Por: Andrew Comas, director de estrategia de negocios de Microsoft; Claudia Hauser, líder mundial de soluciones de gestión patrimonial y mercados de capitales, Microsoft Financial Services
A medida que la industria de los mercados de capitales se ha expandido tanto en alcance como en complejidad, la investigación se ha vuelto más esencial. Desde finales del siglo XX, la globalización, la especialización y los marcos regulatorios cada vez más complejos han elevado la investigación de un interesante diferenciador competitivo a un imperativo competitivo. Ahora, con la aplicación de soluciones de IA cada vez más potentes, la investigación está a punto de convertirse en el factor definitorio para determinar ganadores y perdedores en un panorama que cambia rápidamente.
En Microsoft, desarrollamos asociaciones tecnológicas con una alta personalización y a largo plazo con empresas de servicios financieros de todo el mundo. Cada vez más, esto incluye innovar en conjunto con la IA para ayudar a desbloquear nuevo valor comercial y profundizar las relaciones con los clientes. En la actualidad, la mejora de la investigación y el análisis con IA es una de las principales palancas de transformación para los bancos de inversión, las empresas de gestión de activos y los proveedores de datos y análisis financieros. En muchos casos, ayuda a resolver desafíos de larga data en torno a la obtención de un mayor valor de los datos y la rápida conversión de los conocimientos en ventajas competitivas.
Exploren las soluciones de IA con Microsoft para servicios financieros
Hacer realidad la promesa de la investigación basada en datos a través de la IA
La IA cambia con rapidez la naturaleza y el valor de la analítica avanzada en la investigación. La analítica tradicional ha ayudado durante mucho tiempo a las empresas a comprender qué sucedió y por qué, pero la IA les ayuda a predecir lo que sucederá a continuación y a prescribir cursos de acción óptimos en tiempo real.
Este cambio del análisis retrospectivo a la inteligencia proactiva puede ayudar a las empresas a desbloquear nuevas fuentes de valor y, en última instancia, a desarrollar nuevos productos innovadores que redefinan el panorama competitivo.
A medida que las empresas innovadoras reconocen el potencial de la IA, también ven la oportunidad de abordar desafíos de larga data que obstaculizan la investigación efectiva. Entre estos:
- Sobrecarga y complejidad de los datos
Los mercados financieros están inundados de volúmenes masivos de datos de diversas fuentes, a menudo aisladas, que pueden ser difíciles de integrar y sintetizar. Esto dificulta el acceso a los datos correctos en el momento adecuado, lo que puede ralentizar la toma de decisiones y aumentar el riesgo. A medida que los requisitos de datos se vuelven más complejos, se necesitan soluciones que puedan unificar, estructurar y analizar los datos a escala para ofrecer información oportuna y procesable.
- Flujos de trabajo fragmentados en los recorridos de los usuarios
Los analistas de investigación a menudo tienen dificultades para navegar por grandes volúmenes de datos dispares alojados en sistemas, herramientas y formatos inconexos, lo que lleva a una compilación y síntesis de datos manuales que requieren mucho tiempo. El aumento de herramientas, aplicaciones y estructuras de datos no integradas interrumpe los flujos de trabajo empresariales y puede provocar ineficiencias, duplicación de esfuerzos, errores de omisión y retrasos en la toma de decisiones.
- Dependencia de las fuentes de datos tradicionales
Muchas empresas y analistas dependen en gran medida de los datos de referencia del mercado convencional, los fundamentos de la empresa, los informes del sector y las bases de datos, que a menudo carecen de información en tiempo real y limitan la velocidad y la precisión de las predicciones del mercado. A medida que surgen nuevas oportunidades, las empresas necesitan soluciones que puedan extraer más valor de las fuentes existentes y, al mismo tiempo, facilitar la incorporación de fuentes alternativas y en tiempo real, lo que mejora tanto la precisión predictiva como la capacidad de respuesta a los cambios del mercado.
