¿Cómo está configurando la IA los mercados financieros e influyendo en la inflación?
Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing global industries, notably the financial sector, by significantly boosting efficiency, cutting costs, and fostering innovation. The AI-in-finance market is projected to grow from $712.4 million in 2022 to $12.3 billion by 2032 (CAGR of 33%). Banks could save up to $340 billion by 2025 through AI adoption. Additionally, AI’s impact extends to macroeconomic stability, helping control inflation by enhancing productivity and reducing labor costs per unit.
Este artículo profundiza en cómo la IA está remodelando los mercados financieros y explora sus efectos indirectos sobre la inflación. Al examinar las eficiencias operativas impulsadas por la IA y su influencia en la dinámica del mercado, descubriremos la intrincada relación entre la tecnología, el comportamiento del mercado y la estabilidad económica. Conocerá cómo las innovaciones impulsadas por la IA no sólo están transformando los mercados financieros, sino que también desempeñan un papel crucial en la mitigación de las presiones inflacionistas.
Puntos clave
- La IA desempeña un papel crucial en la mejora de la eficiencia, la reducción de costes y el fomento de la innovación en los mercados financieros, en particular a través del análisis de datos en tiempo real y las aplicaciones de aprendizaje automático.
- La adopción de la IA en los mercados financieros influye en la competencia y en la estabilidad financiera, pudiendo dar lugar tanto a la concentración del mercado como a un aumento de la competencia debido a la reducción de las barreras de entrada para las nuevas empresas y las empresas más pequeñas, dependiendo de las condiciones específicas del mercado y de los marcos reguladores.
- La IA mejora significativamente las prácticas de gestión de riesgos en la banca al permitir una detección más precisa del fraude, el aprendizaje continuo a partir de nuevos datos, la supervisión del cumplimiento y la mejora de la toma de decisiones mediante análisis avanzados.
- La IA puede reducir el riesgo en los mercados financieros minimizando los comportamientos arriesgados y mejorando las prácticas de gestión del riesgo.
El papel de la IA en los mercados financieros
En el cambiante mundo de los mercados financieros, la IA es un importante motor de innovación, que aporta cambios significativos a diversos sectores. Las empresas pueden controlar el impacto de la IA manteniéndose al día de los avances tecnológicos, las presiones competitivas e identificando los retos operativos que la IA puede resolver. Esta estrategia ayuda a las empresas financieras a utilizar la IA para mejorar las operaciones, reducir costes y encontrar nuevas oportunidades.
Integrar la IA en los mercados financieros implica plantearse cuestiones clave sobre cómo la IA puede ayudar a alcanzar los objetivos empresariales, la preparación para el cambio y la definición de la posición deseada en el mercado. El software empresarial impulsado por la IA aumenta la eficacia y la toma de decisiones, especialmente en la gestión de riesgos, al analizar grandes cantidades de datos en tiempo real para detectar patrones y anomalías, reduciendo así los comportamientos arriesgados y el riesgo general.
Las aplicaciones de aprendizaje automático (AM) en los mercados financieros identifican y abordan rápidamente problemas complejos que serían costosos o imposibles de resolver de otro modo. La negociación algorítmica, impulsada por la IA, permite la ejecución de estrategias de negociación complejas a velocidades y eficiencias inalcanzables para los operadores humanos. A medida que las tecnologías de IA se generalicen, esperamos un descenso significativo de sus costes de aplicación durante la próxima década. Esta tendencia hará que estas herramientas avanzadas sean accesibles a más empresas financieras.
La interacción positiva entre la IA y los mercados financieros queda patente en la mejora de los análisis económicos y las previsiones bursátiles que hace posible la IA. La precisión de la IA a la hora de procesar grandes conjuntos de datos proporciona valiosas perspectivas que apoyan la toma de decisiones informadas y la planificación estratégica. Esta capacidad no sólo mejora la eficiencia de las transacciones, sino que también añade valor a los participantes del mercado, creando un ecosistema financiero más dinámico y con mayor capacidad de respuesta.
