¿Dominará la IA Wall Street?

La inteligencia artificial (IA) ofrece muchas perspectivas prometedoras para los bancos, ya que optimiza las tareas diarias. Gracias a esta herramienta, los análisis complejos y la modelización de riesgos se realizan con mayor facilidad y rapidez.

Según Business Insider , la IA lleva años revolucionando Wall Street, y la mayoría de las transacciones se ejecutan ahora mediante algoritmos. Al procesar la información recibida, analizarla y tomar decisiones de compra o venta, los algoritmos contribuyen a ejecutar entre el 60 % y el 75 % de las transacciones diarias en Wall Street, el centro financiero de la ciudad de Nueva York. Sin embargo, la pregunta ahora es si este porcentaje podría ser mayor y si la IA sustituirá por completo las tareas humanas en la generación de beneficios.

La carrera por aplicar la IA

Wall Street anticipa un impacto significativo de la IA en las operaciones financieras. Según una encuesta de JPMorgan, una de las firmas de servicios financieros más antiguas del mundo con sede en Nueva York, el 53 % de los operadores cree que la IA o el aprendizaje automático serán la tecnología más influyente en las operaciones durante los próximos tres años (en comparación con el 25 % en 2022).

Según nuevos datos de la consultora estadounidense Evident, en los bancos más desarrollados aproximadamente el 40% de las vacantes de empleo están relacionadas con la IA, como ingenieros de datos y cuantitativos, administradores, etc.

Eigen Technologies, una empresa de tecnología global con sede en Nueva York que brinda servicios de IA a bancos como Goldman Sachs e ING, dijo que las solicitudes de IA de los bancos se quintuplicaron en el primer trimestre de 2023 en comparación con el mismo período del año pasado.

Alexandra Mousavizadeh, CEO y cofundadora de Evident, afirmó que el lanzamiento de ChatGPT por parte de Open AI (EE. UU.) en noviembre de 2022 concientizó a los líderes bancarios sobre el gran potencial que ofrece la IA para el sector bancario. Mousavizadeh enfatizó: «El costo del talento en IA ha aumentado significativamente. Ha comenzado una carrera por la IA».

Cada vez más bancos de Wall Street están adoptando la tecnología de IA.

Un excelente ejemplo del uso de la IA en el sector financiero y bancario es el desarrollo por parte de Deutsche Bank, el mayor grupo de banca privada de Alemania, de un producto capaz de analizar si las inversiones de sus clientes están en riesgo. El banco también utiliza esta herramienta para encontrar fondos, acciones y bonos que se ajusten a las necesidades y preferencias de cada cliente.

Kirsten Anne Bremke, directora de Soluciones Globales de Datos en Deutsche Bank, es una defensora positiva de la integración de la inteligencia artificial y la inteligencia humana.

El grupo multinacional de banca y servicios financieros ING (Países Bajos) utiliza IA para detectar posibles impagos. Mientras tanto, Morgan Stanley se encuentra en plena carrera por el uso de IA, experimentando con nuevas tecnologías de IA mediante Modelos de Lenguaje Largo (LLM). Morgan Stanley posee actualmente una patente para un modelo que utiliza IA y aprendizaje automático para determinar si la información de la Reserva Federal de EE. UU. (Fed) indica una política monetaria expansiva o agresiva, lo que les ayuda a predecir las medidas de política monetaria.

JPMorgan también tiene planes similares. En una solicitud de patente presentada en mayo, el banco declaró haber creado un producto como ChatGPT, capaz de ayudar a los inversores a seleccionar las acciones adecuadas. Datos evidentes muestran que, mediante publicidad global, JPMorgan captó 3651 puestos relacionados con IA entre febrero y abril, casi el doble que sus rivales Citigroup y Deutsche Bank.

Comerciantes en la Bolsa de Valores de Nueva York

Steven Burrows, director del bufete multinacional Fieldfisher, afirmó que los bancos están utilizando la IA para ofrecer soluciones de cobertura de riesgos más adecuadas mediante herramientas como swaps de tipos de interés y derivados de renta variable, lo que les permite ofrecer mejores precios a sus clientes. Por su parte, Yuriy Nevmyvaka, jefe de investigación de aprendizaje automático en Morgan Stanley, afirmó: «Todas las empresas, departamentos de trading y equipos de inversión están intentando comprender a fondo la IA».

