La IA predictiva está revolucionando la forma en que las oficinas familiares realizan revisiones de cartera e implementan estrategias

‍Por Murali Nadarajah, director de información de ETON Solutions, L.P.

La integración de la IA predictiva en la elaboración de informes está revolucionando la forma en que las oficinas unifamiliares (SFO) y las oficinas multifamiliares (MFO) realizan revisiones de cartera e implementan estrategias.

Cómo la IA predictiva está transformando la elaboración de informes de cartera

Los avances en la inteligencia artificial y el procesamiento de datos han transformado los marcos de presentación de informes tradicionales, que se basaban en datos históricos y proyecciones estáticas, en sistemas dinámicos capaces de realizar pronósticos en tiempo real y evaluar el rendimiento. La IA predictiva basada en el aprendizaje automático integrada con la IA generativa ahora permite una gestión de riesgos y un análisis de escenarios precisos, lo que ofrece una visión más profunda de las tendencias futuras.

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Inteligencia artificial generativa y procesamiento del lenguaje natural (PNL) para obtener Perspectivas del mercado

Algunas plataformas de IA generativa ahora integran datos estructurados y no estructurados, procesando métricas en tiempo real, noticias del mercado y tendencias de comportamiento para obtener predicciones completas. Procesamiento mejorado del lenguaje natural (PNL) desde plataformas como EtonGPT™ permite la incorporación de datos cualitativos, como informes económicos y eventos geopolíticos, en modelos cuantitativos, lo que proporciona una visión más matizada de los posibles cambios del mercado.

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Optimización de carteras y gestión de riesgos impulsadas por la IA

Para la optimización de la cartera en tiempo real, los modelos de aprendizaje por refuerzo pueden simular varios escenarios de mercado y ajustar dinámicamente las asignaciones de activos para optimizar el rendimiento de la cartera y garantizar que la cartera se mantenga alineada con los perfiles de riesgo y los objetivos de inversión en evolución, maximizando la rentabilidad y mitigando los posibles riesgos a la baja.

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La IA en la modelización de riesgos y las pruebas de estrés

En la modelización de riesgos, la capacidad mejorada de la IA para simular una gama más amplia de escenarios económicos ha llevado a pruebas de estrés y análisis de sensibilidad más realistas. Esto permite a las oficinas familiares anticipar mejor el impacto de las diversas condiciones del mercado en el rendimiento de la cartera y ajustar las estrategias en consecuencia.

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Estrategias de inversión basadas en datos e IA causales

La IA causal, otra técnica emergente, mejora estas capacidades al permitir la identificación de relaciones de causa y efecto dentro de conjuntos de datos complejos. Esto permite comprender mejor cómo las estrategias de inversión o los factores macroeconómicos específicos influyen en los resultados de la cartera, lo que permite ajustar las estrategias con un enfoque más basado en la evidencia.

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El futuro de la IA en la elaboración de informes de portafolios

Desde la perspectiva de los informes, estos avances permiten pasar de informes estáticos y retrospectivos a paneles interactivos con visión de futuro. El análisis predictivo permite realizar proyecciones basadas en escenarios, en las que los usuarios pueden modelar los posibles resultados de diferentes estrategias de inversión. Junto con esto, las técnicas de visualización de la IA han mejorado la capacidad de comunicar información compleja con claridad, lo que facilita a las partes interesadas comprender las tendencias subyacentes y tomar decisiones informadas.

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La importancia de las narrativas generadas por IA en la elaboración de informes

Igualmente importantes para la generación de informes son las narrativas que los acompañan. El estilo, el tono, el contexto y el lenguaje suelen ser igual de importantes, si no más, que los datos en sí mismos. Por ejemplo, una importante MFO de EE. UU. está experimentando con la plataforma EtongPTTM para crear narrativas que se ajusten a sus objetivos de inversión.™ Mientras tanto, una MFO de Singapur también está utilizando EtongPTTM para experimentar con la traducción de informes del inglés al mandarín.™

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Conclusión: La evolución de los informes basados en la inteligencia artificial

En resumen, las plataformas de IA generativa mejoran aún más estos informes al proporcionar narrativas perspicaces que se adaptan al contexto, el tono y el estilo específicos del propietario del patrimonio. Lo que antes era un proceso reactivo ahora se ha convertido en un enfoque proactivo y basado en datos que utiliza el aprendizaje por refuerzo para la optimización en tiempo real y la IA causal para el análisis del impacto. Este cambio permite a las oficinas familiares tomar decisiones estratégicas más informadas y afrontar las incertidumbres financieras con mayor confianza.

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Descargar el informe completo

Para un análisis más profundo de las estrategias de gestión de riesgos y presentación de informes de cartera impulsadas por la IA, descarga el informe completo de KPMG aquí.