El streaming financiero
UBS prueba los algoritmos que utilizan Spotify y Netflix, pero en lugar de música y series, los clientes podrán elegir la inversión que más les convenga.
Elegir una inversión tal vez pronto se parecerá más a elegir un programa de televisión o encontrar música en Spotify.
UBS estudia poder aplicar los algoritmos de recomendación para sugerir operaciones a sus clientes de gestión de activos y fondos de cobertura, algoritmos similares a los que utiliza un conjunto de empresas de tecnología de consumo.
El movimiento se encuentra en sus primeras etapas de desarrollo, con la tarea de recomendar de manera confiable operaciones a los inversionistas, algo que plantea un reto muy diferentes a sugerir una nueva banda indie para escuchar o qué serie nueva hay que ver.
No obstante, la teoría general detrás de la iniciativa es la misma, ya que el sector de finanzas toma prestadas cada vez más las innovaciones de las empresas de tecnología de Silicon Valley. El aumento de la presión sobre los costos en los bancos, junto con el aumento de los operadores del mercado alimentados por computadoras, llevó a los bancos a aumentar la inversión en su tecnología y explorar nuevas formas de automatizar algunas de sus operaciones principales.
“Imagine cómo era el mundo cuando veía la televisión y tenía que pasar los canales, mientras que ahora, no solamente es bajo demanda, su presentación es para que pueda encontrar fácilmente lo que está buscando”, dice Giuseppe Nuti, quien dirige ciencia del datos en tipo de cambio, tasas y crédito de Laboratorio de Desarrollo Estratégico de UBS.
Nuti agrega: “Eso es lo que estamos tratando de hacer para nuestros clientes, les presentamos una las opciones de probables operaciones interesantes en las que puedan invertir”.
Los clientes de un banco a menudo escuchan las recomendaciones de vendedores capacitados. UBS espera hacer que este proceso sea más automatizado, tomando en cuenta el comportamiento anterior de las operaciones de un cliente para evaluar si podría interesarle una transacción específica.
Y esto no solo es para clientes. La tecnología debería ayudar a identificar inversores que deseen comprar algo que UBS trata de vender, y viceversa.
“Un buen vendedor llama a su cliente y repasa lo que cree que será interesante durante el día”, dice Nuti. “Tratamos de automatizar. Significa que el trabajo de un vendedor, que de muchas maneras se mantiene inmune a la revolución tecnológica, probablemente cambie”.
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Actualmente se hacen pruebas del algoritmo en el negocio de operaciones de bonos corporativos del banco, pero se tiene la esperanza de ampliarlo a otras clases de activos.
Por el momento, las recomendaciones que presenta la tecnología se envían a los vendedores para que ellos decidan si se las deben pasar a los clientes. Pero con el tiempo, el plan es eliminar al intermediario.
El desafío es encontrar suficientes datos para conectarlos al motor de recomendaciones para que se produzcan resultados confiables, dice Nuti. Cada nuevo programa de televisión que se ve o canción que se escucha es una señal de lo que le gusta a una persona. Pero es más difícil agrupar las operaciones en temas similares, dice Nuti, porque las personas realizan las transacciones por razones muy específicas.
Otros expertos en operaciones electrónicas también piden cautela. “Si bien suena inteligente y avanzado, un cliente en definitiva debe hacer muchas preguntas sobre la construcción de un algoritmo de recomendación de ese tipo”, dice Christian Hauff, cofundador de Quantitative Brokers, una compañía de algoritmos de operación. “Crear y manejar una cartera de instrumentos financieros no es lo mismo que crear y administrar una lista de reproducción”.