A medida que la industria de los mercados de capitales se ha expandido tanto en alcance como en complejidad, la investigación solo se ha vuelto más esencial. Desde finales del siglo XX, la globalización, la especialización y los marcos regulatorios cada vez más complejos tienen una investigación elevada de un interesante diferenciador competitivo a un imperativo competitivo. Ahora, con la aplicación de soluciones de IA cada vez más poderosas, la investigación está a punto de convertirse en el issue definitorio para determinar a los ganadores y perdedores en un paisaje que cambia rápidamente.
En Microsoft, desarrollamos asociaciones tecnológicas altamente personalizadas a largo plazo con empresas de servicios financieros de todo el mundo. Cada vez más, esto incluye co-innovación con AI para ayudar a desbloquear el nuevo valor comercial y profundizar las relaciones con los clientes. En la actualidad, mejorar la investigación y el análisis con IA es una de las principales palancas de transformación para bancos de inversión, empresas de gestión de activos y proveedores de datos financieros y análisis. En muchos casos, está ayudando a resolver desafíos de larga knowledge en torno a obtener un mayor valor de los datos y convertir rápidamente las concepts en una ventaja competitiva.
Al darse cuenta de la promesa de la investigación basada en datos a través de AI
La IA está cambiando rápidamente la naturaleza y el valor de los análisis avanzados en la investigación. El análisis tradicional ha ayudado a las empresas durante mucho tiempo a comprender lo que sucedió y por qué, pero la IA les está ayudando a predecir lo que sucederá a continuación y prescribe cursos de acción óptimos en tiempo actual.
Este cambio del análisis retrospectivo a la inteligencia proactiva puede ayudar a las empresas a desbloquear nuevas fuentes de valor y, en última instancia, desarrollar nuevos productos innovadores que redefinen el panorama competitivo.
Como las empresas innovadoras reconocen el potencial de la IA, también ven la oportunidad de abordar los desafíos de larga knowledge que obstaculizan una investigación efectiva. Entre estos:
- Sobrecarga de datos y complejidad
Los mercados financieros se inundan con volúmenes masivos de datos de fuentes diversas, a menudo aisladas, que pueden ser difíciles de integrar y sintetizar. Esto hace que sea difícil acceder a los datos correctos en el momento correcto, lo que puede retrasar 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 datos a escala para ofrecer información oportuna y procesable. - Flujos de trabajo fragmentados a través de viajes de usuario
Los analistas de investigación con frecuencia luchan por navegar grandes volúmenes de datos dispares alojados en sistemas, herramientas y formatos desconectados, lo que lleva a la compilación y síntesis de datos manuales que llevan mucho tiempo. El aumento de herramientas, aplicaciones y estructuras de datos no integradas interrumpe los flujos de trabajo comerciales y puede conducir a ineficiencias, duplicación del esfuerzo, 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 convencionales, los fundamentos de la empresa, los informes de la industria y las bases de datos, que a menudo carecen de información en tiempo actual 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, al tiempo que facilita la incorporación de fuentes alternativas y en tiempo actual, lo que aumenta la precisión predictiva y la capacidad de respuesta a los cambios del mercado. - Sobrecarga de información y restricciones de tiempo
Los profesionales de la investigación y los analistas siempre tienen el desafío de mantenerse al día con los informes, los correos electrónicos, las reuniones y los chats. La sobrecarga tiende a retrasar la toma de decisiones y aumenta el riesgo de oportunidades perdidas. Los estrictos requisitos de cumplimiento regulatorio agregan demandas adicionales.
Cinco formas de IA redefine el valor de la investigación en servicios financieros
AI ofrece a las empresas de servicios financieros nuevas soluciones a estas barreras y oportunidades de larga knowledge para usar datos de nuevas maneras que puedan diferenciar sus ofertas. Aquí hay cinco áreas importantes donde la IA puede cambiar el juego:
1. Análisis anticipado con análisis con IA
Analytics con alimentación de IA faculta a los analistas de investigación para que reduzcan el ruido de la sobrecarga de información y extraen concepts valiosas con velocidad y precisión sin precedentes. La combinación de IA con análisis predictivo faculta a los investigadores para analizar los patrones históricos más profundamente, identificar tendencias emergentes y tomar decisiones de inversión más informadas. En última instancia, esto puede ayudar a mejorar el compromiso y las tasas de ganar.
Un excelente ejemplo de esto es nuestra asociación con Moody’s donde nosotros soluciones innovadoras desarrolladas para la investigación y la evaluación de riesgos. El asistente de investigación de Moody, aumenta significativamente la productividad y la efectividad, con los usuarios que informan hasta un 80% de ahorro de tiempo en la recopilación de datos y el 50% en el análisis durante la fase piloto.1
2. Acelerar la eficiencia operativa a través de la automatización inteligente
Los procesos de investigación tradicionales, como la compilación de datos manuales, la síntesis y la generación de informes, requieren mucho tiempo y son propensos a errores. La automatización con AI los transforma integrando fuentes de datos, automatizando tareas repetitivas y promoviendo una colaboración perfecta entre los equipos, lo que da como resultado tiempos de respuesta más rápidos, costos operativos reducidos y una eficiencia operativa mejorada.
