En el corazón del actual ciclo de vida del comercio se destaca una urgencia imperante: la precisión de los datos en cada etapa. Esta necesidad se manifiesta en el sistema Investment Book of Records (IBOR), cuyo objetivo central es garantizar que los datos acerca de transacciones, posiciones y efectivo sean coherentes tanto con el custodio como con el sistema de Accounting Book of Records (ABOR) correspondiente. Este complejo entramado, que incluye actores como sistemas de corredores, agentes de transferencia y partes de compensación central, exige que las posiciones sean uniformes en todos los sistemas para ser consideradas como procesadas de manera continua.
A pesar de esta delicada sincronización, la resolución de desajustes sigue siendo un proceso predominantemente manual. Esto genera ineficacias notables que afectan a la toma de decisiones informadas en el front office. Actualmente, los participantes están obligados a comparar múltiples fuentes de datos, un esfuerzo que consume tiempo y añade un grado de incertidumbre que es incompatible con la dinámica del mercado moderno.
La solución a este cuello de botella, se sugiere, podría residir en el aprovechamiento de la inteligencia artificial. La propuesta contempla el uso de la IA para crear y mantener datos fiables de manera continua a lo largo de todo el ciclo de vida transaccional, realizando comparativas con diversas fuentes y asegurando actualizaciones automáticas en tiempo real.
Un ejemplo que ilustra las limitaciones actuales es el caso de una acción corporativa de pago en especie (PIK). Las diferencias en los métodos de cálculo de intereses entre los sistemas IBOR y el custodio pueden generar una cascada de discrepancias. Una simple descommunalidad inicial puede provocar una serie de roturas que implican la intervención de múltiples usuarios, todos intentando resolver la misma raíz del problema. Esto no solo consumen recursos valiosos, sino que también crean un ambiente de ineficiencia operativa.
Frente a este contexto, se necesitan soluciones basadas en la IA que puedan interrogar y validar continuamente grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes. Tal abordaje permitiría detectar de forma proactiva discrepancias potenciales, minimizando así el impacto negativo en las transacciones. Aunque las actualizaciones automatizadas por IA deben ser sometidas a revisión, esta detección temprana podría acortar drásticamente los tiempos de resolución y reducir la frustración de los usuarios.
Sin embargo, la implementación de IA presenta sus propios desafíos. La capacidad de almacenamiento de datos, las posibles descoordinaciones temporales con participantes externos y la naturaleza de los cambios en los datos son solo algunas de las complejidades. Es esencial identificar campos y tolerancias para disminuir el ruido y asegurar que solo las actualizaciones pertinentes sean procesadas automáticamente. Además, mantener un historial de auditoría podría incrementar los costos de almacenamiento, lo que representa un potencial obstáculo para la eficiencia futura.
Aún con estas inquietudes, la inteligencia artificial emerge como una herramienta potente y prometedora para optimizar y validar el ciclo de vida de las transacciones financieras. Su implementación podría generar beneficios a largo plazo, especialmente en un entorno caracterizado por una creciente inversión en valores privados y una creciente complejidad en la gestión de datos.
