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Cultivando la cultura del aprendizaje automático

Por Naz Quadri, Global Head de Machine Learning y Alternative Data en Bloomberg.

Las empresas deberían sembrar las semillas ahora para garantizar que su personal esté familiarizado con las tecnologías basadas en datos.

El aprendizaje automático, también conocido como machine learning, tiene un gran potencial para las empresas de gestión de activos. La implementación de sistemas que utilizan tecnologías basadas en datos puede agilizar los procesos operativos del buy-side, descubrir información valiosa y posiblemente mejorar las estrategias y el rendimiento de la cartera. Pero solo las empresas que adopten una cultura de aprendizaje automático, y estén abiertas a aplicar técnicas de aprendizaje automático de manera creativa y amplia, tienen la mejor oportunidad de obtener los beneficios.

Para construir una cultura que extraiga el mayor valor de los datos y del aprendizaje automático, es importante que las empresas del buy-side comprometan a la alta gerencia en este esfuerzo para fomentar la colaboración e inversión en toda la empresa en cuanto se refiere a la tecnología basada en datos. Las empresas también deben abordar esta transformación cultural como lo harían con cualquier cambio estratégico en la organización, asignando capital y repensando el personal y las habilidades necesarias para que esto ocurra.

La revolución de los datos enciende la chispa.

Dando un paso atrás, la floreciente revolución de datos y la proliferación de inteligencia artificial (IA) continúan remodelando industrias y sectores, incluida la gestión de activos.

Como un subconjunto de IA, el aprendizaje automático involucra sistemas que usan datos para aprender, mejorar y construir modelos analíticos con un esfuerzo de programación significativamente menor e incluso tienen la capacidad de resolver problemas que antes eran imposibles. Como la cantidad de datos se ha expandido exponencialmente en las últimas dos décadas, también tiene la capacidad de recopilar, almacenar y procesar datos. Junto con este crecimiento, la evolución de la tecnología informática ha permitido a los participantes del mercado ampliar la recopilación, el almacenamiento, la limpieza y el análisis de cantidades cada vez mayores, así como más diversas y granulares, de datos estructurados y no estructurados de fuentes cada vez más variadas, a mayor velocidad.

La integración de la ciencia de datos, junto con los avances informáticos en IA, han permitido a los administradores de activos analizar con éxito grandes y complejas cantidades de datos en busca de patrones. Ellos esperan aprovechar esta tecnología para aumentar los retornos de inversión, mejorar las estrategias, reducir los costos, así como mejorar los procesos y las operaciones.

En última instancia, los inversionistas anticipan que los datos y la analítica potente continuarán mejorando muchas funciones de front y middle office, a medida que transforman el panorama de gestión de inversiones. Estos incluyen la construcción y reequilibrio de los portafolios, la gestión de riesgos, el cumplimiento de regulaciones y el análisis de costos comerciales, entre otros beneficios.

El espectro del uso de tecnología basada en datos

En el área de gestión de activos, los niveles de sofisticación, adaptación y aplicación de la tecnología basada en datos varían entre las empresas con diferentes objetivos de inversión. Los fondos mutuos y los administradores de activos más grandes, de tipo fundamental, que son predominantemente inversionistas conservadores de activos en su mayoría seguros, adoptan un enfoque relativamente más tecnológico y humano para la selección de activos. Los fondos mutuos, que en su mayoría diseñan carteras que emplean estrategias basadas en modelos de factores clásicos, generalmente usan la tecnología necesaria requerida para ese proceso.

Mientras tanto, los fondos de cobertura tienden a presentarse en dos variedades, ambas se apoyan mucho en tecnologías basadas en datos. Muchos inversionistas de fondos de cobertura utilizan estrategias similares a las de los fondos mutuos, pero pueden asumir más riesgos, aplicar apalancamiento y están más interesados en desplegar tecnología para encontrar una ventaja. Otros fondos de cobertura más avanzados adoptan estrategias de inversión exóticas y sofisticadas, y adoptan herramientas y análisis basados en datos como una herramienta central de generación de alfa.

La cultura de los datos en las empresas del buy-side cambió, principalmente en los últimos 10 años, con más organizaciones que adoptaron enfoques basados en datos para sus estrategias y modelos. Los fondos de cobertura tecnológicamente avanzados y bien capitalizados, comprobaron el uso y la experiencia temprana de los datos y hoy hacen que estas tecnologías formen parte de su reasignación diaria de portafolio y su estrategia de riesgo.

