Desde el comienzo de ChatGPT en 2022, el sector de servicios financieros ha anticipado enormemente el impacto del transformador IA. Esta especulación está completa; Su aplicación práctica está ahí. Los modelos avanzados de la IA generativa (Genai), en particular, cuando se implementan a través de flujos de trabajo agentales, no solo se remodelan, sino que reescriben fundamentalmente la forma en que los corredores, los bancos de inversión, los administradores de activos y los guardias tratan y regulan las profesiones.
Al orquestar la toma de decisiones complejas y la automatización de tareas complejas, como la gestión de inventario dinámico, a través de agentes colaborativos de IA, estas soluciones de operaciones suministradas con Genai reducirán activamente el riesgo, la reducción de costos y la propulsión al mercado a un futuro en tiempo real. El impacto será tan profundo y sucederá tan rápido que los primeros adoptantes de estas plataformas de nueva generación pueden forjar una ventaja competitiva significativa: “alfa operativo”.
Esta evolución se centró en el Genai no podría ser más cronométrico. Los volúmenes de comercio de flechas tienden a infraestructura hereditaria, aumentando los riesgos operativos. La transición a las regulaciones y negociaciones aceleradas las 24 horas, los 7 días de la semana, obliga a los participantes del mercado a acelerar los procesos posteriores al intercambio, empujando hacia una posible necesidad de capacidades en tiempo real en todas las empresas. Simultáneamente, la electrificación generalizada del mercado de capitales conduce a los márgenes. La presión es innegable: las instituciones necesitan un modelo de operaciones de nueva generación capaz de esta velocidad y esta escala, al tiempo que minimiza los costos y los riesgos. La IA agente ofrece una respuesta convincente.
Modelos de idiomas para la orquestación de agentes autónomos
La evolución de modelos de lenguaje poderosos con motores de razonamiento sofisticados (como O1 de OpenAI, por ejemplo) allanó el camino para los agentes de IA: entidades autónomas especializadas diseñadas para tareas operativas específicas. Estos agentes pueden interpretar grandes conjuntos de datos, a menudo no estructurados, y tomar decisiones contextuales, a menudo sin intervención humana. Este salto permite que la IA no solo apoye a los operadores humanos, sino que orquete de forma independiente las secuencias operativas completas por la actividad de los agentes coordinados. Considéralo como un “equipo especial de operaciones especiales”. Estas capacidades son alimentadas por el rápido progreso de la IA y la creación crítica de grandes conjuntos de datos estandarizados. Incluso los agentes de IA más sofisticados son tan efectivos como los datos a los que acceden. Durante la última década, las empresas de servicios financieros y los proveedores de tecnología se han esforzado por desmantelar los silos de datos, agregando información en marcos de gobierno unificado. En Broadridgege, por ejemplo, hemos invertido considerablemente en BRX, una ontología global de datos armonizados. Estos datos estructurados se convierten en la base sobre la cual nuestra plataforma OPSGPT ™ implementa agentes de IA para realizar tareas complejas con precisión.
Flujos de trabajo del agente en acción: fuerza laboral digital
Las plataformas de Genai de hoy, los arquitectos en torno a los principios de la agencia, son un salto más allá de las herramientas de la IA anterior. En lugar de simplemente informar los problemas para la intervención humana, las plataformas implementarán equipos de agentes de IA que actúan de forma independiente y en colaboración.
Imagina una fuerza laboral digital:
- A Agente de admisión Lee e interpreta una solicitud de correo electrónico entrante sobre una diferencia de liquidación.
- A Agente de recuperación de datos se envía a cuestionar varios sistemas operativos internos (y potencialmente externos) para todos los detalles del comercio, las posiciones e información de contraparte relevantes.
- A Agente analítico Procesa estos datos, identifica la causa profunda de la brecha y determina la ruta de resolución óptima.
- A Agente de comunicación Escribe un correo electrónico explicativo o un mensaje rápido, o incluso inicia una transacción correctiva, basada en reglas predefinidas y puntajes de confianza.
- A Agente orquestador Supervisar todo este proceso, asegurando que las tareas se transporten y completen adecuadamente de manera efectiva, aumentando los expertos humanos solo para excepciones reales.
Es el AI Agentics. En el campo crítico del comercio, por ejemplo, los agentes especializados de IA ahora pueden analizar de forma autónoma causas profundas, clasificar los tipos de falla con alta precisión e incluso iniciar protocolos de resolución, a menudo involucrando una comunicación directa y automatizada con otros sistemas internos o incluso agentes de contraparte. Esto reduce los ciclos de resolución de días a unos pocos minutos, abriendo el camino para predecir y prevenir fallas de liquidación de manera proactiva.
Más allá de las fallas: alfa operacional sistémico
Las aplicaciones de los flujos de trabajo de agentes se extienden más, estimulando las mejoras sistémicas:
- Eficiencia de capital: Los agentes de IA pueden administrar de manera proactiva el inventario global de valores, casi como tesorero digital, identificando compensaciones, recomendando transferencias de atención óptimas y realizando acciones de reequilibrio para mejorar el uso de capital y reducir los costos de financiación.
- Riesgo holístico y transparencia: Los sistemas de agencia pueden integrar y usar los datos de las plataformas particionadas, con una visión unificada y en tiempo real de riesgos operativos y rendimiento en toda la empresa. La transparencia de esta empresa mejora la velocidad de toma de decisiones y la ejecución estratégica.
- Alta experiencia del cliente: Las interacciones del cliente se mejoran a través de agentes de IA que suministran interfaces de chat intuitivas o administran comunicaciones automatizadas, pero contextualmente relevantes para solicitudes y actualizaciones. Sobre todo, estos sistemas de agentes incorporan bucles de autoaprendizaje de autoaprendizaje. Cada flujo de trabajo realizado con éxito (o sin éxito) refina la lógica adaptativa de los agentes y mejora los modelos subyacentes, haciéndolos gradualmente más inteligentes. Esto significa que las empresas alcanzan el alfa operativo no al expandir la fuerza laboral, sino cultivando trabajadores digitales cada vez más inteligentes. Las empresas pueden desarrollar información operativa, no solo la capacidad operativa.
El primer imperativo del motor
Aunque las plataformas de operaciones de Genai con capacidades sofisticadas de la agencia son relativamente nuevas, su poder para transformar las operaciones de valores es innegable e inminente. Según el estudio de la transformación digital en 2025 de Broadridge y la tecnología de nueva generación, el 72% de las empresas realizan inversiones moderadas para Grands Genai este año, un salto significativo del 40% en 2024. La emergencia es clara: más de un tercio espera un retorno de la inversión dentro de los seis meses de la implementación. ¿Cómo se ve este rey? Al incorporar la inteligencia en tiempo real a través de AI agente directamente en los procesos posteriores al intercambio y la integración de estos trabajadores digitales en las operaciones diarias, las empresas obtienen una ventaja medible. Verán rápidamente reducciones en la complejidad operativa, las cargas de trabajo manuales, las multas de liquidación y los costos de inversión, así como un aumento correspondiente en la destreza y la eficiencia de la gestión de riesgos. No es solo teórico; Este es el alfa operativo en acción, ofreciendo una ventaja crítica y tangible para los primeros adoptantes listos para adoptar la revolución de AI de agente en las operaciones de valores.