La inteligencia artificial en finanzas es una herramienta poderosa cuando se analiza en tiempo real las actividades de cualquier mercado o ambiente. Es posible hacer predicciones y generar detalles basados en múltiples variables, indispensables para la planeación financiera.
Los servicios financieros se sitúan entre los más beneficiados por la inteligencia artificial. Como aplicaciones concretas dentro del mundo financiero caben destacar:
- Trading cuantitativo: la IA es especialmente útil en este proceso, en el que se usan grandes conjuntos de datos para identificar patrones que se usan para la compra/venta posterior. Las aplicaciones de IA pueden analizar estos sets de datos de una forma más rápida y más eficiente.
- Banca personalizada: un estudio de Accenture, “Beyond Digital: how can Banks meet Customer demands?” asegura que el 54% de los clientes quiere herramientas que le ayuden a controlar su presupuesto y poder hacer ajustes de gasto en tiempo real. Los asistentes con IA, como chatbots, generan avisos financieros personalizados y procesamiento de lenguaje para proveer de ayuda inmediata al cliente.
Muchas estrategias de trading están basadas en el uso de indicadores técnicos. ¿Cómo podemos estar seguros de que estas estrategias darán buenos resultados en el futuro? El análisis de big data proporciona una solución parcial a este interrogante, nuestros modelos se construyen utilizando datos históricos, por lo que en el mejor de los casos, podemos determinar si una estrategia ha tenido éxito en el pasado. Si asumimos la premisa de que «lo que fue eficaz en el pasado seguirá siendo efectivo en el futuro», podemos estar tranquilos, pero esta afirmación no siempre se cumple. Aquí es donde entran en juego otras tecnologías como la inteligencia artificial.
Las Máquinas de Soporte Vectorial, conocida por sus siglas como MSV, es un algoritmo de aprendizaje que nos permite clasificar un conjunto de datos en función de ciertas propiedades. A diferencia de otros modelos de aprendizaje, hace uso de funciones lineales, por lo que resulta relativamente sencillo aplicar y entender las bases de este algoritmo.
A la hora de aplicarlo al mercado financiero, buscamos evaluar cada operación en base a unas características dadas al programa como el volumen, la volatilidad, etc. Además del balance cuando cerramos cada operación para identificar cuáles refieren un retorno positivo o negativo.
El siguiente paso consiste en agrupar por intervalos el valor de cada característica y evaluar cuántas operaciones, para cada combinación de intervalos, han resultado positivas y negativas.
Esto nos va a dar una idea del entorno de mercado más favorable para nuestro sistema. El objetivo es claro: descartar las combinaciones que presenten una baja probabilidad de acierto y permitir que nuestro robot ejecute las órdenes solo en los entornos favorables, aquellos que presenten una alta probabilidad de acierto.