En última instancia, integrar la IA en los mercados financieros no es sólo una mejora tecnológica, sino una necesidad estratégica. A medida que la IA siga avanzando, las empresas financieras que utilicen eficazmente estas herramientas obtendrán una ventaja competitiva, impulsando el crecimiento de la productividad y el éxito a largo plazo.
El impacto de la IA en la dinámica del mercado
La revolución de la IA está transformando la dinámica del mercado al afectar a la competencia y la concentración dentro de los mercados financieros. La automatización de las tareas rutinarias y la racionalización de las operaciones impulsadas por la IA pueden suponer un aumento significativo de la productividad para los bancos. De hecho, el 93% de los líderes del sector financiero esperan mayores beneficios de estas mejoras de la productividad.
La capacidad de la IA para procesar grandes conjuntos de datos y ejecutar operaciones con rapidez también puede influir en la volatilidad del mercado, provocando tanto su estabilización como fluctuaciones repentinas en función de las condiciones del mercado.
Sin embargo, el impacto de la IA sobre la competencia puede variar. Por un lado, la IA puede conducir a la concentración del mercado al dar una ventaja competitiva a las empresas que adoptan rápidamente estas tecnologías. Por otro lado, un acceso más amplio a los datos de alta calidad y a las herramientas de la IA puede mejorar la competencia al reducir las barreras de entrada para las nuevas empresas y las firmas más pequeñas. Este doble efecto muestra cómo la adopción de la IA puede producir resultados diversos en función de las características específicas del mercado y del nivel de penetración de la IA.
La influencia de la IA se extiende tanto a la competencia intertecnológica como intratecnológica entre las instituciones financieras y las empresas fintech. Mientras que los bancos tradicionales pueden tener dificultades con los sistemas heredados y la inercia cultural, las empresas nativas digitales como las FinTech y las BigTech están preparadas para adoptar la IA más rápidamente, ganando potencialmente una cuota de mercado significativa. Las startups que aprovechan las nuevas tecnologías de IA están perturbando los servicios financieros tradicionales mediante la desagregación y la oferta de soluciones innovadoras.
Las influencias reguladoras determinarán de forma significativa el alcance del impacto de la IA en la concentración del mercado. Aunque un mayor uso de los datos podría desencadenar una competencia extrema, unos marcos reguladores bien estructurados pueden mantener un panorama competitivo equilibrado. A medida que la IA sigue evolucionando, los mercados financieros deben navegar por esta compleja interacción entre innovación, competencia y regulación para maximizar los beneficios al tiempo que se mitigan los riesgos potenciales.
IA y gestión de riesgos en el sector bancario
En el sector bancario, la IA se ha vuelto esencial para la gestión de riesgos y el cumplimiento de las normas. Las tecnologías de aprendizaje automático permiten a los bancos gestionar los riesgos con mayor eficacia al distinguir entre los perfiles de riesgo de los prestatarios, minimizar los comportamientos de riesgo e identificar con mayor precisión las actividades fraudulentas o de blanqueo de dinero. La capacidad de la IA para analizar grandes cantidades de datos en tiempo real mejora la gestión del riesgo crediticio al proporcionar evaluaciones más precisas de la solvencia de los prestatarios. Al aprovechar la IA, los bancos pueden reducir el riesgo mejorando las prácticas de gestión del riesgo y minimizando los incentivos para que los prestatarios asuman riesgos indebidos. Esto representa una mejora significativa con respecto a las estrategias tradicionales de gestión del riesgo, que a menudo se basan en datos históricos y reglas predefinidas.
Una de las principales ventajas de la IA en la gestión de riesgos es su capacidad para aprender continuamente de nuevos datos, adaptando sus algoritmos para descubrir patrones de fraude emergentes. Por ejemplo, JPMorgan Chase utiliza sofisticados algoritmos para identificar transacciones fraudulentas, mejorando significativamente sus sistemas de detección de fraudes. La IA también puede generar datos sintéticos para simular transacciones fraudulentas, perfeccionando aún más estos sistemas.