Los administradores de fondos en algunas empresas más grandes y fondos mutuos siguieron usando datos y aprendizaje automático en el front y middle office. Y los grandes gestores de activos, los fondos mutuos y los gestores de análisis fundamentalista han seguido con cautela el área de datos, principalmente preocupados por aprender dónde y cómo alterar los procesos y la cultura grupal para colaborar más en torno a los datos que actualmente tienden a estar aislados.

Todos estos esfuerzos son importantes porque los beneficios son innumerables. Aunque muchos comerciantes y gerentes de cartera aspiran a encontrar formas consistentes de que los datos puedan ayudarlos a desarrollar estrategias para generación de alfa, las empresas buscan más ampliamente esta tecnología para mejorar muchas funciones del front y middle office. Éstas incluyen:

– Construcción y reequilibrio de portafolio
– Cumplimiento regulatorio de la gestión de riesgos, monitoreo e informes
– Análisis de costos comerciales
– Asignación de activos
– Identificación de transacciones irregulares
– Automatización de tareas administrativas y otra
– Colaboración general entre grupos

¿Cómo cultivan las empresas de gestión de activos una cultura de aprendizaje automático? Pueden comenzar asegurando la aceptación de la importancia del aprendizaje automático por parte de la alta gerencia. Obtener el compromiso del liderazgo hace que sea más fácil establecer y difundir una cultura más centrada en los datos en toda la empresa para que se convierta en la parte central de los mensajes, el ADN y la planificación de la empresa.

Además, esta cultura de aprendizaje automático prospera en entornos que fomentan la cooperación, así como el intercambio de datos, tecnología y modelos. Por ejemplo, los equipos que cubren diferentes clases de activos pueden compartir técnicas de datos para resolver problemas similares pero distintos o comunicar información valiosa más fácilmente entre oficinas cerradas.

Las empresas de gestión de activos que tienen una cultura de aprendizaje automático tienden a ser flexibles, así como particularmente abiertas a la colaboración, nuevas ideas y nuevas formas de pensar. Desarrollan procesos de toma de decisiones adaptables en torno a los tipos de modelos que utilizan. Y consideran las inversiones en aplicaciones de aprendizaje automático en todos los niveles de la empresa, no solo en la oficina principal.

Considera la pregunta como una estrategia

Las organizaciones pueden abordar el tema del desarrollo de una cultura de aprendizaje automático tanto como lo harían con cualquier tipo de planificación estratégica, como comprar un nuevo edificio o expandirse hacia nuevas clases de activos. La empresa puede diagnosticar el imperativo estratégico que está tratando de abordar y determinar si puede aplicar soluciones basadas en datos. Luego puede determinar cuánto capital asignar a este esfuerzo.

Hacer esto correctamente requiere el personal adecuado. Los administradores de activos pueden comenzar contratando a un experto en datos o aprendizaje automático de alto nivel con experiencia en la transformación de empresas en la industria financiera que comprenda la organización, su estrategia y cultura. Este experto debe desarrollar diferentes opciones para un plan de múltiples fases y así evolucionar la organización de una manera que sea consistente con la cultura y los objetivos.

En la próxima etapa, la alta gerencia puede explorar lo que significaría hacer que el personal esté “habilitado para la máquina”. El talento futuro requerirá conjuntos de habilidades que sean más competentes en datos. Como muchos en Wall Street se preocupan por la automatización y la pérdida de empleos, las organizaciones deberían sembrar las semillas ahora para asegurarse de que el personal esté capacitado para las tecnologías basadas en datos, ya sea que trabajen en la oficina principal o intermedia, en una empresa fundamental o más cuantitativa.

La fuerza laboral deberá evolucionar a medida que evolucione la tecnología. Entonces, como parte de una cultura de aprendizaje automático, las empresas deben pensar en cómo asegurarse de que sus empleados tengan las habilidades adecuadas para avanzar con los cambios en la industria.

La explosión de datos es prometedora para cualquier empresa que pueda procesar fuentes de información complejas y dispares de manera rápida, eficiente y creativa. Los administradores de activos que exploran el potencial de las tecnologías basadas en datos se colocan por completo en una posición sólida para diferenciarse de su competencia, mejorar su rendimiento y atraer nuevos inversionistas.

Popayán Colombia

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Fuente: / Source: www.bloomberg.com


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