A medida que la inteligencia artificial (IA) y sus diversos subconjuntos, como el aprendizaje automático (ML), se vuelven más complejos y desarrollados, su presencia en el ámbito financiero ha aumentado drásticamente.
Según un informe de 2022 de Nvidia, más del 75% de las empresas que operan en el sector financiero aplican aprendizaje automático o profundo para optimizar sus operaciones internas.
Además, el estudio señala que el 91% de las empresas financieras ahora están impulsando resultados comerciales críticos con inversiones en IA, y muchas de las empresas encuestadas afirman que la floreciente tecnología les ha ayudado a generar modelos de predicción más precisos.
Más del 30% de los encuestados afirmó que el uso de IA y ML ha aumentado sus ingresos anuales en más de un 10%, mientras que más del 25% de los encuestados afirmó que la IA les ha ayudado a reducir sus costos de trabajo anuales en más de un 10%.
El procesamiento de datos redefinido
A pesar de su relativa incipiente, la IA está preparada para traer cambios significativos al sector financiero, con un potencial related al de los modelos comerciales controlados por computadora introducidos por los operadores de Wall Street en la década de 1980.
Jeroen Van Lange, fundador y analista del canal de YouTube La cadena de bloques hoyle dijo a Noticias Blockchain:
«La IA se utiliza para desarrollar modelos comerciales de aprendizaje automático, detectar irregularidades en las transacciones e incluso analizar datos complejos de blockchain con un nivel excepcionalmente alto de precisión».
«Además, se están utilizando herramientas basadas en ML para analizar el riesgo de los prestatarios y evaluar su solvencia utilizando una amplia gama de fuentes de datos, como su actividad en las redes sociales y su comportamiento en línea», añadió.
Van Lange destacó que, dado que la mayoría de los intercambios de criptomonedas proporcionan datos en tiempo real vinculados a sus libros de pedidos, los algoritmos de aprendizaje automático pueden estudiar estos conjuntos de datos completos para predecir movimientos de precios a corto plazo.
De manera identical, en el caso de los datos de intercambio de derivados, estos modelos pueden clasificar y procesar información como el interés abierto, las tasas de financiación y los índices de compra/venta de los compradores mucho más rápidamente que los humanos, lo que permite a los operadores tomar mejores decisiones de inversión.
«Esto es algo que aún no hemos visto antes: que los programas piensan por sí mismos y mejoran sus capacidades de toma de decisiones sobre la marcha», dijo Van Lange.
Un nuevo estándar para la seguridad de los datos
La introducción de AI y ML ha permitido que los sistemas blockchain mejoren sus capacidades de seguridad.
Las plataformas habilitadas para IA pueden proporcionar a los usuarios información sobre amenazas en tiempo authentic y al mismo tiempo permitirles obtener información útil sobre diversas estafas, tirones y amenazas.
A principios de este año, los sistemas de monitoreo de Forta detectaron el ataque al protocolo Euler minutos antes del hackeo, en el que se robaron 197 millones de dólares.
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Si bien Forta pudo avisar con antelación a Euler, el equipo del protocolo no pudo responder a tiempo.
De manera comparable, el módulo Assault Detector de Forta también tuvo éxito en flojo el hackeo de 3,3 millones de dólares a la plataforma financiera descentralizada SushiSwap en abril, así como el préstamo rápido ataque en Yearn.finance, lo que provocó una pérdida top-quality a 11 millones de dólares aproximadamente al mismo tiempo.
Como resultado de sus capacidades de detección de amenazas, Forta ha acumulado el respaldo financiero de varios actores destacados de la industria, incluidos Coinbase Ventures, a16z, Blue Yard y Blockchain Cash, entre otros.
Resolver el problema de la fragmentación de la liquidez
Incluso a medida que el mercado de las criptomonedas madura y crece, todavía enfrenta varios problemas relacionados con la iliquidez, especialmente en comparación con las finanzas tradicionales.
