I know I’ve made some very poor decisions recently, but I can give you my complete assurance that my work will be back to normal. I’ve still got the greatest enthusiasm and confidence in the mission. And I want to help you.” – Hal 9000 en 2001: una odisea del espacio

AIRA es la suma necesaria que debe promover la automatización para que la aplicación de la tecnología en las finanzas personales sea un éxito. Las siglas corresponden a Artificially Intelligent Robo-Advisor. Lo sé, de nuevo, en inglés pero, al final, es un poco pegadizo.

De momento, los robo-advisor o muñequitos (como les llama Martín Huete), y pido perdón por lo que afirmaré a continuación, son bastante planos. No por los algoritmos que los conforman y sí porque actualmente se limitan a perfilar el riesgo (que ya es mucho puesto que ya queda informado y la máquina sabe que no puede saltárselo), define el importe a invertir y en base a eso hace la recomendación de un fondo de inversión (normalmente indexado) pero sin más.

No hace predefinir objetivos de inversión a sus clientes ni se fijan en el ciclo de vida del mismo ni, de momento, están abiertos a otras modalidades de inversión que, tal y como están (y estarán) los mercados deberán tener espacio en la diversificación patrimonial de los inversores.

Todo ello sería posible si le uniésemos la inteligencia artificial y el análisis y la extracción de información válida del Big Data: vendría a ser cuando el dinero comienza a dialogar con su propietario en objetivos vitales, en cambios circunstanciales como comenzar a vivir en pareja, el nacimiento de un hijo, cambio de residencia,… En este punto es cuando sí comenzaremos a aportar valor en el sector financiero y en donde la tecnología será disruptiva.

Por el momento, es más de lo mismo pero a menor coste.

Euromoney Institutional Investor acaban de publicar un informe que trata sobre la irrupción de la inteligencia artificial junto al big data en el sector financiero. El informe son las conclusiones a las respuestas proporcionadas por 424 ejecutivos sénior de instituciones financieras a una serie de preguntas que les realizaron.

El nombre del estudio ya es, per se, llamativo: “Ghost in the machine” (fantasmas en la máquina). En su prefacio nos ejemplifican dos caras de la inteligencia artificial: una colaborativa con el ser humano y otra agresiva y temida.

La cara es el software AlphaGo creado para competir contra el campeón mundial de un legendario juego chino de tablero que cuyo nombre es Go. La máquina venció 4-1 (3-2 según Wikipedia). Lo que llamó la atención, según el informe, es que la inteligencia artificial de AlphaGo mostró avances significativos en la capacidad para reconocer patrones oscuros, aprender nuevas estrategias y adaptarse a las circunstancias cambiantes.

La cruz es el chatbot (programa que simula mantener una conversación con una persona al proveer respuestas automáticas a entradas hechas por ésta) de nombre Tai que, a pesar de ser creado para mantener conversaciones amistosas y ayudar a los usuarios con los servicios de Microsoft, una vez se activó una serie de usuarios de Twitter lo corrompieron y alteraron su lenguaje enseñándole los lenguajes más oscuros. Así, la máquina comenzó a lanzar comentarios racistas , sexistas y xenófobos. Lo cual, según el informe, revela el potencial de defectos que pueden tener en el diseño y en la programación, así como lo incómoda que resulta la interacción entre la inteligencia artificial y nosotros.

Ambos nos muestran una única realidad que ya he comentado en otras ocasiones: el problema continuamos siendo los seres humanos y nuestro lado oscuro. Las máquinas las programamos nosotros para que nos ayuden a realizar las tareas más monótonas y que nos resuelvan los cálculos más complicados y la interacción entre ellos.

En el sector financiero caben pruebas pero las justas. La conversación del cliente tiene que continuar siendo con un asesor. Antes de entrar en esto pues es el tercer sumando de la ecuación los datos más destacables del informe.

Según los encuestados, durante los próximos tres años, los cambios más dramáticos se verán en las áreas comerciales, en el análisis financiero y de sistemas, de acuerdo con el 64%, 60% y 60 % de los encuestados, respectivamente (tal y como pueden observar en el gráfico de la izquierda). Un gran número también esperan que el aprendizaje de máquina sobre la evaluación y afectación del riesgo ( 59 % ), la evaluación de crédito ( 57%) y la gestión de carteras de inversión ( 52 % ) sean los principales cambios. Así, la evaluación de riesgos y la investigación financiera son las áreas donde las empresas tienen más probabilidades de experimentar cambios con aplicaciones de aprendizaje automático en los próximos tres años .

Uno de los beneficios que aportará el aprendizaje continuo de las máquinas es que permitirá a los analistas y traders encontrar y analizar situaciones o relaciones que no fueran, a priori, obvias.

Negarnos a la evidencia es no querer evolucionar. Aquello que sí requiere atención e inversión es la seguridad en el tratamiento y almacenamiento de los datos y a qué elemento le confiamos la programación de las inteligencias artificiales.

Inteligencia artificial, robo-advisor y, como bien señala Alfonso Roa, el planificador financiero. El comercial o asesor, tal y como lo viene mostrando nuestro sector hace tiempo que ya no sirve. Los clientes hoy tienen necesidades mayores y tienden a concentrar la confianza en un sólo individuo quien debe de tener los conocimientos y el equipo multi-disciplinar suficiente para poder atender y resolver las necesidades financieras: los objetivos y metas, diferentes estraegias y diferentes activos,  la sucesión del patrimonio, la optimización fiscal (no, esto no es fraude)…

Ya saben, AIRA y el Planificador Financiero (queda mejor en inglés: Financial Planner), la evolución hacia la profesionalidad y el cliente del asesor financiero.

Aún queda mucho por hacer. Un nuevo modelo posible.

Imagen de la entrada: Bruce Rolff