- Sobrecarga de información y limitaciones de tiempo
Los profesionales de la investigación y el análisis siempre se enfrentan al reto de mantenerse al día con los informes, los correos electrónicos, las reuniones y los chats. La sobrecarga tiende a ralentizar la toma de decisiones y aumenta el riesgo de perder oportunidades. Los estrictos requisitos de cumplimiento normativo añaden exigencias adicionales.
Cinco formas en que la IA redefine el valor de la investigación en servicios financieros
La IA ofrece a las empresas de servicios financieros nuevas soluciones a estas barreras de larga data y oportunidades para utilizar los datos de nuevas formas que puedan diferenciar sus ofertas. Aquí hay cinco áreas importantes en las que la IA puede cambiar el juego:
1. Análisis avanzado con análisis impulsados por IA
Los análisis impulsados por IA permiten a los analistas de investigación eliminar el ruido de la sobrecarga de información y extraer información valiosa con una velocidad y precisión sin precedentes. La combinación de la IA con el análisis predictivo permite a los investigadores analizar patrones históricos más a profundidad, identificar tendencias emergentes y tomar decisiones de inversión más informadas. En última instancia, esto puede ayudar a mejorar el compromiso y las tasas de victoria.
Un buen ejemplo de esto es nuestra asociación con Moody’s, donde desarrollamos en conjunto soluciones innovadoras para la investigación y la evaluación de riesgos. Moody’s Research Assistant aumenta de manera significativa la productividad y la efectividad, y los usuarios informan de hasta un 80% de ahorro de tiempo en la recopilación de datos y del 50% en el análisis durante la fase piloto.1
2. Aceleración de la eficiencia operativa a través de la automatización inteligente
Los procesos de investigación tradicionales, como la compilación manual de datos, la síntesis y la generación de informes, requieren mucho tiempo y son propensos a errores. La automatización impulsada por IA los transforma mediante la integración de fuentes de datos, la automatización de tareas repetitivas y la promoción de una colaboración fluida entre equipos, lo que se traduce en tiempos de respuesta más rápidos, costos operativos reducidos y eficiencia operativa mejorada.
Con herramientas como Microsoft Copilot, Researcher Agent y Analyst agent, las empresas pueden aumentar de manera significativa la productividad y la eficiencia operativa. Estos asistentes impulsados por IA pueden encargarse de tareas como resumir informes de inversores y llamadas de ganancias, crear visualizaciones listas para la presentación a partir de datos sin procesar y redactar con rapidez documentos de investigación e información lista para el cliente. Esto libera un tiempo valioso para que los analistas se centren en actividades de mayor valor, como el análisis estratégico y el compromiso con el cliente.
3. Ofrece información en tiempo real
Para ayudar a satisfacer el ritmo acelerado de los negocios, las aplicaciones impulsadas por IA permiten a las empresas de servicios financieros obtener información en tiempo real de una variedad de fuentes, incluidas noticias del mercado, informes de ganancias y redes sociales.
Unir el conocimiento entre plataformas ayuda a los analistas a identificar las tendencias emergentes más rápido y a desarrollar mejores estrategias de inversión. Por ejemplo, la IA puede monitorear de manera continua las fuentes de noticias globales y las señales de sentimiento para identificar indicadores tempranos de cambios en el mercado y posibles interrupciones. Las empresas pueden utilizar esta información para reaccionar con rapidez y tomar decisiones de inversión proactivas antes que los competidores.
Las empresas pueden crear nuevas soluciones impulsadas por IA que incorporen datos en tiempo real en búsquedas avanzadas, personalización y recomendaciones, a través de innovaciones como la poderosa base de datos vectorial creada por KX, que es, en esencia, un sistema especializado que comprende el significado y el contexto de un gran conjunto de tipos de datos, como texto, imágenes o PDF. Su objetivo es ayudar a las instituciones financieras a aprovechar las oportunidades más rápido al convertir los datos en tiempo real en acciones en tiempo real.