Más allá de la detección del fraude, las herramientas impulsadas por la IA son cruciales para:
- Supervisión de transacciones y comunicaciones para identificar posibles infracciones de la normativa
- Ayudar a los bancos a desarrollar estrategias de cumplimiento sólidas mediante el análisis de los cambios normativos y la predicción de su impacto
- Garantizar el cumplimiento de la normativa y mejorar la eficacia operativa general
Además, el papel de la IA en la gestión de riesgos se extiende a la mejora de la precisión de los datos mediante algoritmos de aprendizaje automático diseñados para la limpieza de datos y la detección de anomalías. Al garantizar la exactitud de los datos, los bancos pueden reducir los riesgos asociados a los datos erróneos. Sin embargo, es importante gestionar los posibles riesgos para la reputación, como que los robots de captación de clientes desarrollen sesgos a través del entrenamiento o la manipulación.
La integración de la IA en la gestión de riesgos representa un cambio importante para el sector bancario, ya que ofrece una poderosa herramienta para navegar por las complejidades de los mercados financieros modernos. A medida que las tecnologías de IA sigan avanzando, su papel en la mejora de la eficiencia, la toma de decisiones y el cumplimiento no hará sino crecer, proporcionando importantes beneficios a las instituciones financieras y a sus clientes.
Efectos indirectos de la IA sobre la inflación
El impacto transformador de la IA en los mercados financieros va más allá de las eficiencias operativas inmediatas y tiene implicaciones económicas más amplias, en particular la inflación. Al impulsar eficiencias significativas, la IA puede reducir los costes de producción, lo que puede dar lugar a precios más bajos para los bienes y servicios. Esta cadena de acontecimientos tiene el potencial de mitigar las presiones inflacionistas, creando un bucle de retroalimentación positiva en la economía.
Al contribuir a reducir los costes de producción y la eficacia operativa, la IA favorece la estabilidad de los precios, que es crucial para mantener una economía sana.
La IA reduce los costes de producción automatizando las tareas repetitivas, agilizando las cadenas de suministro y mejorando los procesos de toma de decisiones. Estas eficiencias se traducen en menores costes operativos para las empresas, que pueden trasladarse a los consumidores en forma de precios reducidos. En un entorno económico en el que la inflación es una preocupación constante, la capacidad de la IA para reducir los precios supone un importante contrapeso a las tendencias inflacionistas.
Además, el papel de la IA en el crecimiento económico es crucial. Al mejorar la productividad y fomentar la innovación, la IA contribuye a una economía más dinámica y resistente. Este crecimiento, impulsado por los avances tecnológicos, puede compensar el impacto negativo de la inflación, garantizando una estabilidad económica sostenida y una relación positiva entre la IA y el crecimiento económico.
Aunque el impacto directo de la IA sobre la inflación es evidente, sus efectos indirectos son igualmente importantes. A medida que las empresas adoptan las tecnologías de la IA y consiguen ahorrar costes, estos beneficios se propagan por la economía, afectando a todo, desde los precios al consumo hasta las estrategias de inversión. Comprender estos efectos indirectos es crucial para los responsables políticos y las instituciones financieras que pretenden aprovechar el potencial de la IA para promover la estabilidad y el crecimiento económicos.
Estudios de casos: La IA en acción
Los ejemplos reales de aplicación de la IA en el sector financiero muestran claramente las ventajas y los éxitos de su adopción. Un ejemplo notable es "Eno" de Capital One, el primer asistente basado en texto SMS en lenguaje natural ofrecido por un banco en Estados Unidos. Eno ayuda a los clientes a gestionar sus cuentas, proporcionándoles una experiencia de atención al cliente fluida y eficaz.
