{"id":27032,"date":"2023-03-17T16:05:29","date_gmt":"2023-03-17T16:05:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cityfalcon.ai\/blog\/?p=27032"},"modified":"2023-03-17T16:05:29","modified_gmt":"2023-03-17T16:05:29","slug":"how-will-generative-ai-such-as-chatgpt-affect-the-financial-markets","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cityfalcon.ai\/blog\/es\/investments\/how-will-generative-ai-such-as-chatgpt-affect-the-financial-markets\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo afectar\u00e1 la IA generativa como ChatGPT a los mercados financieros?"},"content":{"rendered":"

El lanzamiento de ChatGPT y la incorporaci\u00f3n de Bing ha dado lugar a una serie de lanzamientos de inteligencia artificial de alto perfil. Si bien el momento de precipitaci\u00f3n de la singularidad de AGI (inteligencia general artificial) a\u00fan no est\u00e1 sobre nosotros, la IA generativa y estos chatbots de prueba de Turing ciertamente cambiar\u00e1n el panorama en muchas industrias, incluida nuestra propia industria de finanzas e inversiones.\u00a0<\/span><\/p>\n

Aqu\u00ed analizamos las \u00e1reas dentro de las finanzas que probablemente se ver\u00e1n afectadas, c\u00f3mo se ver\u00e1n afectadas, los riesgos de las mismas y d\u00f3nde entran nuestros propios productos, ya sea que esos productos ya est\u00e9n en el mercado o en la hoja de ruta.\u00a0<\/span><\/p>\n

Algoritmos comerciales<\/b><\/h4>\n

La IA generativa puede ayudar a desarrollar algoritmos comerciales m\u00e1s avanzados mediante el an\u00e1lisis de grandes conjuntos de datos, el reconocimiento de patrones y la generaci\u00f3n de predicciones o decisiones para capitalizar las ineficiencias del mercado. La forma en que los algoritmos de negociaci\u00f3n tempranos afectaron a los mercados, esto podr\u00eda conducir a un aumento de las estrategias de negociaci\u00f3n algor\u00edtmica y de alta frecuencia, lo que podr\u00eda afectar la din\u00e1mica y la liquidez del mercado. Una pregunta es si la IA generativa exacerbar\u00eda las fallas repentinas o mitigar\u00eda su gravedad.\u00a0<\/span><\/p>\n

Otra cuesti\u00f3n es la composici\u00f3n de los "grandes conjuntos de datos", y creemos que esto ir\u00e1 mucho m\u00e1s all\u00e1 de las entradas num\u00e9ricas para incluir contenido ling\u00fc\u00edstico, especialmente porque la psicolog\u00eda del mercado depende en gran medida de los acontecimientos actuales. Nuestros propios datos, es decir, noticias y otras fuentes textuales de informaci\u00f3n, est\u00e1n listos para formar la base de las recomendaciones impulsadas por NLU. Ya podr\u00edamos hacerlo con algunos de nuestros clientes que est\u00e1n basados en algoritmos.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Gesti\u00f3n de la cartera<\/b><\/h4>\n

Las herramientas impulsadas por IA pueden optimizar las carteras de inversi\u00f3n mediante el an\u00e1lisis de datos hist\u00f3ricos, la generaci\u00f3n de predicciones y la recomendaci\u00f3n de estrategias de asignaci\u00f3n de activos. La IA generativa tambi\u00e9n puede ayudar a identificar activos no correlacionados para mejorar la gesti\u00f3n de riesgos a trav\u00e9s de la diversificaci\u00f3n. Con grandes conjuntos de datos, esta identificaci\u00f3n puede ser particularmente complicada, especialmente para los inversores minoristas y en el hogar que no tienen un equipo que los ayude a encontrar correlaciones. La parte "generativa" estar\u00eda transformando los patrones ocluidos en un lenguaje accionable por humanos para notificar a los humanos que dos activos ser\u00edan un gran par de diversificaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

