¿Cómo poner la tecnología al servicio de las personas? ¿Qué aporta la inteligencia artificial (IA) a las finanzas y al servicio financiero de la clientela? 

Ideas para incorporar la tecnología en el ámbito financiero: Algoritmos predictivos, fintech, ciberseguridad, brecha digital, banca móvil, criptomonedas…

El uso de los datos, el gobierno del dato, la ética, la trazabilidad, la integridad, la fiabilidad. Decisiones basadas en datos. Los mejores modelos predictivos son tan buenos como el input que introducimos en ellos. Ser data-driven implica ser “conductores” del dato y sensibles a la importancia de preservar su calidad para contribuir a unas finanzas más éticas y una toma de decisiones financieras más responsables.

Los modelos matemáticos, estadísticos y modelos cuantitativos han llegado para ayudarnos a realizar inversiones de manera diferente. Debemos ser más eficientes, también social y ambientalmente, en la generación de estrategias de inversión; en señales de compraventa de diversos activos financieros (índices bursátiles, acciones, bonos, divisas,…), en la predicción de variables económico-financieras; en la optimización de carteras de inversión; en el desarrollo de sistemas de recomendación de productos financieros o en la elaboración de indicadores de sentimiento de los inversores en los mercados financieros vía datos no financieros (noticias de prensa, información en redes sociales,…).

Los modelos cuantitativos y predictivos están aportando mayor rigor y responsabilidad en la toma de decisiones y, a la vez, están más orientados a las necesidades de la clientela y de la sociedad. Consisten en el estudio de métricas de riesgos con metodologías innovadoras, comparación con métricas clásicas. En el análisis de impacto de las mejores métricas en ahorros de capital, rentabilidad y gestión de los riesgos. En el análisis de tiempos de rendimiento de procesos tecnológicos. En el diseño y  optimización los procesos de integración de nuevas métricas en los procesos de gestión de riesgos.