La nueva tecnología de IA causa expectación y preocupación entre las administradoras de crédito privado
La nueva tecnología de IA causa expectación y preocupación entre las administradoras de crédito privado CONTENIDO LICENCIADO POR THE WALL STREET JOURNAL ders Capital, con US$ 94 mil millones en fondos de mercados privados, señaló la semana pasada que creó un sistema patentado para emplearlo en la negociación llamado Generative AI Investment Analyst.
Schroders Capital, la rama de inversión de Schroders que cotiza en bolsa, utiliza la tecnología para acelerar el análisis de grandes volúmenes de datos y acelerar los procesos de debida diligencia para generar una parte significativa de los resúmenes de inversión preliminares.
Pero la firma aseguró que somete la tecnología a "una vigilancia y control humanos continuos y extensos", con la intención de mejorar su desempeño y extenderla a otras áreas de sus operaciones de mercados privados. "Por último, la decisión de inversión la vamos a tomar nosotros, no el instrumento mismo", manifestó Steven Yang, jefe de inversiones de riesgo globales de la firma. "Es casi como un copiloto.
Es para ayudarle a que sea más productivo". El año pasado, el gigante de la banca minorista JPMorgan Chase creó un modelo basado en IA Liquidity, que se centra principalmente en el crédito, empezó a utilizar instrumentos de IA en 2017. Liquidity, por lo general, respalda a compañías tecnológicas patrocinadas por títulos privados a través de la extensión de cheques por un total aproximado de US$ 35 millones, en promedio, según la firma. Esta institución cuenta con cerca de 165 empleados, casi la mitad de ellos son científicos de datos. Los sistemas de IA patentados de la firma se han desarrollado mediante el uso de datos de fuentes que incluyen presentaciones reglamentarias públicas, relatos noticiosos y documentos que han proporcionado prestatarios. Los sistemas también recopilan datos de registros contables, de facturación y bancarios para desarrollar análisis que se emplean para guiar la toma de decisiones. Aumentar la velocidad y eficiencia de la documentación y el análisis son los beneficios más comunes que derivan del uso de la IA generativa según sostienen muchas instituciones financieras.
La administradora de activos con sede en Londres SchroA medida que las firmas de crédito privado recurren cada vez más a la inteligencia artificial (IA) en busca de una ventaja competitiva, la nueva tecnología está provocando preocupación entre los profesionales del área de inversión por el sesgo en los conjuntos de datos, como también por la seguridad laboral.
Los factores que llevan a las firmas a buscar alguna ventaja que puedan encontrar en los sistemas de IA generativa incluyen intensificar la competencia entre las administradoras de activos en el mercado de préstamos no bancarios.
Para algunos, la IA que se deriva de modelos grandes de lenguaje y tecnologías de aprendizaje automático ayuda a sus negociadores a examinar acuerdos potenciales y desarrollar estrategias de inversión. "Nuestra administradora de fondos es nuestra plataforma (de IA)", señaló Reggie Mills, jefe del grupo de instituciones financieras con sede en Londres de la administradora de activos Liquidity Group, lo que recalca hasta qué punto algunas firmas de préstamo privado dependen de esta tecnología. Los sistemas de IA generativa pueden crear contenido con base en patrones y estructuras que se perciben en los datos que se utilizan para "capacitar" los sistemas.
Hace un año aproximadamente, un estudio consultó a casi 75 jefes de finanzas de grandes organizaciones y encontró que el 22% estaba investigando activamente usos para la IA generativa en el campo de las finanzas y otro 4% estaba buscando pilotos de la tecnología, según la firma c o n s u l t o r a d e l a i n d u s t r i a McKinsey.
En una conferencia en septiembre en París, el director ejecutivo de Blackstone, Steve Schwarzman, advirtió a los líderes de la industria de títulos privados sobre el riesgo de adoptar la actitud de "enterrar la cabeza en la arena" con respecto a la IA.
Aproximadamente seis meses más tarde, un análisis de S&P Global Market Intelligence de teleconferencias de ganancias de títulos privados sobre los resultados del primer trimestre mostraba una duplicación en la cantidad de debates sobre la IA en comparación con el primer trimestre del año pasado.
Este mes, Goldman Sachs Group está desplegando un sistema de IA generativa que se va a utilizar para el desarrollo de código en el gigante de Wall Street. para examinar más de 20 años de discursos de la Reserva Federal y encontrar posibles señales comerciales.
En noviembre, ejecutivos de Goldman, el que hace poco reunió un fondo de préstamo privado de US$ 20 mil millones, afirmaron en una conferencia de la industria que el banco tenía una docena de proyectos de IA en marcha.
