Para las empresas de gestión de activos que invierten en el mercado primario de bonos corporativos, lograr una visión completa y en tiempo real de los nuevos acuerdos que llegan al mercado y los cambios en los términos de los acuerdos es clave para un análisis crediticio eficiente y para realizar rápidamente pedidos de asignaciones.
Sin embargo, los bancos sindicados utilizan canales múltiples y competitivos para difundir datos a los administradores de activos, lo que dificulta agregar y conciliar información clave. Si bien las plataformas de ofertas como DirectBooks e Ipreo (S&P Global) son fuentes importantes, los correos electrónicos
y los mensajes instantáneos siguen desempeñando un papel importante en la comunicación de datos de transacciones a los administradores de activos. Dado que cada acuerdo recibe hasta 30 actualizaciones durante todo el proceso de sindicación, es difícil para las mesas de operaciones estar al tanto de las últimas actualizaciones y
mantener informados a los gestores de cartera.
A diferencia de los datos entregados por las plataformas, los mensajes de correo electrónico y chat no están estructurados: un banco sindical puede utilizar una variedad ilimitada de formatos de datos, términos, etiquetas de datos o convenciones de nomenclatura. En parte, la variabilidad se ve exacerbada porque los mensajes se generan
por individuos, en lugar de sistemas del lado bancario, y utilizan sus formatos y terminología preferidos para variables como plazo, capacidad de rescate, cupón y moneda. Históricamente, ha sido difícil, si no imposible, procesar automáticamente estos datos, en parte
porque las técnicas de análisis tradicionales no pueden hacer frente a la variabilidad en los mensajes de trato.
Como resultado, hasta ahora los administradores de activos han tenido que utilizar soluciones manuales, propensas a errores y que consumen mucho tiempo para gestionar la información fuera de la plataforma. La IA permite la creación de procesadores de datos más potentes y adaptables y es especialmente adecuada para interpretar y extraer
Tratar información a partir de datos no estructurados contenidos en correos electrónicos y mensajes de chat.
La mayor parte de la IA se basa en un modelo de lenguaje grande (LLM) para comprender y extraer significado del texto. Capacitar a un LLM para una tarea específica es complejo y los LLM pueden producir resultados variables a partir de las mismas entradas. Sin embargo, un ajuste cuidadoso para casos de uso específicos puede
producen resultados muy precisos, lo que hace que un LLM capacitado sea adecuado para interpretar datos de bonos del mercado primario.
A pesar de la rápida innovación en los LLM públicos, creemos que un LLM privado es el más adecuado para la mayoría de los casos de uso en los mercados de capital institucional. Con un modelo privado, es más fácil salvaguardar los datos, entrenar directamente el modelo en una tarea específica y calibrar su desempeño.
y controlar los costos.
El uso de IA para el procesamiento de mensajes de correo electrónico y chat proporciona una herramienta potente para lograr una visión integral del mercado de nuevos acuerdos que abarca acuerdos dentro y fuera de la plataforma. Agregar datos de acuerdos permite la creación de una
Espacio de trabajo integrado y centrado en acuerdos que optimiza la forma en que operan los administradores de activos en los mercados primarios de bonos corporativos..
Además, la capacidad de procesar datos de transacciones no estructurados puede proporcionar una visión más en tiempo real de una transacción y del mercado. Por ejemplo, un banco sindical podría transmitir un cambio en el cupón u otro término clave por correo electrónico o chat antes de actualizar la oferta en una plataforma.
En ese escenario, el sistema impulsado por IA podría actualizar la pantalla de ofertas de un administrador de activos antes de que la actualización se publique en la plataforma. De manera similar, la IA puede procesar
datos del mercado gris para aportar inteligencia adicional sobre la demanda de nuevos acuerdos específicos. Cuando las ventanas de fijación de precios están abiertas solo durante unas pocas horas, cualquier ventaja para tomar decisiones y realizar pedidos de asignaciones más rápido debería beneficiar al administrador de activos.
En los servicios financieros, las nuevas tecnologías a menudo buscan problemas que resolver. A veces, la publicidad excede su valor práctico, especialmente en los primeros días. La IA es diferente. Creemos que la IA puede mejorar la tecnología existente y permitir la automatización donde estaba antes.
insostenible. El procesamiento preciso y eficiente de datos no estructurados es un buen ejemplo de cómo la IA resuelve un desafío de larga data en los mercados de bonos primarios y cómo esta tecnología está preparada para pagar dividendos a los administradores de activos proactivos.
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- Fuente: https://www.finextra.com/blogposting/25595/ai-unlocks-primary-bond-market-opportunities-for-asset-management-firms?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