Otro caso destacado es el del chatbot 'Erica' de Bank of America, que debutó en 2018 y desde entonces ha atendido a más de 10 millones de usuarios. Erica ayuda a los clientes con diversas tareas bancarias, desde consultar saldos hasta realizar pagos, mostrando los beneficios prácticos de la IA para mejorar el compromiso y la satisfacción de los clientes.
Kensho, una empresa de IA, crea productos analíticos utilizados por importantes instituciones financieras como Goldman Sachs y Bank of America. Sus soluciones impulsadas por la IA proporcionan una visión profunda y un análisis predictivo, lo que permite a las empresas financieras tomar decisiones más informadas y adelantarse a las tendencias del mercado. El uso que hace Kensho del análisis predictivo permite a las instituciones financieras prever las tendencias del mercado y tomar decisiones basadas en datos.
Del mismo modo, Alphasense, un motor de búsqueda para las finanzas impulsado por la IA, presta servicio a clientes entre los que se incluyen bancos y empresas de inversión. Al aprovechar la IA para proporcionar información y análisis financieros críticos, Alphasense ayuda a los profesionales de las finanzas a tomar decisiones basadas en datos, mejorando su eficacia y eficiencia generales.
Estos estudios de casos proporcionan pruebas empíricas del impacto transformador de la IA en el sector financiero. Mediante la adopción de tecnologías de IA, las empresas financieras pueden potenciar sus servicios, mejorar
InvestGlass: Aprovechar la IA para el éxito financiero
InvestGlass ejemplifica cómo puede aprovecharse la IA para el éxito financiero. Como plataforma suiza basada en la nube, InvestGlass proporciona herramientas de automatización de ventas y una solución CRM diseñada para ayudar a los usuarios a vender de forma más eficiente mediante la integración de la divulgación, el compromiso y la automatización en un CRM soberano suizo sencillo y flexible. Este modelo de negocio permite a los profesionales financieros ofrecer un asesoramiento financiero personalizado y mejorar la satisfacción del cliente.
Una de las características clave de InvestGlass es su onboarding digital impulsado por IA, que automatiza la recopilación y verificación de datos, mejorando la precisión y el cumplimiento. Esta herramienta es especialmente útil para los profesionales que busquen una solución en la nube fuera de EE.UU. y para los bancos que deseen actualizar sus procesos de incorporación digital. InvestGlass también aprovecha la IA para la segmentación de clientes, lo que permite a los profesionales financieros adaptar sus servicios a las necesidades específicas de los clientes.
El CRM de InvestGlass incluye las siguientes funciones:
- Automatización impulsada por IA para la divulgación con secuencias, procesos de aprobación y recordatorios, mejorando la eficacia operativa
- Configuración rápida con IA y opciones altamente personalizables, lo que la convierte en una solución versátil para las empresas financieras
- Herramientas de IA para la gestión de carteras, que permiten un análisis dinámico del mercado en tiempo real y una visión inmediata para crear carteras de inversión personalizadas.
Al automatizar tareas rutinarias como la introducción de datos y la conciliación de cuentas, InvestGlass no sólo ahorra costes sino que también aumenta la productividad. Este completo conjunto de herramientas impulsadas por IA posiciona a InvestGlass como una ventaja competitiva para los profesionales financieros, impulsando el crecimiento de la productividad y permitiendo una toma de decisiones más estratégica.
Cómo InvestGlass puede ayudar a gestionar los riesgos de inflación
Las herramientas de análisis de carteras y de gestión de riesgos de InvestGlass son cruciales para las instituciones financieras que pretenden gestionar los riesgos de inflación. Mediante el uso de estas funciones, las instituciones pueden evaluar y mitigar los riesgos de inflación con mayor eficacia. Las herramientas avanzadas de la plataforma proporcionan información esencial que ayuda a los inversores a tomar decisiones informadas para contrarrestar las presiones inflacionistas.
Las herramientas avanzadas de InvestGlass también incluyen capacidades de previsión de la inflación, lo que ayuda a las instituciones a anticiparse y responder a las tendencias inflacionistas.
