Las regulaciones son tanto un obstáculo como una ventaja para la adopción de IA

La inteligencia artificial (IA) en la industria de servicios financieros ha sido una tecnología muy promocionada que cambiará drásticamente los flujos de trabajo y los procesos a través de muchos aspectos de Wall Street, tradicionalmente centrados en el ser humano a través de ventas e intercambios comerciales, inversiones, banca, FX y compliance

Tal vez el ritmo del cambio ha sido un poco excesivo, pero la IA, sin embargo, está impactando a muchos verticales con una aceleración de nuevas aplicaciones y tecnologías en vivo. El creciente alcance y la complejidad de las regulaciones hacen que sea más crítico para las empresas automatizar un porcentaje significativo del proceso de cumplimiento.

Desde la crisis financiera mundial de 2008-2009, los reguladores han incrementado los requisitos de presentación de informes para aumentar la transparencia y el cumplimiento de las regulaciones.

El resultado neto es que los estrictos requisitos de informes han aumentado los costos y el tamaño de los equipos de cumplimiento y, en particular, han influido dramáticamente en la cantidad de datos que se crean y registran.

Esto no es necesariamente un impedimento para hacer negocios, pero ha requerido un proceso de aprendizaje significativo para bancos, reguladores y empresas de tecnología. Aunque la regulación podría ser un obstáculo para la adopción de la IA; en algunos casos, también, puede crear oportunidades a corto y largo plazo.

La nueva explosión de datos

Las instituciones financieras de hoy reportan más información sobre la solidez de sus balances, exposiciones de pasivos y fuera de balance, medidas de liquidez, niveles de garantía y capital, y reportan esos detalles con más frecuencia a la vez que conservan un historial más detallado que nunca.

MiFID II, quizás el requisito regulatorio europeo más amplio en afectar a la industria financiera en décadas, impulsará la creación de una mina de oro digital de datos comerciales. Esta regulación ha creado la necesidad de registrar grandes cantidades de datos bien definidos y estructurados para su revisión regulatoria y su intercambio entre las contrapartes y los centros operacionales.

Bajo la norma MiFID II, que entró en vigor en enero de 2018, las empresas están informando varios datos previos y posteriores a la negociación, pero también el lugar de ejecución, el lugar de las publicaciones, el código de identificación de la transacción y mucho más.

Gran parte de los datos son nuevos y pueden ayudar a las empresas a crear mejores analíticas: determinar qué lugar es mejor, costo de deslizamiento, instantáneas de mercado agregadas, costo de liquidación y otros resultados avanzados.

Los científicos de datos están lidiando con las enormes cantidades de datos disponibles: de 50 a 60 mil millones de puntos de datos por día en operaciones. Esos puntos de datos se pueden utilizar para representar el estado actual de los mercados con mayor precisión, en tiempo real, y para modelos de predicción, utilizando IA y otras técnicas estadísticas avanzadas.

Una relación simbiótica en la evolución entre reguladores y empresas

Además de provocar una explosión en datos, las nuevas regulaciones también están creando oportunidades para que la IA demuestre su utilidad al ayudar a las empresas a cumplir con las regulaciones.

Las empresas financieras están buscando formas para que la IA y el aprendizaje automático ayuden a agilizar los informes y el cumplimiento regulatorio. (El aprendizaje automático es un segmento de la inteligencia artificial basado en el principio de que, con suficientes datos de entrenamiento, las máquinas pueden aprender por sí mismas).

Se proyecta que la industria en crecimiento conocida como “RegTech” podría reducir el costo del cumplimiento regulatorio.

El aumento del número de regulaciones y la complejidad de las empresas multinacionales han complicado el hecho de mantenerse al tanto de las nuevas regulaciones. RegTech se ha centrado principalmente en hacer que los procedimientos de informes, como conocer las reglas de sus clientes, los informes de impuestos o las reglas contra el lavado de dinero, sean más fáciles para las empresas.

Una nueva empresa de RegTech, en particular, está desarrollando un software que permite a los bancos procesar formularios de impuestos para cumplir con las reglas de compliance en tiempo real en lugar de en lotes.

RegTech también está ayudando a las empresas a dar sentido a las regulaciones y ver cómo podría aplicarse a ellas. Las empresas de RegTech están experimentando con plataformas que, por ejemplo, pueden agilizar la investigación regulatoria.

Estas soluciones pueden integrar varias regulaciones directamente en los flujos de trabajo de cumplimiento, lo que permite a las empresas optimizar las estructuras, políticas e interpretaciones de la organización. Las soluciones de RegTech pueden alertar a la gerencia sobre brechas en el control que requieren atención, lo que brinda a las empresas la oportunidad de identificar los problemas con anticipación en lugar de ser reactivos.

Un bufete de abogados trabajó con una empresa de tecnología para desarrollar un conjunto de herramientas automatizado con el fin de ayudar a las empresas a evaluar el impacto de la regulación MiFID II; lo que permite a las organizaciones filtrar a través de miles de páginas de regulación para encontrar las áreas relevantes para el tipo de negocio, clientes y productos de una empresa. Las empresas también están desarrollando chatbots para ofrecer asesoramiento experto en una sección particular de una regulación.

Las empresas no son las únicas que observan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, también lo hacen los reguladores. La Autoridad de Conducta Financiera (FCA), un organismo regulador financiero independiente del Reino Unido, ha dicho que está estudiando el posible uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para garantizar que se lleve a cabo el cumplimiento regulatorio. La FCA también ha dicho que está buscando hacer que su manual sea legible por una máquina, lo que significa que las máquinas podrían interpretar e implementar sus reglas directamente.

A medida que la IA evolucione, las regulaciones y los reguladores jugarán un papel importante, dificultando y facilitando su desarrollo en turnos alternados.

Al presionar a las empresas financieras para que sean más transparentes, regulaciones como MiFID II son los catalizadores de una enorme base de datos de valiosa información que puede permitir a las empresas automatizar las eficiencias en varios procesos, refinar las operaciones automatizadas para tipos más pequeños de operaciones o escribir mejores algoritmos.

Las empresas que ven más allá, aprovechan la oportunidad y se adelantan a las nuevas regulaciones, podrían obtener una ventaja competitiva.

Fuente: Bloomberg

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