An\u00e1lisis e investigaci\u00f3n financiera<\/b><\/h4>\n

La IA generativa puede procesar grandes cantidades de informaci\u00f3n, incluidos estados financieros, art\u00edculos de noticias e informes econ\u00f3micos, para generar informaci\u00f3n y recomendaciones para los inversores. Esto podr\u00eda conducir a un enfoque m\u00e1s basado en datos para la investigaci\u00f3n de inversiones y la toma de decisiones, incluso para los inversores tradicionales que se basaron principalmente en el "instinto" y la intuici\u00f3n al tomar la decisi\u00f3n final para apretar el gatillo de esa gran inversi\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Debido a que nuestros productos est\u00e1n fuertemente orientados hacia el an\u00e1lisis y la investigaci\u00f3n financieros, vemos dos advertencias importantes aqu\u00ed que nuestros productos podr\u00edan mejorar: las "alucinaciones" de IA y el mapeo de fuentes. Como Microsoft mostr\u00f3 vergonzosamente durante una demostraci\u00f3n<\/a>, la IA generativa bien puede estar a la altura de su nombre y generar resultados completamente falsos basados en datos extra\u00eddos del \u00e9ter. Estos a veces se denominan alucinaciones.\u00a0<\/span><\/p>\n

Adem\u00e1s, debido a que la precisi\u00f3n es primordial en la investigaci\u00f3n y la toma de decisiones financieras, tener acceso a las fuentes originales es fundamental. Con CityFALCON, los usuarios siempre pueden encontrar los art\u00edculos originales o los archivos de la empresa u otro material fuente para realizar una verificaci\u00f3n final de la integridad de los datos. En nuestra industria, la precisi\u00f3n es casi tan importante como tener cualquier dato.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

An\u00e1lisis de los sentimientos<\/b><\/h4>\n

Otra \u00e1rea en la que ya tenemos un producto utilizable es el an\u00e1lisis de sentimientos. La IA basada en NLP puede analizar grandes vol\u00famenes de datos de texto, como art\u00edculos de noticias, publicaciones en redes sociales y llamadas de ganancias, para medir el sentimiento de esas fuentes. Nuestro an\u00e1lisis de sentimiento<\/a> se aplica a art\u00edculos individuales (y en realidad a nivel de cl\u00e1usula), y los datos resultantes se asignan a temas y grupos de temas (incluso agregado a nivel de pa\u00eds<\/a>).\u00a0<\/span><\/p>\n

Nuestro enfoque utiliza m\u00e9todos supervisados para garantizar que los algoritmos se mantengan encaminados, y podemos controlar la perspectiva: un problema con los enfoques no supervisados y\/o de colaboraci\u00f3n colectiva aqu\u00ed es que diferentes personas tendr\u00e1n diferentes sentimientos sobre el mismo evento; esto es inevitable cuando tienes compradores y vendedores en lados opuestos.<\/span><\/p>\n

Adem\u00e1s, debido a esa dicotom\u00eda de compra\/venta, no damos una recomendaci\u00f3n de compra\/venta sino un sentimiento positivo\/negativo para el art\u00edculo o tema. Creemos que este enfoque es el m\u00e1s sensato para nuestros usuarios, quienes pueden estar del lado de la compra o de la venta de cualquier transacci\u00f3n.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Robo-asesores y finanzas personales<\/b><\/h4>\n

La IA generativa puede impulsar las plataformas de asesoramiento rob\u00f3tico, brindando asesoramiento financiero personalizado y servicios de gesti\u00f3n de inversiones a inversores minoristas a un costo menor que los asesores humanos tradicionales. Los servicios de asesor\u00eda rob\u00f3tica han estado en el mercado por un tiempo y es muy probable que aumenten sus enfoques actuales con cada nueva iteraci\u00f3n de la tecnolog\u00eda de IA. Tambi\u00e9n necesitan los datos para asesorarlos, algunos de los cuales podr\u00edan ser noticias, presentaciones e informes de la empresa, que podr\u00edamos proporcionar a trav\u00e9s de nuestra API, una hermosa red automatizada de flujos de datos.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Gesti\u00f3n de riesgos<\/b><\/h4>\n

Con su fortaleza central de analizar grandes cantidades de datos (\u00bfya se ha establecido el motivo?), Los modelos de IA pueden ayudar a evaluar y administrar el riesgo de manera m\u00e1s efectiva al identificar patrones y predecir posibles p\u00e9rdidas o incumplimientos. Por supuesto, esta \u00e1rea est\u00e1 lista para la discriminaci\u00f3n algor\u00edtmica y es muy probable que las regulaciones controlen estrictamente c\u00f3mo se pueden usar los algoritmos, alg\u00fan d\u00eda, ya que hasta ahora los gobiernos han estado muy atrasados en la regulaci\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas. La diversificaci\u00f3n antes mencionada podr\u00eda ser la gesti\u00f3n de riesgos para personas (e incluso equipos corporativos internos), en funci\u00f3n de los n\u00fameros. <\/span>y <\/span><\/i>informaci\u00f3n de texto procesada a trav\u00e9s de NLU<\/a>.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Cumplimiento normativo<\/b><\/h4>\n

