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5 ejemplos en que la IA está dando forma al futuro de la inversión

Este artículo fue escrito por Louis Bellamacina y Elizabeth Attah, gerentes de productos de Company Research & Analysis de Bloomberg.

Los analistas financieros necesitan acceso a datos e información de alta calidad sobre tendencias emergentes para realizar investigaciones oportunas y detalladas y mantener su ventaja competitiva. La inteligencia artificial (IA) ya ha transformado la manera en que los analistas recopilan y analizan la información y continuará remodelando el futuro de la investigación de inversiones a medida que surgen nuevos e innovadores usos de la IA. Cuando nos enfrentamos a un número aparentemente infinito de fuentes para extraer inteligencia de inversión, la automatización es esencial para ofrecer una investigación de inversión creíble y defendible.

Bloomberg está a la vanguardia de este esfuerzo para transformar la manera en que los analistas realizan sus investigaciones. Aquí hay cinco maneras en que Document Search DS <GO>, aprovecha el poder del aprendizaje automático para que sea aún más fácil para los analistas encontrar exactamente la información que necesitan.

1. Sinónimos de IA

¿Mencionó la gerencia la palabra «R» Recesión en su última conferencia telefónica sobre sus resultados financieros? Aquí le mostramos cómo averiguarlo.

Buscar con contexto: la recesión capta contracción, desaceleración, deterioro y otros sinónimos.

Para agilizar el proceso de investigación, los clientes de Bloomberg nos dicen que quieren buscar con contexto, sin tener que pensar en todas las formas en que se podría describir su búsqueda. Por ejemplo, una recesión podría caracterizarse como una crisis, desaceleración, contracción, deterioro, etc. Sin este contexto más amplio se podría perder importante información. La IA de Bloomberg utiliza los últimos enfoques de aprendizaje automático para construir cestas de sinónimos inteligentes que incluyen los matices específicos de la jerga financiera.

2. Clasificación de temas

¿Con qué frecuencia desea un resumen preciso de los principales temas mencionados en relación con una empresa?

Los modelos de IA de Bloomberg incorporan una multitud de palabras y frases que definen un tema en particular. Cuando abre un documento de una empresa en la terminal, verá una reseña de los temas agrupados por menciones junto con el documento. La IA de Bloomberg proporciona una búsqueda contextual de estos temas. En la página de visión general de tendencias dentro de DS<GO>, se pueden descubrir patrones interesantes en menciones históricas de temas.

Análisis de búsquedas: nunca se pierda las grandes tendencias y cambios en las discusiones.

Utilizando este enfoque, los analistas de inversiones pueden identificar rápidamente temas clave. También pasan menos tiempo buscando inteligencia de inversión y más tiempo analizándola.

Análisis de búsqueda: identifique rápidamente los principales temas en las teleconferencias de resultados con un resumen de los temas.

3. Clasificación de búsquedas

¿Necesita ayuda para localizar los documentos más relevantes?

Bloomberg proporciona todo lo que posiblemente podría querer leer sobre las empresas que usted cubre. Sin embargo, con acceso a más de 200 millones de documentos financieros a través de Bloomberg, ¿cómo identifica los documentos relevantes para su investigación? Los modelos de relevancia de la IA de Bloomberg identifican documentos críticos, priorizándolos a la parte superior de sus solicitudes de búsqueda. Por ejemplo, cuando una empresa publica sus resultados financieros trimestrales o anuales, además de los informes de la empresa, múltiples comunicados de prensa y comentarios de mercado inundarán su feed.

Los modelos de relevancia de la IA de Bloomberg detectan los documentos más importantes y reveladores y los sitúan en la parte superior. También incluimos las notas de su empresa para garantizar que la vista de la casa no se pierda en el frenesí del mercado.

4. Una búsqueda que le entiende

¿Estaba solo buscando un archivo específico?

Bloomberg tiene múltiples modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) para comprender mejor las consultas de lenguaje natural y responder a sus consultas de búsqueda con resultados superiores. Por ejemplo, cuando escribe “10k”, ¿se refiere a “Formulario 10-K”? ¿Debería Bloomberg interpretar una búsqueda de “investigación de manzanas” como una investigación sobre “APPL US Equity”? ¿Debería una búsqueda de “China” involucrar una búsqueda de “empresas chinas” o de cualquier mención de China?

Bloomberg continuará invirtiendo en la última detección de NLP para garantizar que reciba los resultados de búsqueda y acceso más precisos a los formularios, temas, investigaciones y datos de empresas que necesita para desarrollar un análisis detallado.

Detección de lenguaje natural: busque dentro de 10K menciones de ingresos de China.

5. Verificación de ortografía y traducción de idiomas

¿Incluyó su búsqueda errores tipográficos? ¿Necesita traducir los documentos regulatorios extranjeros a otro idioma?

Al realizar una investigación, es fácil cometer errores al ingresar consultas. ¿Quiso decir “cadena de suministros” cuando buscó “cadena de sumistros”? La tecnología de Bloomberg puede identificar errores tipográficos y entregar rápidamente resultados utilizando el término correcto.

En la búsqueda de oportunidades de inversión en mercados extranjeros es fundamental traducir los documentos regulatorios a su lengua materna. Ya sea que desee traducir un registro del chino al alemán o al inglés, Bloomberg puede entregarle el documento traducido.

Y mientras escucha una teleconferencia de resultados, ¿ver el feed de un texto en vivo le permitirá realizar múltiples tareas y monitorear documentos y comunicaciones adicionales en tiempo real? La IA de Bloomberg se centra en resolver estos problemas, de manera que nunca se pierda un tema clave del momento.

La IA de Bloomberg está dando forma al futuro de la inversión

Con acceso a las últimas tecnologías de IA y modelos de idiomas, Bloomberg agiliza y mejora el proceso de investigación de inversión. Esto incluye el uso de sinónimos de IA y asignar temas relevantes a los documentos, clasificar los resultados de búsqueda de acuerdo a su relevancia, garantizar la precisión de las consultas de búsqueda, facilitar las traducciones de documentos y proporcionar los medios para analizar las teleconferencias de resultados en tiempo real.

La investigación de un analista es tan buena como las herramientas de que tiene a su disposición.  La incorporación de la IA para automatizar, agilizar y mejorar la eficacia y eficiencia de un analista es fundamental para prosperar en los mercados financieros de hoy en día.

Obtenga más información y comience ejecutando la función DS <GO>, o solicite una demostración.

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