PNL en finanzas: el análisis de texto está facilitando las decisiones de inversión

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  Previsión Quantumrun
• 10 de Octubre de 2022

Resumen de información

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) y su tecnología complementaria, la generación de lenguaje natural (NLG), están transformando la industria financiera al automatizar el análisis de datos y la generación de informes. Estas tecnologías no sólo agilizan tareas como la diligencia debida y el análisis previo a la negociación, sino que también ofrecen nuevas capacidades, como el análisis de sentimiento y la detección de fraude. Sin embargo, a medida que se integran más en los sistemas financieros, existe una creciente necesidad de directrices éticas y supervisión humana para garantizar la precisión y la privacidad de los datos.

PNL en contexto financiero

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) tiene la capacidad de examinar grandes cantidades de texto para crear narrativas respaldadas por datos que ofrecen información valiosa para inversores y empresas del sector de servicios financieros. Al hacerlo, ayuda a guiar las decisiones sobre dónde asignar el capital para obtener la máxima rentabilidad. Como rama especializada de la inteligencia artificial, la PNL emplea varios elementos lingüísticos, como palabras, frases y estructuras de oraciones, para discernir temas o patrones en datos estructurados y no estructurados. Los datos estructurados se refieren a información que está organizada en un formato específico y consistente, como métricas de desempeño de la cartera, mientras que los datos no estructurados abarcan una variedad de formatos de medios, incluidos videos, imágenes y podcasts.

Basándose en sus bases de inteligencia artificial, la PNL utiliza algoritmos para organizar estos datos en patrones estructurados. Luego, estos patrones son interpretados por sistemas de generación de lenguaje natural (NLG), que convierten los datos en narrativas para informes o narraciones. Esta sinergia entre las tecnologías NLP y NLG permite un análisis exhaustivo de una amplia gama de materiales en el sector financiero. Estos materiales pueden incluir informes anuales, videos, comunicados de prensa, entrevistas y datos históricos de desempeño de las empresas. Al analizar estas diversas fuentes, la tecnología puede ofrecer consejos de inversión, como sugerir qué acciones vale la pena comprar o vender.

La aplicación de PNL y NLG en la industria de servicios financieros tiene implicaciones importantes para el futuro de la inversión y la toma de decisiones. Por ejemplo, la tecnología puede automatizar el lento proceso de recopilación y análisis de datos, permitiendo así a los analistas financieros centrarse en tareas más estratégicas. Además, la tecnología puede ofrecer asesoramiento de inversión más personalizado al tener en cuenta una gama más amplia de fuentes de datos. Sin embargo, es importante señalar que, si bien estas tecnologías ofrecen muchas ventajas, no están exentas de limitaciones, como la posibilidad de sesgos algorítmicos o errores en la interpretación de los datos. Por lo tanto, es posible que aún sea necesaria la supervisión humana para garantizar los resultados más precisos y confiables.

Impacto disruptivo

J.P. Morgan & Chase, un banco con sede en Estados Unidos, solía dedicar aproximadamente 360,000 horas al año a revisiones manuales de diligencia debida para clientes potenciales. La implementación de sistemas de PNL ha automatizado gran parte de este proceso, reduciendo significativamente el tiempo invertido y minimizando los errores administrativos. En la fase previa a la negociación, los analistas financieros solían dedicar alrededor de dos tercios de su tiempo a recopilar datos, a menudo sin saber si esos datos serían relevantes para sus proyectos. La PNL ha automatizado esta recopilación y organización de datos, lo que permite a los analistas centrarse en información más valiosa y optimizar el tiempo dedicado a la industria de servicios financieros.

El análisis de sentimientos es otro ámbito en el que la PNL está teniendo un impacto sustancial. Al analizar las palabras clave y el tono de los comunicados de prensa y las redes sociales, la IA puede evaluar el sentimiento del público hacia eventos o noticias, como la renuncia del director ejecutivo de un banco. Este análisis puede usarse luego para predecir cómo dichos eventos pueden influir en el precio de las acciones del banco. Más allá del análisis de sentimientos, la PNL también respalda servicios esenciales como la detección de fraude, la identificación de riesgos de ciberseguridad y la generación de informes de desempeño. Estas capacidades pueden ser particularmente útiles para las compañías de seguros, que podrían implementar sistemas de PNL para examinar las presentaciones de los clientes en busca de inconsistencias o imprecisiones al reclamar una póliza.

Para los gobiernos y los organismos reguladores, las implicaciones a largo plazo de la PNL en los servicios financieros también son dignas de mención. La tecnología puede ayudar a monitorear el cumplimiento y hacer cumplir las regulaciones financieras de manera más eficiente. Por ejemplo, la PNL podría escanear y analizar automáticamente transacciones financieras para detectar actividades sospechosas, ayudando en la lucha contra el lavado de dinero o la evasión fiscal. Sin embargo, a medida que estas tecnologías se vuelven más frecuentes, puede ser necesario adoptar nuevas regulaciones para garantizar el uso ético y la privacidad de los datos. 

Implicaciones de la PNL aplicada en la industria de servicios financieros

Las implicaciones más amplias de que las empresas de servicios financieros aprovechen la PNL pueden incluir:

• Los sistemas NLP y NLG trabajan juntos para recopilar datos y escribir informes sobre revisiones anuales, desempeño e incluso piezas de liderazgo intelectual.
• Más empresas fintech que utilizan NLP para realizar análisis de opinión sobre productos y servicios existentes, ofertas futuras y cambios organizacionales.
• Se necesitaban menos analistas para realizar análisis previos a la negociación y, en cambio, se contrataba a más administradores de cartera para los procesos de decisión de inversión.
• Las actividades de detección y auditoría de fraude de diversas formas serán más completas y eficaces.
• Las inversiones se convierten en víctimas de una "mentalidad de rebaño" si demasiados datos de entrada utilizan fuentes de datos similares. 
• Mayores riesgos de manipulación de datos internos y ataques cibernéticos, en particular la instalación de datos de capacitación erróneos.

Preguntas a considerar

• Si trabaja en finanzas, ¿su empresa utiliza NLP para automatizar algunos procesos? 
• Si trabaja fuera de los servicios financieros, ¿cómo podría aplicarse la PNL en su industria?
• ¿Cómo cree que cambiarán los roles bancarios y financieros debido a la PNL?