La IA generativa puede ayudar a las instituciones financieras a automatizar las tareas de cumplimiento, como la presentaci\u00f3n de informes, en funci\u00f3n de los formularios y estructuras que dichas instituciones ya tienen. Regtech es un espacio popular para nuevas empresas y esperamos que esta \u00e1rea solo crezca. Esto es tangencial para nosotros, pero podr\u00edamos ayudar a proporcionar algunos de los informes y noticias para complementar el uso de las tecnolog\u00edas de registro de datos existentes.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

CHATBOTS<\/b><\/h3>\n

Un tipo espec\u00edfico de IA generativa (actualmente muy promocionada), los chatbots, pueden desempe\u00f1ar un papel valioso en los mercados financieros a trav\u00e9s de una multitud de aplicaciones.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Atenci\u00f3n al cliente<\/b><\/h4>\n

Los chatbots pueden manejar consultas de clientes de rutina y tareas de soporte, como verificaciones de saldo de cuenta, historial de transacciones y restablecimiento de contrase\u00f1a. Poner todo esto en un solo lugar y accesible a trav\u00e9s de una sola oraci\u00f3n es el verdadero valor agregado, ya que incluso los bancos de la vieja escuela han automatizado esto de una forma u otra para 2023.\u00a0<\/span><\/p>\n

Para nuestro propio chatbot, los usuarios pueden verificar el sentimiento de su lista de observaci\u00f3n, encontrar precios para sus activos observados, consultar tablas de m\u00e9tricas financieras y solicitar la presentaciones de fuentes originales<\/a> todo en una sola ventana. Con un componente de voz, esto podr\u00eda volverse tan f\u00e1cil como hablar. Esto no solo mejora la experiencia del usuario, sino que tambi\u00e9n podr\u00eda ayudar a los usuarios a procesar la informaci\u00f3n en conocimiento de una manera nueva e iluminar ideas de inversi\u00f3n previamente ocultas.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Educaci\u00f3n financiera<\/b><\/h4>\n

Una parte de la misi\u00f3n de CityFALCON es educar a los usuarios sobre los mercados financieros. Nuestro blog puede hacer esto para temas m\u00e1s complejos, y el chatbot de CItyFALCON podr\u00eda brindar m\u00e1s informaci\u00f3n sobre productos, estrategias de inversi\u00f3n y tendencias del mercado. Esto puede ayudar a aumentar la educaci\u00f3n financiera y empoderar a los usuarios para que tomen decisiones informadas sobre sus inversiones. Por supuesto, un riesgo importante son las malas recomendaciones, y siempre presionaremos a los usuarios para que verifiquen sus estrategias: no estamos pasando de NLP y NLU a robo-asesoramiento solo porque tenemos un chatbot.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Asesoramiento personalizado<\/b><\/h4>\n

Si bien actualmente no hacemos recomendaciones, otras empresas pueden usar chatbots para ofrecer asesoramiento financiero personalizado en funci\u00f3n de los objetivos financieros, la tolerancia al riesgo y las preferencias de inversi\u00f3n del usuario. Al aprovechar los algoritmos impulsados por IA, los chatbots pueden recomendar estrategias de inversi\u00f3n personalizadas, lo que ayuda a los usuarios a crear y administrar sus carteras de manera m\u00e1s efectiva. Esto ser\u00eda particularmente \u00fatil para que los asesores rob\u00f3ticos expliquen la asignaci\u00f3n de activos y reciban comentarios en tiempo real de sus usuarios, un potencial intrigante para los bucles de comentarios basados en NLU de chatbot a usuario y viceversa.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Noticias y an\u00e1lisis del mercado.<\/b><\/h4>\n