4. Empodera a los empleados con experiencias de alto valor
Las herramientas impulsadas por IA pueden transformar la forma en que los profesionales de los servicios financieros trabajan con herramientas y soluciones que respaldan las funciones de investigación más críticas, como el modelado financiero y la preparación de folletos. Los procesos se pueden optimizar de manera significativa sin dejar de ser interoperables, seguros y conformes.
Un buen ejemplo de ello es la innovación resultante de nuestra asociación estratégica a largo plazo con LSEG (London Stock Exchange Group) para transformar los datos con soluciones de productividad y análisis de última generación. Un avance reciente es el lanzamiento del complemento LSEG Workspace, que integra información impulsada por IA en Excel y PowerPoint. Con características como el descubrimiento de datos contextuales y los gráficos interactivos, el complemento puede ayudar a los profesionales financieros a trabajar de forma más rápida y perspicaz.
Reducir la carga de las tareas manuales también puede ayudar a aumentar la satisfacción laboral. La integración de la IA en los flujos de trabajo diarios ayuda a las personas a centrarse en actividades más estimulantes desde el punto de vista intelectual, lo que libera tiempo para el análisis de mayor valor y el pensamiento estratégico, y ayuda a atraer y retener a los mejores talentos.
5. Profundiza en la comprensión del mercado
La analítica impulsada por IA transforma la manera en que los analistas entienden los mercados y convierten la información en acción. Al procesar grandes cantidades de datos financieros en tiempo real, la IA puede descubrir patrones complejos y correlaciones que antes eran indetectables, como el sentimiento del mercado a partir de artículos de noticias y redes sociales o un pulso en tiempo real sobre el sentimiento de los inversores o la dinámica del mercado. Los modelos de aprendizaje automático pueden predecir los movimientos de los precios de las acciones con mayor precisión mediante la integración de diversas fuentes de datos, incluidos indicadores económicos y métricas de rendimiento de la empresa.
Una visión más completa de las fuerzas y la dinámica del mercado se traduce en una mejor toma de decisiones y estrategias de inversión más precisas. Ayuda a las empresas a anticipar antes los riesgos y oportunidades emergentes, lo que les permite responder más rápido y con mayor confianza en un panorama de mercado cada vez más volátil.
Ahora es el momento de la IA agéntica
Una nueva clase de herramientas de IA pronto ofrecerá la capacidad de planificar, razonar y tomar medidas para lograr objetivos. En los servicios financieros, podrán recopilar, analizar y contextualizar información de forma autónoma de diversas fuentes y sacar a la luz de forma proactiva información relevante, o incluso sugerir acciones estratégicas basadas en desarrollos en tiempo real.
En el horizonte cercano, los agentes «orquestadores» avanzados se centrarán en nuevas capacidades en distintas áreas funcionales, como inteligencia de mercado, agregación de datos, simulación de estrategias, informes y cumplimiento. Esto tiene el potencial de obtener poderosas ventajas competitivas, lo que ayuda a los analistas a anticiparse a los cambios del mercado, hacer predicciones más precisas y ofrecer recomendaciones de mayor impacto.
Aprender más
- Para obtener más información sobre cómo su organización puede adoptar la IA, comiencen por ponerse en contacto con su representante o proveedor de servicios de Microsoft, o pónganse en contacto con un representante de Microsoft hoy mismo.
- Exploren cómo Copilot puede convertirse en la interfaz de usuario para la IA en su empresa en Microsoft 365 Copilot y obtengan información sobre la implementación en Microsoft Learn.
- Para obtener más información sobre cómo acelerar el éxito de su empresa con la IA, lean nuestro documento técnico, Creación de una base para el éxito de la IA: Guía para líderes.
1 Relaciones con los inversores de Moody’s, «Moody’s lanza Moody’s Research Assistant», diciembre de 2023.
