JP Morgan ha sido el primero en utilizar el Machine Learning en sus operaciones financieras

JP Morgan está actualmente en busca de recortar costes y aumentar la eficiencia. Por ello, JP Morgan lanzó el año pasado un motor de recomendación predictiva, tecnología Machine Learning, para identificar aquellos clientes que deberían emitir o vender capital. Y ahora, dado el éxito inicial del motor, se está extendiendo a otras áreas. La inteligencia artificial ha llegado a Wall Street.

Matt Zames, director de operaciones de JP Morgan, explicó en una carta a sus accionistas el rumbo estratégico que cogía la compañía, buscando que la tecnología se convierta en un pilar importante en las operaciones financieras del banco de inversión.

La carta dice lo siguiente:

“El año pasado, introdujimos tecnología de Machine Learning para inversiones bancarias. Introdujimos el Motor de Oportunidades Emergentes en los Mercados de Capital, que permite identificar las mejores ofertas de inversiones para cada cliente en particular, ofreciendo recomendaciones personalizadas mediante el análisis automatizado de las posiciones financieras actuales, las condiciones del mercado y los datos históricos. Dado el éxito inicial del Motor de Oportunidades Emergentes en los Mercados de Capital, estamos expandiéndolo a otras áreas, como los Mercados de Capital de Deuda, basando de manera similar las predicciones en los datos financieros de los clientes, el historial de emisiones y la actividad del mercado.”

Pero JPMorgan no es el único banco de Wall Street que aplica tecnología Machine Learning para las operaciones financieras. En un evento en enero de este mismo año, el subdirector financiero de Goldman Sachs, Marty Chávez, dijo que el banco se centraría en la automatización de las tareas de la banca de inversión. Dijo que “el banco ha trazado 146 pasos distintos en el proceso de realizar una OPV, y que muchos de ellos están pidiendo ser automatizados”, según MIT Technology Review.

El Machine Learning está revolucionando la manera en la que invertimos el dinero

 

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