Una de las mayores tendencias en finanzas personales en los últimos años son los Robo Advisor, los cuales usan machine learning para ayudar a inversores inexpertos a decidir cuánto dinero invertir y dónde. Pero, ¿es la herramienta idónea con la que invertir mis ahorros?
Continuar leyendo «¿Es un Robo Advisor lo suficientemente inteligente para invertir mis ahorros?»
La tecnología informática no para de innovar y uno de los últimos hitos en la evolución de este sector, según Google, es el machine learning que esperamos suponga, entre otras muchas cosas, una revolución también en las finanzas.
Como ya hemos comentado, expertos de Google dividen esta evolución en la informática en cuatro grandes hitos en la evolución de este sector. El primero sería la llegada de los ordenadores, procesadores de información que cambiaron el funcionamiento de las empresas; el segundo fue internet, una conexión global para el intercambio de datos; el tercero los smartphones, una fuente activa de información que cabe en un bolsillo y podemos llevar a donde vayamos; y por último, el machine learning. Este último ha comenzado a utilizarse hace poco tiempo, pero se espera que sea una revolución tan importante como internet o incluso más, y que revolucione distintos sectores como el marketing y la inversión, en los que ya ha comenzado a implantarse.
El machine learning forma parte de las ciencias de la computación que buscan desarrollar técnicas que permitan a los ordenadores aprender. Aprender en este contexto se refiere a identificar patrones complejos en base a millones de datos. Se podría decir que es un tipo de inteligencia artificial que aprende de los datos de los que se nutre y es capaz de tomar decisiones propias a posteriori.
Este aprendizaje es posible gracias a la detección de patrones dentro de un conjunto de datos, de manera que es el propio programa el que predice qué situaciones podrían darse o no. Estos cálculos son los que les permiten aprender para, finalmente, generar decisiones y resultados fiables.
En cuanto a las posibles aplicaciones, estas son infinitas. Ahora mismo el uso del machine learning podemos verlo en herramientas de marketing que son capaces de identificar nuestros gustos y ofrecernos distintos productos que encajen con aquellos. También encontramos empresas que estudian los patrones de sus clientes para adelantarse a las necesidades futuras que puedan tener, así como evitar que se vayan a la competencia. Algunos Robo Advisor lo utilizan para crear carteras de clientes y poder rebalancear las mismas de manera automática, con el fin de obtener la máxima rentabilidad para los distintos perfiles de riesgo.
LA CARTERA DE MÁS RIESGO, FEELCAPITAL 100, ACUMULA UNA RENTABILIDAD DEL 11,73%, SUPERANDO AL ÍNDICE DE REFERENCIA.
FEELCAPITAL CUENTA CON MÁS DE 1.700 MILLONES DE EUROS DE PATRIMONIO ASESORADO DE PARTICULARES E INSTITUCIONES.
Cada día las ‘fintech‘ suenan con más fuerza. Nadie que trabaje en el sector financiero puede decir que no conoce el término, y en el resto de sectores cada vez están teniendo más protagonismo. Por eso los bancos se están pasando cada vez más al ‘fintech’.
Hemos presenciado el nacimiento de pequeñas empresas capaces de discutirle el protagonismo a las más grandes. Empresas de crowdlending que ofrecen mejores condiciones que los bancos a la hora de dar y recibir crédito, agencias inmobiliarias que permiten a pequeños inversores comprar una pequeña participación de un inmueble y obtener una rentabilidad por ello; y por supuesto, Robo Advisor, capaces de gestionar carteras de inversiones usando un algoritmo matemático. Tanta ha sido la repercusión de las empresas que aplican tecnología en las finanzas, que grandes empresas financieras de distintos sectores están empezando a introducir esta tecnología en su estructura.
Openbank, el banco online del Banco Santander, es un claro ejemplo de ello. Además de ser un banco puramente online que no dispone de oficinas físicas, ha anunciado hace poco su intención de crear un Robo Advisor para gestionar las carteras de sus clientes. Este Robo Advisor seguramente funcionará con carteras modelos que irán asignando a distintos perfiles de riesgo, y aunque no sea un gran avance tecnológico, sí que les permitirá automatizar todo el proceso de la selección de activos para sus clientes.
Otro ejemplo de esta revolución podemos verlo en grandes gestoras como Blackrock y Goldman Sachs. Blackrock adquirió el año pasado un Robo Advisor americano (FutureAdvisor – 150M$), y hace poco acaba de adquirir uno anglo-alemán (Scalable Capital – 40M€). Estas adquisiciones nos demuestran la apuesta de futuro de Blackrock por introducir la tecnología en su negocio.
De igual modo, Goldman Sachs también está comenzando a introducir la tecnología en su operativa. El banco estadounidense utiliza Big Data en la toma de decisiones de inversión. El Big Data permite obtener gran cantidad de información sobre una empresa y sus predicciones de negocio futuras, lo que otorga una gran ventaja a la hora de valorar las inversiones.
Las empresas cada vez necesitan más de la tecnología para no quedarse atrás. En el sector financiero siempre va a ser necesario un factor humano que sepa analizar los datos y darle sentido en el entorno económico que se esté viviendo, por lo que esta tecnología no debemos considerarla como una amenaza que pueda quitarnos nuestra profesión, sino como una herramienta que nos ayudará a tomar mejores decisiones.