Ahmed Ismail, director ejecutivo y cofundador de FluidAI, una plataforma de agregación de criptomonedas basada en inteligencia artificial, dijo a Noticias Blockchain que la liquidez de los activos digitales está actualmente aislada de unos pocos actores importantes, lo que hace que el mercado sea extremadamente ineficiente. Añadió:
“Incluso las criptomonedas más estables, como BTC y ETH, son frágiles. El mercado de criptomonedas necesita agregadores de liquidez de alta calidad para que, cuando se observen condiciones volátiles, los participantes del mercado puedan acceder a los fondos rápidamente y al mejor precio posible para mantener algún tipo de equilibrio”.
Cuando se le preguntó cómo la IA puede ayudar a abordar estos problemas, señaló que los agregadores, incluido FluidAI, utilizan la tecnología para predecir los precios de la cartera de pedidos de activos digitales en tiempo real, proporcionando así una mayor liquidez para los pares comerciales relevantes. «FluidAI utiliza un enrutador de pedidos inteligente y un motor de comparación reforzado con inteligencia synthetic para conectarse a los principales intercambios centralizados y descentralizados y mejorar las reservas de liquidez».
Además, Ismail dijo que su plataforma utiliza algoritmos personalizados como precio promedio ponderado por volumen, precio promedio ponderado por tiempo, precio de llegada y participación de volumen para minimizar los impactos adversos en el mercado y evitar fugas de información durante la ejecución de grandes órdenes.
Análisis de los sentimientos
En la economía globalizada actual, el análisis de sentimientos sigue desempeñando un papel más importante en diversas industrias, incluida la criptografía.
Con la IA, las empresas ahora pueden comprender los sentimientos de los clientes en tiempo actual, lo que les permite seleccionar y personalizar sus esfuerzos de marketing.
Un estudio reciente de investigadores de la Universidad Canada West señala que las herramientas de análisis de sentimientos impulsadas por IA pueden comprender el tono de una declaración en lugar de simplemente reconocer ciertas palabras dentro de un texto anotado como positivas o negativas.
Las empresas también pueden utilizar estas herramientas como parte de estrategias comerciales más amplias para ayudarlas a superar a sus competidores, atraer y retener consumidores, realizar investigaciones en vivo para evaluar el interés de los clientes en ciertos temas y comprender las condiciones del mercado.
Por último, estas herramientas son escalables y adecuadas para empresas que manejan grandes cantidades de datos de retroalimentación. Al analizar esta información de retroalimentación, es posible abordar áreas de mejora, responder a los problemas con prontitud y tomar decisiones informadas para mejorar la satisfacción del cliente.
¿Qué le espera al futuro de las finanzas?
A pesar del surgimiento de la IA y la tecnología blockchain, Ismail cree que estas innovaciones tienen el potencial de complementarse entre sí y remodelar la forma en que percibimos las finanzas globales:
“La tecnología de contabilidad distribuida ofrece capacidades de almacenamiento de datos inmutables con mayor transparencia y trazabilidad. La IA, por otro lado, puede procesar enormes cantidades de datos de blockchain para proporcionar información inteligente y modelos de predicción precisos. Al combinar los dos, los participantes del mercado pueden tomar decisiones informadas para mantener métricas de mercado saludables”.
Ismail afirmó además que todas las instituciones financieras importantes deberían estudiar de cerca la utilización de tecnologías como el procesamiento del lenguaje normal, el aprendizaje profundo, el aprendizaje por refuerzo, los modelos generativos y la computación de vanguardia para mantenerse por delante de la competencia.
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Cerullo comparte un punto de vista bastante identical, quien cree que el uso de la IA dentro de las estructuras financieras existentes hoy en día puede ayudar a los inversores a obtener mejores rendimientos, al menos para ciertas operaciones selectas. Dicho esto, admitió que la IA no es una varita mágica que pueda mejorar automáticamente la productividad.
«Sin embargo, puede ser una valiosa ayuda».
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