Otra ventaja significativa del uso de InvestGlass es la capacidad de reducir costes y mejorar la eficacia operativa. Al automatizar las tareas rutinarias y mejorar los procesos de toma de decisiones, InvestGlass ayuda a las instituciones financieras a reducir los costes asociados a la gestión de los riesgos de inflación. Esto no sólo aumenta la productividad general, sino que también proporciona una ventaja estratégica en un mercado competitivo.
El completo conjunto de herramientas impulsadas por IA de InvestGlass permite a las instituciones financieras:
- Adelántese a las tendencias del mercado
- Tome decisiones de inversión proactivas
- Proporcionar análisis y perspectivas del mercado en tiempo real
- Navegar por las complejidades de la inflación
- Aprovechar las oportunidades de crecimiento
Además, el uso de la IA en la gestión de carteras permite realizar ajustes dinámicos en función de las condiciones del mercado, lo que garantiza la optimización de las inversiones para mitigar los riesgos y maximizar los beneficios. Este enfoque proactivo de la gestión de riesgos es crucial para las instituciones financieras que aspiran a la estabilidad y el éxito a largo plazo en un entorno económico volátil.
Consideraciones reglamentarias para la IA en los mercados financieros
Navegar por el panorama normativo es crucial para el éxito de la implantación de la IA en los mercados financieros. La Orden Ejecutiva 2023 instó a las agencias reguladoras independientes a aclarar las normativas relacionadas con la IA y las responsabilidades de las entidades que utilizan servicios de IA de terceros. Esta directiva subraya la necesidad de un marco regulador claro para gestionar los riesgos asociados a la IA.
Garantizar el cumplimiento de la normativa es esencial para las instituciones financieras que adoptan la IA, ya que ayuda a mitigar los riesgos y a adherirse a las normas legales.
El FinHub de la SEC se centra en la tecnología financiera y la IA en los mercados de valores, proponiendo normas para abordar los riesgos de la IA para los inversores. Del mismo modo, la Oficina de Protección Financiera del Consumidor (CFPB) ha proporcionado orientación sobre la IA, haciendo hincapié en la necesidad de que los algoritmos complejos proporcionen razones específicas para las acciones crediticias adversas para cumplir con la ley federal. Estos esfuerzos reguladores garantizan que las tecnologías de IA se apliquen de forma segura y justa.
La ciberseguridad sigue siendo una preocupación crítica a medida que las empresas financieras se vuelven más vulnerables a los sofisticados ciberataques impulsados por la IA. El informe 2024 del Departamento del Tesoro de EE.UU. sobre los riesgos de ciberseguridad específicos de la IA en los servicios financieros destaca la importancia de gestionar estos riesgos de forma eficaz. Además, el Consejo de Supervisión de la Estabilidad Financiera (FSOC) identificó la IA como un riesgo potencial para la estabilidad financiera, instando a los reguladores a vigilar de cerca su desarrollo.
Los reguladores financieros federales tienen autoridad para hacer cumplir las leyes existentes y las directrices de supervisión que se aplican a la IA, promoviendo un uso responsable y ético de la IA. A medida que las tecnologías de IA sigan evolucionando, será esencial mantener una gestión de riesgos y una gobernanza eficaces para garantizar la estabilidad y la integridad de los mercados financieros, al tiempo que se cumple la normativa bancaria y se permanece informado sobre las políticas de los actores clave, como el gobierno chino.
Tendencias futuras de la IA y los mercados emergentes
De cara al futuro, la inteligencia artificial está llamada a desempeñar un papel aún más importante en los mercados financieros. Uno de los avances más prometedores es la mejora de las previsiones de inflación mediante modelos avanzados de aprendizaje automático, que superan a los métodos estadísticos tradicionales. Estos modelos pueden manejar grandes conjuntos de datos y modelizar relaciones no lineales, lo que los hace muy eficaces para las previsiones económicas.