Wells Fargo, un banco estadounidense, utiliza modelos de lenguaje de gran tamaño para determinar qué información deben reportar los clientes a los reguladores, a la vez que les ayuda a mejorar sus procesos comerciales. Por otro lado, BNP Paribas, un banco francés, utiliza chatbots para responder a las consultas de los clientes y emplea IA para detectar y prevenir el fraude y el blanqueo de capitales. De igual manera, Cast, la herramienta de monitoreo y análisis basada en IA de Société Générale (Francia), utiliza su capacidad computacional para detectar posibles irregularidades en los mercados de capitales.

Los gobiernos de todo el mundo están compitiendo para encontrar formas de regular las herramientas de IA.

Transparencia y eficiencia

Si bien la mayor aplicación de la IA en los sectores financiero y bancario trae cambios positivos, también plantea desafíos importantes para el mercado financiero: desde el riesgo de pérdida de empleos hasta la transparencia y la eficiencia de esta tecnología.

En primer lugar, el riesgo de futuras pérdidas de empleos aumentará significativamente. Los analistas de Goldman Sachs temen que 300 millones de empleos a tiempo completo en todo el mundo podrían ser automatizados por la IA. Esta cifra podría incluir el 35% del sector empresarial y financiero de EE. UU.

El multimillonario Warren Buffett, presidente de Berkshire Hathaway Inc., expresó su preocupación en la junta anual de accionistas de la compañía el 6 de mayo, afirmando: «Cuando algo puede realizar todo tipo de tareas, me siento un poco preocupado. Porque sé que no podemos revertir esta tendencia». Compartiendo esta opinión, Brian Moynihan, director ejecutivo de Bank of America, evaluó que la IA podría aportar enormes beneficios y reducir muchas tareas, pero es crucial comprender cómo funciona el flujo de trabajo y el proceso de toma de decisiones.

Si bien la aplicación de la IA tiene efectos positivos, también conlleva desafíos.

En segundo lugar, la transparencia es un aspecto especialmente importante a la hora de expandir el uso de la IA en el sector bancario y financiero. Los bancos están obligados a realizar transacciones y tomar decisiones sobre ellas basándose en información verificada. Según la experta Anne Beaumont, socia del bufete Friedman Kaplan Seiler Adelman & Robbins LLP (EE. UU.), una vez que la IA se generalice, resultará muy difícil explicar a los clientes y a los reguladores en qué datos se basó el banco para tomar decisiones y si su uso estaba justificado.

Además, según el profesor Alan Blackwell, profesor de informática y tecnología de la Universidad de Cambridge (Reino Unido), los bancos necesitan utilizar big data de diversas fuentes para "entrenar" herramientas de IA, y de ello surgirán muchos problemas.

En tercer lugar, el costo de desarrollar y operar herramientas de IA es muy elevado. Lewis Z. Liu, fundador y director ejecutivo de Eigen Technologies, afirmó que el costo estimado de usar modelos de lenguaje a gran escala para responder las preguntas de los clientes es de aproximadamente $14 por pregunta, mientras que el costo para los abogados es de tan solo unos $6 por pregunta.

Si bien el papel de la IA en las operaciones de Wall Street no es nuevo, muchos analistas hablan de un futuro en el que la IA podría reemplazar por completo a los humanos en las transacciones financieras y generar ganancias, especialmente dado su auge y amplia aplicación. Hoy en día, los bancos se encuentran en una carrera entusiasta por desarrollar y aplicar la IA para aumentar la eficiencia empresarial, impulsando así rápidos cambios en el sector bancario y financiero en el futuro cercano. Sin embargo, todas las consultoras coinciden en que los bancos deben identificar claramente en qué áreas la IA generará mayor valor para desarrollar una estrategia clara de aplicación de la IA. Además, deben centrarse en la capacitación de los empleados, la contratación de más expertos y el establecimiento de un nuevo marco de gestión de riesgos para abordar los problemas relacionados con la IA, la incertidumbre en el entorno político para su aplicación y los problemas relacionados con la precisión de los datos.

Enlace de origen: https://thanhnien.vn/lieu-ai-co-thong-tri-pho-wall-185230615140024804.htm