El año es 2030. Estás en una sala de conferencias de la escuela de negocios, donde solo un puñado de estudiantes asisten a una clase de finanzas.

La triste participación no tiene nada que ver con el estilo profesoral, el ranking escolar o el tema. Los estudiantes simplemente no están inscritos, porque no hay trabajos para mayores de finanzas.

Hoy, finanzas, contabilidad, gestión y economía se encuentran entre las materias más populares de las universidades en todo el mundo, especialmente a nivel de posgrado, debido a su alta empleabilidad. Pero eso está cambiando.

Según la consultora Opimas, en los próximos años será cada vez más difícil para las universidades vender sus títulos relacionados con negocios. La investigación muestra que los trabajos de 230,000 en el sector podrían desaparecer por 2025, lleno de "agentes de inteligencia artificial".

¿Los robo-asesores son el futuro de las finanzas?

Una nueva generación de IA

Muchos analistas de mercado creen que sí.

Las inversiones en carteras automatizadas aumentaron 210% entre 2014 y 2015, según la firma de investigación Grupo Aite.

Los robots ya se han apoderado de Wall Street, ya que cientos de analistas financieros están siendo reemplazado con software o robo-asesores.

En los EE. UU., Reclama un 2013 por dos académicos de Oxford, 47% de empleos están en "alto riesgo" de ser automatizados dentro de los próximos años 20 - 54% de trabajos perdidos estará en finanzas.

Esto no es solo un fenómeno estadounidense. Los bancos indios, también, han informado de una 7% disminución en el recuento de cabezas durante dos trimestres consecutivos debido a la introducción de robots en el lugar de trabajo.

Quizás esto no es sorprendente. Después de todo, la industria bancaria y financiera se basa principalmente en la información de procesamiento, y algunas de sus operaciones clave, como la actualización de la libreta o el depósito en efectivo, ya están altamente digitalizadas.

Ahora, los bancos y las instituciones financieras están adoptando rápidamente una nueva generación de tecnología (IA) habilitada por la Inteligencia Artificial para automatizar tareas financieras generalmente realizadas por humanos, como operaciones, administración de patrimonio, negociación algorítmica y gestión de riesgos.

Por ejemplo, JP Morgan's Programa de Inteligencia Contractual o COIN, que se ejecuta en un sistema de aprendizaje automático, ayudó al banco a acortar el tiempo que lleva revisar los documentos del préstamo y disminuir el número de errores en el servicio del préstamo.

Tal es el dominio creciente de AI en el sector bancario que, Accenture predice, en los próximos tres años se convertirá en la principal forma en que los bancos interactúan con sus clientes. AI habilitaría interfaces de usuario más simples, sus notas de informes 2017, lo que ayudaría a los bancos a crear una experiencia de cliente más humana.

Clientes en Royal Bank of Scotland y NatWest, por ejemplo, pronto podría interactuar con los clientes con la ayuda de un chatbot virtual llamado Luvo.

Luvo, que fue diseñado usando IBM Watson tecnología, puede comprender y aprender de las interacciones humanas, en última instancia haciendo que la fuerza de trabajo de carne y hueso sea redundante.

Mientras tanto, HDFC, uno de los mayores bancos del sector privado de India, ha lanzado Eva. El primer robot de banca basado en inteligencia artificial de la India puede asimilar el conocimiento de miles de fuentes y proporcionar respuestas en un lenguaje sencillo en menos de 0.4 segundos. En HFDC, Eva se une a Ira, el primer asistente de rama humanoide del banco.

AI también ha hecho incursiones en la industria de la inversión, donde, según dicen muchos analistas financieros, una sofisticada máquina de comercio capaz de aprender y pensar hará que los algoritmos de inversión más avanzados y complejos de hoy en día se vean primitivos.

Los robots asesores permiten que las empresas evalúen ofertas, inversiones y estrategias en una fracción del tiempo que les toma a los analistas cuantitativos actuales hacerlo con las herramientas estadísticas tradicionales.

El ex director de Barclays Antony Jenkins, quien calificó la interrupción de la automatización del sector bancario como un "momento Uber", predice esa tecnología hará que la mitad de todas las sucursales bancarias y empleados de servicios financieros de todo el mundo sean redundantes en un plazo de diez años.

Adiós, humano los gestores de fondos.

Los graduados fintech del futuro

Las universidades ahora están revisando su plan educativo para adaptarse a esta disrupción tecnológica en el mercado laboral financiero.

Ambos Universidad de Standford y La Universidad de Georgetown las escuelas de negocios planean ofrecer lo que se denomina "fintech" en su Programas de MBA, con la esperanza de enseñar a los estudiantes cómo convertirse en maestros de la tecnología financiera.

Y la Wrexham Glyndwr University, con sede en Gales, ha anunciado el lanzamiento de primer título universitario del Reino Unido en fintech

Pero fintech es tan nuevo y diverso que los académicos tienen dificultades para elaborar un plan de estudios para la tecnología financiera 101, y mucho menos temas más avanzados sobre inteligencia artificial. La falta de libros de texto académicos y profesores expertos son desafíos adicionales.

Robots enloquecidos

Aún así, no está claro que la IA y la automatización en realidad resulten ventajosas para los bancos.

Demasiada confianza en la IA podría ser contraproducente si las instituciones financieras pierden el toque humano que la mayoría de los clientes prefieren.

También hay otros riesgos. Los robo-asesores son baratos y ahorran tiempo al crear una cartera de inversión simple, pero pueden tener dificultades para tomar las medidas de precaución correctas cuando los mercados se vuelven volátiles, especialmente cuando miles, tal vez millones, de máquinas intentan hacer lo mismo mientras operan. gran velocidad.

En agosto 2012, los comerciantes de valores robo en Knight Capital Group se fue a gastar y perdió $ 440 millones en solo minutos de 45.

Las altas expectativas para el rendimiento de estos robo-traders bien programados también podrían causar caos en los principales centros comerciales de todo el mundo.

No existe un solo algoritmo que pueda combinar múltiples variables volátiles con un modelo de pronóstico económico multidimensional que funcione para todos los inversores. Esperar eso podría ser un error potencialmente fatal para los mercados financieros.

¿Y cómo se protegerá a los inversores cuando los robots tomen la decisión equivocada? De acuerdo con las decisiones de la Comisión de Bolsa y Valores de los Estados Unidos (SEC), los robo-asesores requieren el registro de la misma manera que lo hacen los asesores de inversión humana. También están sujetos a las reglas del Ley de Asesores de Inversiones.

Pero es difícil aplicar a los robots las regulaciones financieras diseñadas para gobernar el comportamiento humano.

Las reglas de la SEC, creadas para proteger a los inversionistas, requieren que los asesores se adhieran a un estándar fiduciario por el cual ponen incondicionalmente los mejores intereses del cliente antes que los propios. Los reguladores estadounidenses preocupados han preguntado si es práctico para los robots para seguir las reglas cuando sus decisiones y recomendaciones se generan no por raciocinio sino por algoritmos.

Este enigma demuestra claramente un hecho: es difícil reemplazar por completo a los humanos. Siempre habrá una demanda para que una persona en vivo real actúe como control cuando y si nuestros robots se vuelven delincuentes.

Sobre el Autor

Nafis Alam, profesor de finanzas, Universidad de Sunway y Graham Kendall, Profesor de Ciencias de la Computación y Provost / CEO / PVC, Universidad de Nottingham

Este artículo se publicó originalmente el La conversación. Leer el articulo original.

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