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Eficiencia e innovación, motores de competitividad en los mercados financieros

01 Marzo 2019por John Kain, director de desarrollo comercial de mercados financieros en AWS Financial Services

Página 1 de 3 de Eficiencia e innovación, motores de competitividad en los mercados financieros

En el ámbito financiero asistimos a una ola de cambio que está revolucionando todo el sector y que responde a la necesidad de las instituciones financieras de innovar y transformarse para seguir siendo competitivas. John Kain, director de desarrollo comercial de mercados financieros en AWS Financial Services, valora las oportunidades que ya ofrecen tecnologías como IA y machine learning y casos de éxito en los que los servicios cloud de AWS han sido determinantes

John Kain

John Kain

Las compañías no solo se ven en la necesidad de operar más rápido y eficientemente que nunca, sino que deben estar en posición de poder proteger, compartir y acceder a sus datos sin perder de vista su atención al cliente, su seguridad y la adecuación a la legislación vigente, lo que es especialmente crítico en los mercados financieros.

En mis años de trabajo, he visto de primera mano cómo la agilidad y la eficiencia son elementos estrechamente ligados a la capacidad para innovar. Tanto es así que es la confluencia de estas fuerzas la que ha producido algunos de los cambios más innovadores y revolucionarios del sector.

Centrándose en estos dos elementos, las empresas de los mercados financieros podrán asegurarse de que están en una posición idónea para transformar su negocio y obtener ventaja frente a sus competidoras.

Las oportunidades

Instituciones y proveedores de soluciones financieras, como pueden ser Betterment, Vanguard, Broadridge o Refinitiv, han recurrido a la nube para innovar mediante la incorporación de sistemas nativos para la nube y para transformar sus negocios migrando sus sistemas ya existentes al cloud.

Instituciones y proveedores de soluciones financieras han recurrido a la nube para innovar mediante la incorporación de sistemas nativos para la nube y para transformar sus negocios migrando sus sistemas ya existentes al cloud

De la inversión en la nube resulta una serie de ventajas que estimulan la innovación y que podríamos resumir en tres: la capacidad para extraer información nueva a partir de datos financieros tradicionales y alternativos; variar de escala para responder ante los cambios del mercado y el negocio; y reducir el tiempo y recursos necesarios para gestionar y mantener la infraestructura tecnológica, al tiempo que se preserva la seguridad que se exige en el sector financiero.

Extracción de información nueva a partir de los datos

Los análisis e inteligencia generados a partir de los datos, posibles gracias a la nube, están brindando a las empresas la capacidad de tomar decisiones críticas en materia de adecuación a normativas, segmentación de los clientes, posicionamiento en el mercado, precio de los productos, evaluación de riesgos, mantenimiento de la seguridad y programas de vigilancia.

Con cada vez mayor frecuencia, las compañías del sector están recurriendo a programas de Inteligencia Artificial (IA) y machine learning (ML), posibles gracias a la nube, para incrementar la eficiencia de procesos ya existentes y para extraer más valor de las fuentes de datos existentes en el sector.

A las empresas solía resultarles complicado hacer un uso eficaz de modelos de IA y ML. Sin embargo, hoy en día, las organizaciones pueden valerse de la nube para extraer nueva información o aumentar la eficiencia en sus procesos, todo ello mucho más fácilmente.

Los análisis e inteligencia generados a partir de los datos, posibles gracias a la nube, están brindando a las empresas la capacidad de tomar decisiones críticas en materia de adecuación a normativas, segmentación de los clientes, posicionamiento en el mercado, precio de los productos, evaluación de riesgos, mantenimiento de la seguridad y programas de vigilancia

Por ejemplo, cuando la SEC, (Securities and Exchange Commission, equivalente estadounidense de la CNMV), contrató los servicios de Tradeworx para investigar los factores que resultaron en lo que ha dado en llamarse el “Flash Crash”, esta recurrió a AWS para crear una plataforma de análisis que pudiera copar con la enorme cantidad de datos que existían en torno al suceso.

Para ponerlo en perspectiva, existen docenas de mercados de valores que producen en torno a 6.000 millones de registros de transacciones cada día. Valiéndose de AWS,

Tradeworx pudo crear este entorno de análisis por un 10% del coste que habría sido necesario para hacerlo en sus centros de datos, y todo ello fue posible en menos de 4 meses. El pasado mes de mayo, la SEC lanzó su programa de DSW (Data Science Workstations o puestos de trabajo para análisis de datos), que brindan a los analistas de datos de la agencia las herramientas más avanzadas de ML y análisis.

Un buen ejemplo de cómo el ML puede ofrecer nuevas perspectivas a las empresas del sector financiero es el de Morningstar, un proveedor global e independiente de productos, servicios y análisis de inversión.

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