El ciclo de vida del comercio actual está íntimamente relacionado con la precisión de los datos en cada una de sus etapas. En este contexto, el sistema Investment Book of Records (IBOR) se posiciona como un elemento clave al asegurar que los datos de transacciones, posiciones y efectivo sean coherentes tanto con el custodio como con el sistema de Accounting Book of Records (ABOR). Este proceso involucra a numerosos participantes, incluyendo sistemas de corredores, agentes de transferencia y partes de compensación central, y requiere que las posiciones sean idénticas en todos los sistemas para ser consideradas procesadas de manera continua. No obstante, la identificación y resolución de ejecuciones que no cumplen con estas condiciones sigue siendo en gran parte manual, lo que genera ineficiencias significativas en la toma de decisiones.
El procedimiento habitual demanda que las partes interesadas comparen puntos de datos en diversos sistemas, actividad que consume tiempo y crea incertidumbre en la capacidad del front office para tomar decisiones informadas. Para solucionar este inconveniente, se propone la incorporación de inteligencia artificial (IA) que permita crear y refinar continuamente datos precisos en cada etapa del ciclo de vida de las transacciones, mediante la comparación con diferentes fuentes y actualizaciones automáticas en tiempo real.
Un ejemplo del problema de la falta de precisión de los datos se manifiesta en situaciones como las acciones corporativas de pago en especie (PIK), donde discrepancias en los métodos de cálculo de intereses entre el sistema IBOR y el custodio originan múltiples inconsistencias. Una discrepancia aparentemente pequeña al inicio del proceso puede desencadenar una serie de fallos en la cadena posterior, involucrando a diferentes usuarios que deben investigar la misma causa raíz. Este ciclo de descoordinación consume recursos y crea un entorno operativamente ineficaz.
Las soluciones basadas en IA podrían servir para interrogar y validar continuamente conjuntos de datos de múltiples fuentes, detectando de manera proactiva discrepancias antes de que afecten las transacciones. Aunque estas actualizaciones impulsadas por IA deben ser revisadas, la detección temprana podría reducir dramáticamente los tiempos de resolución y minimizar la frustración de los usuarios.
Sin embargo, la implementación de IA enfrenta desafíos, tales como la capacidad de almacenamiento de datos, diferencias temporales con participantes externos y la relevancia de los cambios en los datos. Es crucial identificar campos y tolerancias específicas para disminuir el ruido y asegurar que solo las actualizaciones relevantes sean procesadas automáticamente. La necesidad de mantener un registro de auditoría también podría incrementar los costos de almacenamiento de datos, representando un riesgo para la eficiencia operativa futura.
A pesar de estos desafíos, la aplicación de la IA se perfila como una herramienta prometedora para optimizar y validar el ciclo de vida de las transacciones financieras. Esto podría generar beneficios a largo plazo, especialmente en un entorno caracterizado por una creciente inversión en valores privados y una complejidad de datos en aumento.