A medida que aumenta el procesamiento de la IA, se espera que represente el 20% de todo el uso de energía para 2028. Esto subraya la importancia de desarrollar centros de datos ecológicos y otras infraestructuras preparadas para la IA a fin de respaldar las crecientes demandas de las tecnologías de IA. La infraestructura industrial en la nube también facilitará las oportunidades basadas en la IA en diversas industrias, como la fabricación y la gestión del agua.
A medida que avanzan las tecnologías de IA, garantizar la privacidad de los datos será cada vez más importante para proteger la información financiera sensible.
El auge de la IA en los mercados financieros, incluidos los emergentes, seguirá impulsando la innovación y el crecimiento de la productividad, ofreciendo nuevas oportunidades a empresas e inversores. A medida que las tecnologías de IA se integren más en los sistemas financieros, su impacto en la economía mundial será cada vez más profundo, configurando el futuro de las finanzas.
En este panorama en rápida evolución, adelantarse a las tendencias de la IA y aprovechar sus capacidades será crucial para las empresas financieras que pretendan mantener una ventaja competitiva. Al adoptar estos avances, las empresas pueden desbloquear nuevos niveles de eficiencia, innovación y crecimiento.
Resumen
En resumen, el poder transformador de la IA en los mercados financieros es innegable. Desde la mejora de la eficiencia operativa y la gestión de riesgos hasta la provisión de análisis de datos en tiempo real y perspectivas predictivas, la IA está remodelando la industria financiera. Su impacto indirecto en la inflación a través de la reducción de los costes de producción y la bajada de los precios subraya aún más su importancia en el contexto económico más amplio. Estos avances tecnológicos están impulsando a la industria financiera hacia una mayor eficiencia e innovación.
Plataformas innovadoras como InvestGlass están a la vanguardia de esta revolución de la IA, ofreciendo herramientas avanzadas que impulsan el crecimiento de la productividad y la toma de decisiones estratégicas. Al aprovechar las tecnologías de IA, los profesionales financieros pueden lograr una mayor eficiencia, mejorar la satisfacción del cliente y navegar por las complejidades de los mercados financieros modernos.
De cara al futuro, la continua adopción y evolución de la IA desempeñará un papel fundamental en la configuración del sector financiero. Adoptar estos avances será esencial para las empresas y los inversores que busquen prosperar en un mercado cada vez más dinámico y competitivo.
Preguntas frecuentes
¿Qué es InvestGlass?
InvestGlass es una plataforma suiza basada en la nube diseñada para mejorar la eficiencia y la satisfacción de los clientes de los profesionales financieros a través de herramientas de automatización de ventas y soluciones CRM.
¿Cuáles son las características de InvestGlass?
InvestGlass ofrece la incorporación digital potenciada por IA, CRM, gestión de carteras, automatización sin código y automatización del marketing. Proporciona una configuración rápida con IA, opciones personalizables y uso on-prem o en la nube suiza.
¿Para quién está diseñado InvestGlass?
InvestGlass se ha diseñado para los profesionales financieros que buscan una solución de ley en la nube fuera de EE.UU. y para los bancos que desean transformar sus operaciones de onboarding digital. Está adaptada a las necesidades de estos grupos específicos.
¿Cómo afecta la IA a la inflación en los mercados financieros?
La IA en los mercados financieros puede reducir los costes de producción y las ineficiencias operativas, lo que se traduce en una bajada de los precios de los bienes y servicios. Esto, a su vez, puede ayudar a mitigar las presiones inflacionistas.
¿Qué consideraciones reglamentarias existen para la IA en los mercados financieros?
En conclusión, las consideraciones reglamentarias para la IA en los mercados financieros incluyen garantizar la seguridad, la equidad, la gestión de los riesgos de ciberseguridad y proporcionar directrices claras, con los reguladores financieros federales aplicando las leyes existentes y las directrices de supervisión para abordar estas preocupaciones.