El ciclo de vida del comercio moderno está intrínsecamente vinculado a la exactitud de los datos en cada una de sus fases. Un claro ejemplo de esta realidad es el sistema Investment Book of Records (IBOR), diseñado para garantizar que la información sobre transacciones, posiciones y efectivo concuerde con el custodio y el sistema de Accounting Book of Records (ABOR) correspondiente. Este meticuloso proceso involucra a múltiples actores, incluidos sistemas de corredores, agentes de transferencia y partes de compensación central, demandando que las posiciones sean uniformes en todos los sistemas para considerarse «procesadas de manera continua». Sin embargo, la detección y resolución de ejecuciones no conformes continúa siendo mayormente manual, generando notables ineficiencias en la toma de decisiones.
El procedimiento tradicional obliga a los interesados a comparar puntos de datos entre varios sistemas, lo que consume tiempo y siembra incertidumbre en la capacidad del front office para tomar decisiones bien informadas. En respuesta a este desafío, se propone la integración de inteligencia artificial (IA) para crear y perfeccionar de manera continua datos confiables durante cada etapa del ciclo de vida de las transacciones, mediante comparaciones con distintas fuentes y actualizaciones automáticas en tiempo real.
Un claro reflejo de los problemas que acarrea la imprecisión de los datos es el caso de una acción corporativa de pago en especie (PIK), donde divergencias en la metodología de cálculo de intereses entre el sistema IBOR y el custodio pueden originar múltiples discrepancias. Una simple discordancia durante la fase inicial puede desencadenar una cadena de errores descendente, obligando a diferentes usuarios a investigar la misma causa raíz. Este ciclo de descoordinación no solo consume recursos sino que también crea un clima de ineficacia operativa.
Para enfrentar estos desafíos, se requiere de soluciones que empleen la IA de forma continua para evaluar y validar conjuntos de datos provenientes de múltiples fuentes. Así, se podrían detectar de manera proactiva discrepancias antes de que perjudiquen las transacciones. Aunque las actualizaciones impulsadas por IA deben someterse a revisión, esta detección temprana podría acortar drásticamente los tiempos de resolución y mitigar la frustración entre los usuarios.
No obstante, la implementación de IA presenta desafíos propios. Entre ellos, la capacidad de almacenamiento de datos, potenciales desajustes temporales con participantes externos y la materialidad de los cambios en los datos. Es crucial identificar campos y tolerancias específicas que puedan referenciarse para reducir el ruido y asegurar que solo las actualizaciones relevantes se procesen automáticamente. Además, la necesidad de mantener un histórico de auditoría podría elevar los costos asociados al almacenamiento de datos, representando un riesgo para la eficiencia operativa futura.
Pese a estas preocupaciones, la aplicación de la inteligencia artificial emerge como una herramienta prometedora para optimizar y validar el ciclo de vida de las transacciones financieras, ofreciendo beneficios a largo plazo, especialmente en un entorno marcado por una creciente inversión en valores privados y una complejidad de datos en aumento.
