Si trabajas en el sector de la banca de inversión, sin duda habrás oído que la tecnología está replanteando la forma en que se realizan los negocios bancarios, pero ¿cuáles son exactamente esas tecnologías?
Para los bancos de inversión, hay tres innovaciones clave que se están integrando en los modelos de negocio. Se trata de la inteligencia artificial, la cadena de bloques y el software como servicio. Entender los beneficios de la adopción de estas tecnologías es crucial.
La era digital de las finanzas no muestra signos de desaceleración y probablemente se convertirá en la fuerza dominante en los próximos años. En este artículo, exploraremos estas tres tecnologías y discutiremos sus impactos en la banca de inversión.
- Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial (IA) no sólo es una de las tecnologías más importantes que están irrumpiendo en la banca de inversión, sino en todo el sector financiero. Esta tecnología presenta importantes beneficios que pueden optimizar los procesos bancarios, desde el servicio al cliente hasta la automatización del back-end.
Por no mencionar que el potencial de ahorro de costes de la IA es enorme. Según Business Insider, el tamaño de las oportunidades de ahorro de costes cuando se utiliza la IA en la banca son
- 199.000 millones de dólares para el front office
- 217.000 millones de dólares para el middle office
- 31.000 millones de dólares para el back office
Para la banca de inversión en concreto, hay algunas tareas clave que la IA permite. Entre ellas se encuentran:
Identificación de Patrones de Operaciones
Históricamente, el proceso de análisis técnico -cuando lo llevan a cabo seres humanos- ha carecido de la precisión necesaria para que los patrones de los gráficos sean siempre eficaces y útiles.
La IA ofrece a los bancos de inversión tanto simplicidad como precisión en lo que respecta a la tecnología predictiva. Como resultado, la IA puede emplearse para leer y analizar los gráficos de operaciones con el fin de identificar patrones actuales o futuros. A su vez, los operadores pueden centrar más su energía en la ejecución real de las operaciones, en lugar de analizar los mercados y las tendencias actuales.
Tecnología de Procesamiento del Lenguaje
Existen muchas ramas diferentes de la IA que diversifican los casos de uso de la tecnología en la banca. Una de ellas es el procesamiento del lenguaje natural (NPL). El NPL convierte el texto o el discurso humano en un formato informático que la IA puede entender y responder.
En la banca de inversión, hay 3 casos de uso clave para esta tecnología:
- Información sobre Inversiones: A medida que los bancos han ido ampliando masivamente sus modelos de negocio, la identificación y la creación de conocimientos valiosos se ha vuelto más difícil. Sin embargo, con la NPL, este proceso se simplifica, ya que esta tecnología puede barrer entre los montones de informes y documentos con mayor facilidad y eficacia que un humano.
- Búsqueda de Documentos: En cuanto a la búsqueda entre cantidades de documentos, la NPL es muy útil para buscar y revisar documentos legales. El cumplimiento y los cambios normativos se han convertido en grandes obstáculos que los bancos deben superar en su día a día, pero con NPL, la extracción de información legal clave de miles de documentos se produce en cuestión de segundos.
- Asistencia al Cliente: Uno de los usos más obvios pero también más importantes de la NPL es su capacidad para interactuar con los clientes y ayudarles. La NPL puede ayudar en todo, desde la comprobación de saldos y la transferencia de dinero hasta la provisión de recomendaciones personalizadas.
Ejecución de Operaciones a Alta Velocidad
La ejecución de operaciones a alta velocidad existe desde hace más de una década, y la IA ha ampliado enormemente su potencial en los últimos años. Esta tecnología, también conocida como operación de alta frecuencia (HFT), utiliza algoritmos para explotar los cambios de precios que se producen en intervalos de tiempo extremadamente pequeños.
Según Investopedia:
“La operación de alta frecuencia necesita idealmente tener la menor latencia de datos posible (retrasos de tiempo) y el máximo nivel de automatización posible. Así que los participantes prefieren operar en mercados con altos niveles de automatización y capacidad de integración en sus plataformas de negociación”
En definitiva, la IA ayuda a aportar un mayor nivel de precisión que es necesario para que la HFT ejecute estas operaciones rápidas. A medida que los profesionales de la tecnología aprenden a aprovechar mejor las complejidades de la IA con fines de inversión, esto tiene el potencial de dar lugar a una IA que aprenda activamente de sus errores para maximizar los beneficios.
- Cadena de bloques (Blockchain)
A diferencia de la IA, que ha tenido varios años para desarrollarse y adaptarse a las finanzas, blockchain es una tecnología relativamente nueva dentro de la industria bancaria. A pesar de ello, las ventajas potenciales de blockchain son enormes y merece la pena prestarles mucha atención en los próximos años.
Mientras que el sector bancario se ha basado tradicionalmente en modelos de negocio centralizados, blockchain tiende a fomentar la adopción de la descentralización. Esto permite a los bancos de inversión escalar sus operaciones a nivel global.
- Software como Servicio
El software como servicio, o SaaS, está experimentando un crecimiento exponencial en popularidad en la industria bancaria. El SaaS permite el uso de infraestructuras, sistemas, servidores y redes digitales basados en la nube.
Dado que las transformaciones digitales son cada vez más frecuentes en la banca de inversión, el SaaS ofrece a las instituciones financieras una solución cómoda, eficiente y escalable. En lugar de tener que invertir capital en costosos equipos in situ y en el desarrollo de software interno, SaaS proporciona a los bancos de inversión los recursos y el talento necesarios para mantenerse en la era digital.
Además, el SaaS se utiliza a menudo para mejorar las relaciones con los clientes y, al mismo tiempo, minimizar los costes institucionales. Con el apoyo de SaaS, un equipo de banca de inversión puede obtener un análisis de datos y una visión del cliente mucho mejores.
Conclusión
Mantenerse al día con el cambio digital y tecnológico es esencial para que los bancos de inversión tengan éxito en las próximas décadas.
Sin embargo, la implementación e integración de dichas tecnologías puede ser intimidante y desalentadora para las instituciones que pueden estar atrasadas en su viaje de transformación digital. Por suerte, los avances en FinTech han facilitado mucho que las instituciones se asocien con empresas externas para optimizar sus sistemas y procesos de manera más eficiente.
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