Los Robo Advisor van dando pasos para mejorar la eficiencia con la que manejan el dinero de los inversores. No solo los grandes bancos están adquiriendo estos Robo Advisor sino que algunas grandes entidades están desarrollando sus propios robots financieros para asesorar a sus clientes, gestionar el dinero de estos o para asistir en la gestión de sus productos.
AllianceBernstein, la gestora estadounidense, ha mejorado su asistente virtual Abbie para que sugiera los mejores bonos para comprar y vender basándose en el precio, liquidez y riesgo. A diferencia de cualquier humano, puede escanear millones de datos y filtrarlos en segundos para identificar los bonos que más se adaptan a lo que buscan sus gestores.
La nueva versión de Abbie puede identificar bonos que los gestores pueden haber pasado por alto y será capaz de detectar los errores humanos, mientras que en su primera versión solo era competente para introducir órdenes con todos los parámetros asignados.
Para valorar la conveniencia de estos sistemas es interesante saber que Abbie soporta más del 60% de las operaciones que la gestora AllianceBernstein hace en renta fija, estando centrada únicamente en el mercado estadounidense de high yield y corporativo pero con planes de expandir su actividad a otros mercados, por lo que dicha cifra será más elevada. Pese a esto, la última palabra, como es habitual, sobre los 550.000 millones de dólares de activos que gestionan la tendrán los humanos.
Robo Advisor: Big Data + Machine Learning
Las dos tecnologías que más aprovechan los Robo Advisor son el análisis de Big Data y el Machine Learning y es que, gracias al cálculo computacional en la nube, puede analizar cantidades enormes de datos en segundos y aprender a seleccionar los mejores activos. Esto permite recortar gastos, ahorrar tiempo y evitar errores.
En el caso particular de Abbie, analiza grupos de datos como la librería de análisis propietario de la firma, escanea los ratings de las compañías y los ratings de los bonos emitidos por estas, teniendo en cuenta los factores como estructura de capital, riesgos ESG; y, en base a esto, propone los bonos que cumplen con los requisitos.
