refuerzo como todo el ecosistema de empresas fintech que aplican herramientas de IA que se está desarrollando alrededor de los mercados financieros, deberían conducir a la toma de mejores decisiones de inversión mejorando progresivamente la eficiencia en los mercados financieros.
Aplicaciones claves de la IA en finanzas
Análisis Predictivo y Gestión de Riesgos:
- Algoritmos de machine learning analizan datos históricos para prever tendencias de mercado y evaluar riesgos de inversión.
- Modelos de IA optimizan la detección de fraudes en transacciones financieras mediante el reconocimiento de patrones anómalos.
Trading Algorítmico y High-Frequency Trading (HFT):
- Los sistemas de IA ejecutan operaciones de compraventa en fracciones de segundo, aprovechando oportunidades de mercado con una velocidad inalcanzable para los humanos.
- Algoritmos de aprendizaje por refuerzo ajustan sus estrategias en función de los resultados obtenidos.
- El trading de alta frecuencia (HFT) ha crecido exponencialmente, representando más del 50% de las transacciones del mercado estadounidense en los últimos años.
Automatización de Procesos y Atención al Cliente:
- Chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA mejoran la experiencia del usuario respondiendo consultas y realizando tareas administrativas de manera eficiente.
- La automatización de procesos financieros reduce costes operativos y minimiza errores humanos.
Personalización de Servicios Financieros:
- Plataformas bancarias, como el caso del BBVA que explicamos en nuestro blog, utilizan IA para analizar el comportamiento de los clientes y ofrecer productos adaptados a sus necesidades.
- Herramientas de asesoramiento financiero automatizado (robo-advisors) optimizan carteras de inversión según los perfiles de riesgo de cada usuario.
- Herramientas que ofrecen análisis fundamental de empresas cotizadas y de fondos de inversión como Bridgewise del Grupo SIX.
Limitaciones de la Inteligencia Artificial en finanzas
A pesar de sus avances, la IA no es capaz de predecir el futuro con certeza. Fenómenos exógenos como la crisis financiera de 2008 o el Covid-19 han demostrado que los mercados siguen estando sujetos a eventos inesperados. En este sentido, los principios de inversión basados en la prudencia y el largo plazo siguen siendo irremplazables.
Oportunidades laborales y de negocio en la era de la IA Financiera
El crecimiento de la IA en el sector financiero ha incrementado la demanda de profesionales con habilidades en tecnología y análisis de datos. Empresas de banca, fintechs y firmas de inversión buscan expertos en inteligencia artificial, machine learning y ciencia de datos para desarrollar nuevas soluciones innovadoras.
En conversaciones con los directivos de Bridgwise nos aseguraban que esa difícil mezcla entre un sólido conocimiento del análisis fundamental de empresas cotizadas y el dominio de estas nuevas tecnologías había sido la base de su éxito y de la incorporación de talento en su empresa.
En este contexto, el Master en Finanzas Cuantitativas e Innovación (MEFI) se posiciona como la mejor opción para aquellos profesionales STEM que buscan incursionar en el mundo financiero.
Este programa combina una sólida formación financiera con conocimientos en IA y tecnologías emergentes, proporcionando a los estudiantes las herramientas necesarias para liderar la transformación digital en el sector.
Bridgewise será una de las empresas que visiten el MEFI en el módulo de Innovación y compartirán todas las claves del éxito que han tenido en su propuesta de valor. Una oportunidad única para interactuar, de primera mano, con este tipo de empresas
El MEFI y la formación en IA para finanzas
El programa MEFI está diseñado para capacitar a profesionales en el uso de la IA aplicada a las finanzas, abordando temas como:
- Modelado predictivo y machine learning para el análisis de datos financieros.
- Blockchain e innovación financiera, asegurando transparencia y seguridad en transacciones.
- Automatización y optimización de procesos financieros para mejorar la eficiencia operativa.
Gracias a su metodología práctica y colaboración con empresas del sector, los graduados del MEFI están preparados para desempeñarse en diversas áreas, desde la banca digital hasta la inversión cuantitativa.
La inteligencia artificial está redefiniendo el sector financiero, permitiendo a las empresas tomar decisiones más informadas y mejorar la eficiencia operativa. A medida que la demanda de expertos en IA sigue creciendo, los profesionales con formación en finanzas y tecnología tendrán una ventaja competitiva clave.
Si buscas desarrollar una carrera en la intersección entre inteligencia artificial y finanzas, el MEFI es tu mejor opción para adquirir las habilidades necesarias y liderar el cambio en la industria financiera.
Infórmate ahora y prepárate para el futuro de las finanzas impulsadas por IA.