Por Rohith Rajamony, Consultor sénior de Soluciones de Negocio APAC, Smartstream
En el AsianInvestor COO Forum de la semana pasada en Hong Kong, tuve la oportunidad de hablar sobre cómo la IA y el aprendizaje automático (ML) están transformando las operaciones de gestión de activos. Tras haber sido testigo de primera mano de los importantes retos a los que se enfrentan hoy las empresas de gestión de activos, he visto cómo las tecnologías modernas están interviniendo para resolver estos problemas.
Las empresas de gestión de activos se enfrentan a ineficiencias operativas que se engloban en tres grandes categorías: retos relacionados con las personas, con la tecnología y con el entorno. Los problemas relacionados con las personas, como las brechas de competencias, la alta rotación de empleados y la resistencia al cambio, se encuentran entre los más habituales. Cuando se marcha un empleado clave, el conocimiento operativo suele irse con él, lo que genera disrupciones. Las nuevas incorporaciones necesitan tiempo para formarse y, durante ese periodo, la eficiencia de la empresa se ve afectada. Además, como seres humanos, somos propensos a cometer errores, y la resistencia a las nuevas tecnologías suele estar arraigada en la cultura organizativa. Los problemas relacionados con la tecnología son igual de acuciantes. Muchas empresas siguen dependiendo de sistemas heredados que son rígidos, difíciles de integrar y vulnerables a las amenazas de ciberseguridad. Estos sistemas obsoletos dificultan la adopción de soluciones modernas y más ágiles, que son esenciales en el entorno acelerado actual. De hecho, durante la primera encuesta del evento, el 39 % de los encuestados identificó la gestión de la integración tecnológica y la transformación digital como el reto más crítico al que se enfrentan en el sector de la gestión de inversiones. Esto subraya la necesidad urgente de que las empresas adopten nuevas tecnologías para seguir siendo competitivas. Los retos ambientales son factores que escapan al control de las empresas, como el volumen de datos en constante crecimiento y el aumento del escrutinio regulatorio. Estos añaden aún más complejidad al panorama. A medida que los datos se vuelven más difíciles de gestionar y las normativas se endurecen, las empresas deben encontrar formas de hacer frente a estas exigencias cambiantes.
IA y ML
Aquí es donde entran en juego la IA y el ML. Los enfoques tradicionales para abordar las ineficiencias operativas, como aumentar la plantilla, ya no son suficientes. En su lugar, la IA y el ML ofrecen una solución más inteligente, segura y rápida. Al automatizar procesos que requieren toma de decisiones humanas, la IA ayuda a las empresas a escalar sus operaciones al tiempo que reduce el riesgo de errores. En Smartstream, hemos visto cómo la IA puede desplegarse en diversas etapas de las operaciones: desde la adquisición de datos y el onboarding hasta la conciliación y la evaluación, la gestión de excepciones y la elaboración de informes.
Por ejemplo, en el proceso de conciliación, uno de los aspectos que más tiempo consume es el onboarding y el mapeo de datos procedentes de diversas fuentes. La IA puede simplificarlo mapeando y correlacionando automáticamente los archivos en un único modelo de datos, ampliando la gama de formatos compatibles. También puede predecir criterios de conciliación y evaluar la calidad de los datos, reduciendo la necesidad de intervención manual.
Una vez incorporados los datos, la IA mejora aún más la eficiencia operativa al aumentar las tasas de automatización. Por ejemplo, hemos utilizado la IA para observar datos históricos y aprender del comportamiento de los usuarios, lo que permite que nuestros sistemas evolucionen con los datos. Esto reduce el esfuerzo manual, protege frente a la dependencia de personas clave y minimiza el mantenimiento continuo de las reglas de conciliación.
Cuando se producen excepciones —como discrepancias en los datos—, la IA puede predecir la causa y la resolución, asignar automáticamente el problema al equipo más adecuado y estimar el tiempo que llevará resolverlo. La capacidad de investigar automáticamente y corregir excepciones reduce aún más el trabajo manual, lo que se traduce en resoluciones más rápidas y una mejora de la eficiencia general.
Adoptar tecnologías de IA y ML no consiste solo en reducir los costes operativos: se trata de preparar a la empresa para el futuro. Al estandarizar procesos, automatizar tareas y fomentar una cultura de innovación, las empresas de gestión de activos pueden aumentar su resiliencia en un mercado cada vez más competitivo. Estas tecnologías permiten a las empresas gestionar mayores volúmenes de trabajo con menos recursos, reduciendo el riesgo de error humano y mejorando la flexibilidad operativa.
IA en conciliación desde 2017
En Smartstream, llevamos siendo pioneros en IA aplicada a la conciliación desde 2017, y nuestras últimas soluciones están diseñadas para aprovechar todo el potencial de la IA. Nuestras soluciones de conciliación habilitadas con IA, como Smartstream Air, utilizan IA y ML en todas las capas posibles. Por ejemplo, los componentes de IA en AIR ayudan a simplificar el onboarding, reduciendo el time to market de semanas a apenas minutos, al automatizar el mapeo, la correlación e incluso la generación de reglas de conciliación. También puede reducir los puntos de intervención manual aprendiendo de las conciliaciones realizadas por los usuarios, automatizando la toma de decisiones que realizan los usuarios. Podemos incorporar estos avances que logramos en AIR para ayudar también a nuestros clientes actuales. En un caso práctico, ayudamos a una importante empresa de gestión de activos, que ya había automatizado casi el 95 % de sus actividades de conciliación con nuestra solución, a reducir los esfuerzos manuales en un 43 % adicional, ¡impulsando las tasas de automatización muy por encima del 97 %! Esto no habría sido posible sin el uso de la IA. Este es solo un ejemplo de cómo la IA y el ML pueden revolucionar las operaciones de gestión de activos, impulsando una mayor eficiencia, precisión y escalabilidad.
El futuro de la gestión de activos pasa por adoptar estas tecnologías avanzadas. La IA y el ML no solo ayudarán a las empresas a abordar los retos operativos actuales, sino que también proporcionarán la base para la innovación y el crecimiento en los próximos años.