Por el contrario, nosotros <\/span>son <\/b>en el negocio de proporcionar a los usuarios noticias, actualizaciones y an\u00e1lisis del mercado en tiempo real. Los usuarios pueden recibir informaci\u00f3n relevante sobre acciones, bonos u otros instrumentos financieros directamente en el chatbot. Visualizamos nuestro chatbot permitiendo que un usuario interact\u00fae con nuestra plataforma y cualquier dato que ya exista, lo que significa no solo noticias sino Documentos corporativos<\/a>, el sentimiento e incluso elementos como los activos de tendencia se pueden entender dentro del chatbot CityFALCON.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Negociaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n<\/b><\/h4>\n

En alg\u00fan momento, podemos integrarnos con corredores para permitir el comercio desde CityFALCON, y nuestro chatbot podr\u00eda permitir a los usuarios ejecutar intercambios directamente a trav\u00e9s de la interfaz de chat. Por supuesto, es muy probable que los corredores tengan sus propios chatbots que tambi\u00e9n ayudar\u00e1n a los usuarios en este sentido. El procesamiento NLU de las entradas de los usuarios ser\u00eda absolutamente cr\u00edtico aqu\u00ed, porque los intercambios de dedos gordos basados en chatbots ser\u00edan catastr\u00f3ficos para la reputaci\u00f3n de los intermediarios.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

RIESGOS Y CONTRAMEDIDAS<\/b><\/h3>\n

Si bien la IA generativa y los chatbots ofrecen varios beneficios potenciales, persisten riesgos importantes y es probable que surjan otros nuevos. Estos incluyen preocupaciones sobre la privacidad de los datos (\u00bfde qui\u00e9n son los datos que se utilizan como fuente y se filtrar\u00e1n?), sesgo y discriminaci\u00f3n algor\u00edtmicos, infracci\u00f3n de derechos de autor y cr\u00e9dito robado, mayor volatilidad del mercado (especialmente si esos colapsos repentinos empeoran) y el potencial de inteligencia artificial. gener\u00f3 manipulaci\u00f3n del mercado. Adem\u00e1s, a medida que avanzan los sistemas de IA, el panorama regulatorio deber\u00e1 adaptarse para abordar estos desaf\u00edos emergentes y hacerlo en un entorno de cambio acelerado.<\/span><\/p>\n

Otra \u00e1rea de preocupaci\u00f3n son los usuarios que no cuestionan, que pueden comenzar a aceptar cualquier respuesta de chatbot como infalible. (Un problema aparte ser\u00eda la falta total de confianza debido a errores y alucinaciones de alto perfil). Esto aumenta enormemente las apuestas para cualquiera que implemente un chatbot en el espacio financiero. <\/span>Imagine la pesadilla legal para la empresa cuyo chatbot dice "compre acciones S al precio P" y una gran cantidad de inversores minoristas se queman. Un peque\u00f1o descargo de responsabilidad "esto es solo para fines educativos" puede no satisfacer a los tribunales si el mensaje corporativo claro es "u. Esta es una de las principales razones por las que estamos adoptando un enfoque de aprendizaje supervisado, aunque los esfuerzos son mayores que los enfoques no supervisados y no estamos haciendo recomendaciones sino la base de informaci\u00f3n para tomar tales decisiones.<\/p>\n

El enfoque supervisado tambi\u00e9n nos permitir\u00e1 rectificar el sesgo antes, ya que podemos estar atentos y volver a entrenar los modelos cada vez que el sesgo comience a aparecer. est\u00e1, para ser claro, mucho menos regulado que los que se ocupan de los pagos, transacciones y flujos de capital reales).<\/span><\/p>\n

En general, la IA generativa, las aplicaciones NLU y los chatbots tienen el potencial de mejorar las experiencias de los usuarios, agilizar las operaciones y mejorar la entrega de contenido financiero para los usuarios, ya sean empresas o minoristas. Tambi\u00e9n es probable que planteen muchos desaf\u00edos para los reguladores y quienes implementan las tecnolog\u00edas, y estamos preparados no solo para brindar los servicios demandados, sino tambi\u00e9n para mitigar los riesgos con aprendizaje supervisado y ser conscientes de esos riesgos desde el principio.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El lanzamiento de ChatGPT y la incorporaci\u00f3n de Bing ha dado lugar a una serie de lanzamientos de inteligencia artificial de alto perfil. Si bien el momento de precipitaci\u00f3n de la singularidad de AGI (inteligencia general artificial) a\u00fan no est\u00e1 sobre nosotros, la IA generativa y estos chatbots de prueba de Turing... 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