La inteligencia artificial impactó en el mundo financiero por su capacidad de ofrecer un análisis del mercado. Un repaso de sus funciones.
La digitalización está revolucionando diversas áreas, y los mercados financieros no son la excepción. Realizar operaciones en cuestión de segundos ya es un hecho. Gracias a la incorporación de la inteligencia artificial es posible y se convirtió en una herramienta esencial para la toma de decisiones.
El análisis de datos en tiempo real, mediante algoritmos avanzados, permite a los inversionistas, gestores de fondos y bancos exponer las oportunidades para realizar transacciones.
La revolución de las finanzas con la irrupción de la digitalización
El auge de las big data transformó al sector financiero, mediante el acceso a grandes volúmenes de información, actividad que al humano le es imposible realizar debido a la gran cantidad que se maneja.
Cabe destacar que los datos no solo provienen de fuentes tradicionales como informes financieros, cotizaciones de acciones y estadísticas económicas, sino también de redes sociales, noticias en tiempo real, transacciones en blockchain y patrones de comportamiento del consumidor.
Es mediante la inteligencia artificial, que se procesa esta gran cantidad de información y permite encontrar de forma instantánea patrones, y a partir de ellas tomar decisiones. Puntualmente, con el machine learning y NLP comprenden y clasifican enormes volúmenes de texto, por lo que se permite analizar tendencias emergentes, posibles riesgos y oportunidades que antes podrían haberse pasado por alto.
Entre las funciones que cumplen las innovaciones tecnológicas en las finanzas, se pueden distinguir el análisis en redes sociales, noticias, el trading automatizado y high-frequency trading, análisis de riesgo y fraude como así también se puede realizar la gestión de carteras con el ajuste a las inversiones según cada perfil.
En este sentido, se destaca como a la inteligencia artificial por su gran velocidad de respuesta, cuestión que tiene una gran relevancia en el mercado financiero ya que permite actuar rápidamente ante las posibilidades de inversión, siendo un factor de posicionamiento ante la competencia.
Además de la rapidez, los datos en tiempo real aumentan la precisión de los análisis y mejoran la capacidad para predecir acciones. Gracias a los algoritmos de machine learning, los sistemas pueden aprender y mejorar, identificando correlaciones complejas entre factores económicos, noticias y datos históricos que podrían pasar desapercibidos para el humano. No obstante, la incorporación de la IA en el mundo financiero presenta desafíos importantes, y uno de ellos es respecto a la calidad de la información es un elemento crucial. Si los datos son insuficientes o prejuiciosos, las decisiones basadas en estos pueden incurrir en fallos. Además, esta herramienta todavía no está exenta de fallos y puede interpretar de manera equivocada situaciones complejas.