‍Por Murali Nadarajah, Director de Información, ETON Solutions, L.P.

La integración de la IA predictiva en los informes está revolucionando la forma en que las family offices unifamiliares (OFS) y multifamiliares (OFM) llevan a cabo las revisiones de carteras y aplican estrategias.

Cómo la IA predictiva está transformando los informes de cartera

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

Inteligencia artificial generativa y procesamiento del lenguaje natural (PLN) para estudios de mercado

Algunas plataformas de IA generativa integran ahora datos estructurados y no estructurados, procesando métricas en tiempo real, noticias del mercado y tendencias de comportamiento para realizar predicciones exhaustivas. El procesamiento mejorado del lenguaje natural (PLN) de plataformas como EtonAI™ permite incorporar datos cualitativos -como informes económicos y acontecimientos geopolíticos- a modelos cuantitativos, proporcionando una visión más matizada de los posibles cambios del mercado.

Optimización de carteras y gestión de riesgos basadas en IA

Para la optimización de la cartera en tiempo real, los modelos de aprendizaje reforzado pueden simular diversos escenarios de mercado y ajustar dinámicamente las asignaciones de activos para optimizar el rendimiento de la cartera y garantizar que ésta se mantiene alineada con la evolución de los perfiles de riesgo y los objetivos de inversión, maximizando los rendimientos y mitigando al mismo tiempo los posibles riesgos a la baja.

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

En la modelización del riesgo, la mejora de la capacidad de la IA para simular una gama más amplia de escenarios económicos ha dado lugar a pruebas de estrés y análisis de sensibilidad más realistas. Esto permite a las family offices anticipar mejor el impacto de las diversas condiciones del mercado en el rendimiento de la cartera y ajustar las estrategias en consecuencia.

IA causal y estrategias de inversión basadas en datos

La IA causal, otra técnica emergente, mejora estas capacidades al permitir la identificación de relaciones causa-efecto en conjuntos de datos complejos. Esto permite comprender mejor cómo influyen determinadas estrategias de inversión o factores macroeconómicos en los resultados de las carteras, lo que posibilita afinar las estrategias con un enfoque más basado en pruebas.

El futuro de la IA en los informes de cartera

Desde el punto de vista de la información, estos avances permiten pasar de informes estáticos y retrospectivos a cuadros de mando interactivos y prospectivos. El análisis predictivo permite proyecciones basadas en escenarios, en las que los usuarios pueden modelizar los posibles resultados de diferentes estrategias de inversión. Además, las técnicas de visualización de IA han mejorado la capacidad de comunicar información compleja con claridad, lo que facilita a las partes interesadas la comprensión de las tendencias subyacentes y la toma de decisiones con conocimiento de causa.

La importancia de las narraciones generadas por IA en los informes

Igualmente importantes para la generación de informes son los relatos que los acompañan. El estilo, el tono, el contexto y el lenguaje son a menudo tan importantes o más que los propios datos. Por ejemplo, una gran MFO de Estados Unidos está experimentando con la plataforma EtonAI™ para crear narrativas que se ajusten a sus objetivos de inversión. Mientras tanto, una MFO de Singapur también está utilizando EtonAI™ para experimentar con la traducción de informes del inglés al mandarín.

Conclusiones: La evolución de los informes basados en IA

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

Descargar el informe completo

Para un análisis más profundo de las estrategias de gestión de riesgos e información de carteras basadas en IA, descargar el informe completo de KPMG aquí.