El debate sobre el papel que la tecnología, y en concreto la inteligencia artificial, puede tener en la gestión de carteras es cada vez mayor. Desde TechRules, firma de soluciones financieras, destacan el uso del conocido Machine Learning para mejorar el rendimiento de la gestión de carteras.
Según explicar la firma, el Machine Learning o aprendizaje automático tiene como objetivo hacer que las máquinas puedan aprender de grandes volúmenes de datos, sacar conclusiones y optimizar, en la medida de lo posible, las tareas que realizan mejorando su retorno, eficiencia y resultados. “Por lo tanto, las máquinas aprenden solo a través de algoritmos y un proceso inductivo”, matiza.
Su aplicación tiene sentido en el entorno actual, en el que los datos se han convertido en el “petróleo del futuro”, según TechRules. El aprendizaje se construye mediante la identificación de modelos y el desarrollo de la capacidad de asociar ideas, conceptos, resultados, datos de proceso o cualquier otra cosa que pueda extraer datos. Estos procesos no pueden ser realizados por seres humanos y se pueden hacer mediante una máquina alrevelar conocimiento oculto en la data.
Según la firma, existen maneras diferentes, según el tipo de algoritmo, de que este aprendizaje se lleve a cabo:
- Aprendizaje Supervisado: consiste en transmitir a una máquina ejemplos de problemas que se han resuelto para que aprenda a resolver problemas similares en el futuro. Entre este tipo de aprendizaje por aprendizaje automático, se utiliza por ejemplo en el reconocimiento facial o de imágenes.
- Aprendizaje no supervisado: este algoritmo tiene ejemplos a su disposición, pero sin una plantilla definida. Por lo tanto, debe poder reconocer patrones de manera autónoma para poder hacer coincidir nuevas entradas en el sistema o, lo que es lo mismo, para poder determinar, por ejemplo, qué objeto es.
- Aprendizaje por refuerzo: este es un algoritmo para el aprendizaje empírico (por “ensayo y error”).Esto significa, en otras palabras, que aprende de acuerdo con lo que está sucediendo en su entorno a partir de los comentarios que recibe en respuesta a sus acciones. De esta forma, mejora sus procesos a medida que surgen modelos y surgen buenos resultados. Se perfeccionan los procesos de prueba y se prueba al máximo nivel posible de eficiencia
Aplicaciones de aprendizaje automático
Según la experiencia de TechRules, “mediante el uso de robots financieros, los esfuerzos se reducen, los procesos se simplifican y los rendimientos se maximizan. Estos Robots financieros puede ofrecer consultoría financiera, es decir, una inversión personalizada para cada entidad financiera y ofrece sofisticados análisis de mercado disponibles en muy corto espacio de tiempo. Esta tecnología puede ser utilizada por profesionales de gestión patrimonial o inversores finales”
La firma usa este tipo tecnología en su roboadvisor, que ofrecen simplicidad; lo cual considera que es un factor clave gracias a estas plataformas innovadoras. “Los roboadvisors respaldados por el aprendizaje automático han abierto una gama completa de nuevas posibilidades para los inversores al mejorar constantemente las opciones existentes y herramientas de gestión don el objetivo de mejorar la disponibilidad y el acceso a cualquier persona sin discriminación de perfil ni volumen de inversión”, concluye.
Por Fórmate a Fondo
