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Ahorro e Inversión con Inteligencia Artificial

Debemos estar preparados para el poder disruptivo que tiene la IA sobre la forma de hacer negocios en el sistema financiero.

“Esta vez será diferente”. Dicen que estas son las cuatro palabras más caras en el mundo de los negocios en cualquier idioma.

Hay suficientes antecedentes de mucha plata invertida en tecnologías revolucionarias que luego terminan en frustración. En realidad, la inteligencia artificial está con nosotros desde la década del 50 y al menos una vez por década ha cautivado el interés de la opinión pública, para luego caer en desgracia. Llegó al mundo de los servicios financieros en los 80s y tras un breve periodo de ilusión volvió a quedar en el olvido hasta ahora.

¿Qué parece diferente esta vez?

  1. El costo de hacer cómputos sigue bajando exponencialmente. En 1965 Gordon Moore, uno de los fundadores de Intel, planteó su famosa ley empírica: cada 2 años se duplicarían los transistores en un microprocesador. Lo que eso implica es que el costo de computar baja más que proporcionalmente con la cantidad de transistores. En 2007 Gordon Moore entibió su ley y se moderó: afirmó entonces que su ley dejaría de cumplirse al cabo de 10 o 15 años. Afortunadamente para la la humanidad se equivocó y su ley sigue hoy vigente, lo que vuelve cada vez más barato procesar cantidades siderales de datos. 
  2. La disponibilidad de datos aumenta vertiginosamente. Los mayores inversores en IA son Facebook, Google, Yahoo y Baidu. Este tipo de compañías están contratando a los mejores investigadores en esta disciplina y han montado internamente sus propios laboratorios. Lo que tienen en común este tipo de empresas es que están sentadas en millones de datos y quieren minimizar el esfuerzo “humano” de analizarlo. Esta viralización de la disponibilidad de datos no hubiera sido posible sin la proliferación de los dispositivos personales y los teléfonos inteligentes. 
  3. La “nerd-ciencia” está aprendiendo a producir mejores algoritmos. La combinación de menores costos de procesamiento y mayor disponibilidad de datos ha permitido reciclar el viejo concepto de redes neuronales desarrollado originalmente en los 50s. La versión “millenial” se conoce con el nombre de Aprendizaje Profundo (o Deep Learning) y no es una película de suspenso. Consiste en “tapar” con millones de datos a las computadoras y, sin darles un guión pre-establecido de programación, dejar que ellas encuentren algún patrón empírico que sea útil. En otras palabras, las máquinas piensan “solas” en el sentido de que no se les programa lógicamente, sino que se las prepara para desarrollar una inmensa habilidad para encontrar correlaciones empíricas en los datos.

Líneas de investigación y aplicación en finanzas

  • La aplicación de IA en intermediación financiera es variadísima. Por un lado, los asistentes virtuales están a la orden del día. La idea es que se pueda mantener conversaciones inteligentes sobre nuestras finanzas personales y sobre nuestras compras, por voz o por texto, con cualquier dispositivo móvil. También son muchas las aplicaciones en producción o en etapa de prueba, que van a anticipar nuestras necesidades y alertarnos de vencimientos o de avisar de cualquier actividad inusual en la cuenta. Eventualmente, nos asesorarán en tiempo real cómo gastar nuestro dinero o cuánto tiempo pasar con amigos.
  • La intermediación financiera también es consumidora intensiva de IA. Son muchas las fintech que están utilizando el aprendizaje automático como herramienta de análisis predictivo y toma de decisiones automatizada, para construir modelos de riesgo de crédito y detectar préstamos que probablemente terminen en incumplimientos de pago.
  • En seguros y desde el año pasado, una fintech creada por el MIT y denominada Insurify, anunció el lanzamiento de Evia (Expert Virtual Insurance Agent), un agente de seguros virtual que utiliza la inteligencia artificial para conseguirnos el mejor seguro para nuestro vehículo, a partir de una foto de la matrícula y de algunas preguntas que nos plantea. En función de nuestras respuestas y de la información obtenida a partir de nuestra matrícula, Evia analiza los posibles contratos con diferentes aseguradoras y nos envía una selección de los más adecuados para nosotros. En caso de tener alguna duda, podremos ponernos en contacto el sistema de IA, que nos responderá en base a la información de la que dispone, del mismo modo que lo haría un agente humano. Y, en caso de que Evia, no consiga resolver todas nuestras dudas podremos hablar finalmente con un humano. En cualquier caso, el agente virtual se encargará de toda la etapa de análisis, selección y asesoramiento. 
  • Para fondos de inversión, la compañía Aidyia, con sede en Hong Kong, ha puesto en marcha un fondo de cobertura (hedge fund) que realiza ya “todas” sus operaciones de bolsa utilizando inteligencia artificial, sin ningún tipo de intervención humana. Cada día, tras analizar toda la información disponible, desde los precios del mercado a los volúmenes de datos macroeconómicos o los documentos contables corporativos, este motor de IA hace sus propias predicciones sobre el mercado y decide cuál es la mejor opción de actuación.

Lo que viene ¿El futuro ya llegó?

Como en todo, también hay escépticos. No todos los expertos coinciden en que la IA vaya a ser el futuro del sector financiero. Algunos académicos se han mostrado bastante cautos y han puesto de manifiesto que el aprendizaje profundo y otras técnicas de inteligencia artificial podrían no ser del todo adecuados para el sector financiero. Por ejemplo, Stephen Roberts, profesor de aprendizaje automático en la Universidad de Oxford, opina que el aprendizaje profundo puede ser bueno para extraer tendencias, información y relaciones ocultas, pero que todavía es demasiado frágil en lo que respecta a la gestión de una incertidumbre y un ruido elevados, algo frecuente en el sector financiero.

Por su parte, Ben Goertze, fundador de Aidyia y reconocido investigador en inteligencia artificial, resalta que los algoritmos de aprendizaje profundo se han convertido ya en algo de uso común y, en su opinión, eso hace que pierdan valor para el mercado financiero. “Las finanzas son un sector en el que uno no se beneficia simplemente de ser inteligente”, señala Goertzel, “sino de ser inteligente de una manera diferente a los demás”. Al final todo se trata de hacer algo que ningún otro ser humano y ninguna otra máquina esté haciendo para poder obtener unos resultados únicos y que nos den ventaja en el mercado que se trate con respecto a los demás participantes.

No sabemos si esta vez todo será diferente o no. Seguramente no nos enfrentamos al apocalipsis ni al fin de la participación de humanos en el proceso de inversión. De hecho, hay muchos aspectos en los cuales el juicio y la experiencia personal no van a poder ser robotizados. El aumento en los niveles de incertidumbre y de volatilidad también son factores mejor analizados por un ser humano. Pero sí debemos estar preparados para el poder disruptivo que tiene la IA sobre la forma de hacer negocios en el sistema financiero. La intermediación entre ahorro e inversión siempre será necesaria, pero la forma que adquiere puede ser muy diferente a la del banco tradicional que conocemos. Los Uber de las finanzas están tocando a la puerta de los banqueros.

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