En Liquidity, la firma aumenta su eficiencia utilizando sistemas de IA para ayudar a redactar las hojas de términos que resumen los elementos clave de los potenciales acuerdos de crédito privado dentro de unos tres días en lugar de las habituales seis a ocho semanas que esto puede tardar sin utilizar la nueva tecnología, explicó Ron Daniel, cofundador y jefe ejecutivo de Liquidity Group. La administradora de activos realiza gestiones sobre casi 7 mil compañías al año con solo siete analistas, indicó, y afirmó que ese volumen tan alto es posible gracias a los sistemas de IA. Los grandes acuerdos pueden tardar nueve meses a un año en cerrarse. La plataforma de Liquidity puede reducir en forma significativa ese lapso, aseguró Daniel.
Sin embargo, a medida que la tecnología de IA se utiliza cada vez más para realizar tareas rutinarias, podrían aumentar las preocupaciones por la inclusión inadvertida de sesgos en los conjuntos de datos que se utilizan en el desarrollo de modelos de IA y su influencia en los resultados que producen los sistemas, observó Ryan Bulkoski, socio de Heidrick & Struggles, una compañía consultora de administración y búsqueda de ejecutivos. "El riesgo asociado con la IA generativa se encuentra en la calidad de los datos, los que pueden contener prejuicios o imprecisiones, y tergiversar potencialmente las decisiones de suscripción para las instituciones de préstamo de crédito privado", señaló Valentin Braun, director de la división de soluciones de riesgo integradas de Moody's. "Garantizar datos de alta calidad y libres de prejuicios es crucial". Igualmente han surgido preocupaciones sobre sesgos en la IA en Atalaya Capital Management, una firma de i n v e r s i o n e s q u e utiliza IA generativa en sus procesos de toma de decisión.
La tecnología revela sus límites cuando cambian los contextos de los acuerdos. "Si entramos en una nueva clase de activos o en una nueva geografía, eso no se va a saber", dijo Andy Halleran, jefe de ciencia de datos en Atalaya, la que administra aproximadamente US$ 10 mil millones. "Solo se va a saber lo que se ha visto antes". Atalaya está grabando conversaciones con altos miembros del equipo de inversión sobre cómo buscan, preparan y ejecutan los acuerdos. Luego planea introducir las conversaciones transcritas en un sistema de IA que pueda convertir los comentarios en un contenido más digerible, como resúmenes, que se puedan compartir con otros miembros del equipo.
Debido a la necesidad de hacer ajustes para los sesgos, gran parte del trabajo que ha hecho el equipo de desarrollo de Atalaya termina enfocándose en los ingresos de datos en vez de centrarse en los elementos de modelado. Halleran explicó que la idea es asegurar que el modelo de IA se base en datos correctos y permita extrapolaciones razonables, por ejemplo, de los practicantes de verano. Atalaya, la que se centra en préstamos con base en activos e inversiones en oportunidades especiales, cuenta con más de 100 empleados. Los profesionales subalternos manejan muchas de las tareas en las que pueden ayudar los sistemas de IA, lo que facilita el trabajo para los practicantes, analistas y asociados, quienes se vuelven más eficientes, dijo Halleran. Sin embargo, eso también puede causar preocupaciones sobre la seguridad laboral, si los sistemas pueden reducir la carga de trabajo hasta tal punto que la cantidad de empleados subalternos se pueda recortar.
Halleran afirmó que eso no está sucediendo en Atalaya. "Las finanzas, en muchas formas, son u n n e g o c i o d e aprendizaje, y desde nuestro punto de vista, los asociados y analistas subalternos de hoy van a ser los líderes de mañan a ", m a n i f e s t ó. "Como tal, en lugar de reemplazar al personal, creemos q u e l a I A p u e d e ayudar a cerrar esa brecha al ayudarnos a mejorar la calidad de aprendizaje para los miembros de nuestro equipo subalterno". En lugar de reemplazar a los profesionales del área de crédito privado en funciones de nivel básico, la IA puede que les permita mejorar sus habilidades en forma más rápida y enfocarse en actividades de más alto valor, como identificar potenciales riesgos de acuerdos, según Atalaya.
Igualmente, puede acelerar la productividad de los nuevos empleados, lo cual dé como resultado que se pase más tiempo en actividades que agreguen valor y menos en funciones de oficina como recopilar y limpiar datos, indicó Halleran.
Artículo traducido del inglés por "El Mercurio". Industria financiera: La nueva tecnología de IA causa expectación y preocupación entre las administradoras de crédito privado ISAAC TAYLOR THE WALL STREET JOURNAL La inquietud por el sesgo de los datos y la seguridad laboral a medida que aumenta el uso de la inteligencia artificial podría moderar el entusiasmo entre las instituciones de préstamo.
ESTUDIO Una encuesta entre jefes de finanzas de grandes organizaciones encontró que el 22% estaba investigando activamente usos para la IA generativa en el campo de las finanzas, según la firma consultora de la industria McKinsey. En algunas empresas, los sistemas generativos de IA se están integrando en la toma de decisiones de inversión. THOMAS R. LECHLEITER / THE WALL STREET JOURNAL.