Optimización del Ciclo de Vida Comercial Mediante Datos Gold-Copy y AI

El ciclo de vida del comercio actual se encuentra profundamente ligado a la precisión de los datos en cada una de sus etapas. El sistema Investment Book of Records (IBOR) ha surgido como una herramienta fundamental para asegurar que datos relativos a transacciones, posiciones y efectivo sean consistentes tanto con el custodio como con el sistema de Accounting Book of Records (ABOR) correspondiente. En este complejo proceso participan múltiples actores, como sistemas de corredores, agentes de transferencia y partes de compensación central. La premisa es que las posiciones deben ser idénticas en todos los sistemas para ser consideradas «procesadas de manera continua». Sin embargo, la identificación y rectificación de ejecuciones que no cumplen con esta condición sigue siendo mayormente manual, lo que genera ineficiencias notables en la toma de decisiones.

El procedimiento tradicional requiere que los interesados comparen puntos de datos en diversos sistemas, lo cual consume tiempo y genera incertidumbres en la capacidad del área de front office para tomar decisiones acertadas. Ante esta problemática, se propone el uso de inteligencia artificial (IA) para crear y perfeccionar continuamente datos fiables a lo largo de cada etapa del ciclo de vida de las transacciones. Esto se lograría mediante comparaciones con diferentes fuentes y actualizaciones automáticas en tiempo real.

Un ejemplo claro de las complicaciones que surgen de la falta de precisión de los datos se manifiesta en acciones corporativas de pago en especie (PIK). En este escenario, diferencias en la metodología de cálculo de intereses entre el sistema IBOR y el custodio pueden generar múltiples discrepancias. Lo que podría parecer una sencilla discrepancia en la fase inicial puede desencadenar una serie de rupturas en la cadena descendente, involucrando a numerosos usuarios en una investigación sobre la causa raíz. Este ciclo de descoordinación no solo consume recursos, sino que también crea un ambiente de ineficiencia operativa.

Se hace imperativo el desarrollo de soluciones que integren la IA de manera continua para examinar y validar conjuntos de datos provenientes de múltiples fuentes. Así se podrían detectar de manera proactiva discrepancias antes de que perjudiquen las transacciones. Aunque es necesaria una revisión de las actualizaciones impulsadas por IA, esta detección temprana podría reducir los tiempos de resolución y mitigar la frustración de los usuarios.

Sin embargo, la implementación de IA enfrenta desafíos numerosos. Entre ellos están la capacidad de almacenamiento de datos, las posibles diferencias temporales con participantes externos y la materialidad de los cambios en los datos. Es esencial definir campos y tolerancias específicas que puedan ser referenciadas para reducir el ruido, garantizando que solo las actualizaciones relevantes sean procesadas automáticamente. Además, la necesidad de mantener un historial de auditoría podría aumentar los costos de almacenamiento de datos, representando un riesgo para la eficiencia operativa futura.

A pesar de estos retos, la aplicación de inteligencia artificial se vislumbra como una herramienta prometedora para optimizar y validar el ciclo de vida de las transacciones financieras. Esto promete generar beneficios a largo plazo, especialmente en un entorno marcado por una inversión creciente en valores privados y una complejidad de datos superior. vía: AI Accelerator Institute