Con herramientas como Copiloto de Microsoft, Agente de investigadores y agente analistalas empresas pueden aumentar significativamente la productividad y la eficiencia operativa. Estos asistentes con IA pueden manejar tareas tales como resumiendo los informes de los inversores y las llamadas de ganancias, creando visualizaciones listas para la presentación a partir de datos sin procesar y redactar documentos de investigación y información lista para el cliente rápidamente. Esto libera un tiempo valioso para que los analistas se centren en actividades de mayor valor, como el análisis estratégico y la participación del cliente.
3. Entregue concepts en tiempo actual
Para ayudar a cumplir con el ritmo acelerado de los negocios, las aplicaciones con alimentación de IA permiten a las empresas de servicios financieros a superficie de las concepts en tiempo actual de una variedad de fuentes, incluidas las noticias del mercado, los informes de ganancias y las redes sociales.
Pasar el conocimiento en todas las plataformas ayuda a los analistas a identificar las tendencias emergentes más rápido y desarrollar mejores estrategias de inversión. Por ejemplo, la IA puede monitorear continuamente las fuentes de noticias globales y las señales de sentimiento para identificar indicadores tempranos de los cambios del mercado y las posibles interrupciones. Las empresas pueden usar esta información para reaccionar rápidamente y tomar decisiones proactivas de inversión antes de los competidores.
Las empresas pueden construir nuevas soluciones con IA que incorporan datos en tiempo actual en búsquedas, personalización y recomendaciones avanzadas, utilizando innovaciones como el poderoso Base de datos vectorial construida por KXEsencialmente, 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 actual en acciones en tiempo actual.
4. Empoderar a los empleados con experiencias de alto valor
Las herramientas con AI pueden transformar cómo los profesionales de servicios financieros trabajan con herramientas y soluciones que respaldan las funciones de investigación más críticas, como el modelado financiero y la preparación del libro de cables. Los procesos pueden ser significativamente simplificados mientras permanecen interoperables, seguros y cumplidos.
Un buen ejemplo de esto es la innovación resultante de nuestro Asociación estratégica a largo plazo con LSEG (London Inventory Alternate Group) para transformar datos con soluciones de análisis y productividad de próxima generación. Un avance reciente es el lanzamiento de la Complemento del espacio de trabajo de Lsegque integra concepts con AI 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 manera 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 intelectualmente, liberando el tiempo para el análisis de mayor valor y el pensamiento estratégico, y ayudando a atraer y retener el mejor talento.
5. Profundizar la comprensión del mercado
Los análisis con AI están transformando cómo los analistas entienden los mercados y convierten las concepts en acción. Al procesar grandes cantidades de datos financieros en tiempo actual, la IA puede descubrir patrones y correlaciones complejas que anteriormente eran indetectables, como el sentimiento del mercado de los artículos de noticias y las redes sociales o un pulso en tiempo actual sobre el sentimiento de los inversores o la dinámica del mercado. Los modelos de aprendizaje automático pueden predecir los movimientos del precio de las acciones con una mayor precisión integrando diversas fuentes de datos, incluidos los indicadores económicos y las métricas de desempeño de la empresa.
Una visión más rica de las fuerzas y la dinámica del mercado se traduce en una mejor toma de decisiones y estrategias de inversión más nítidas. Ayuda a las empresas a anticipar los riesgos y oportunidades emergentes antes, 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 de agente
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 la información de forma autónoma de diversas fuentes y superficies proactivamente concepts relevantes, o incluso sugerir acciones estratégicas basadas en desarrollos en tiempo actual.
En el horizonte cercano, los agentes avanzados de “orquestador” se centrarán en nuevas capacidades en áreas funcionales distintas como inteligencia de mercado, agregación de datos, simulación de estrategia, informes y cumplimiento. Esto tiene el potencial de poderosas ventajas competitivas, ayudando a los analistas a mantenerse a la vanguardia de los cambios de mercado, hacer predicciones más precisas y entregar recomendaciones de mayor impacto.
Obtenga más información
Microsoft para servicios financieros
Desbloquear el valor comercial y profundizar las relaciones con los clientes en la period de la IA
1 Relaciones con inversores de Moody, “Moody’s lanza Moody’s Analysis Assistant”, diciembre de 2023.
Andrew Comas es director de estrategia comercial en Microsoft, impulsando iniciativas estratégicas y alineación interfuncional en los sectores de servicios financieros e industria (FSI). Con una profunda experiencia en los mercados de capitales y la transformación digital, Andrew se asocia estrechamente con el liderazgo senior para dar forma a las prioridades del mercado y acelerar la innovación. Le apasiona traducir necesidades comerciales complejas en estrategias procesables que brinden un impacto medible y un valor a largo plazo.
Ver más artículos de este autor
Claudia Hauser es directora de Microsoft Worldwide Monetary Companies, liderando soluciones a escala world para mercados de capitales y gestión de patrimonio. Con más de 25 años de experiencia en servicios financieros y tecnología, aporta una profunda experiencia en la industria, liderazgo y un sólido historial en participación del cliente y estrategia de socios. A Claudia le apasiona alinear las necesidades comerciales con soluciones innovadoras para impulsar la transformación y ofrecer valor en todo el ecosistema de servicios financieros.
Ver más artículos de este autor
