Sistema fiable de inteligencia artificial para el sector de gestión de patrimonios y de inversiones

La adopción generalizada de cualquier tecnología es un resultado complejo que se ve impulsado por muchas variables.

Nuestra experiencia con los clientes y los comentarios de los reguladores (Bridgeweave es una de las 40 empresas que se han aceptado por recomendación de la Unidad de Asesoramiento de la FCA) nos ha llevado a diseñar un sistema de 6 puntos para el sector de gestión de patrimonios y de inversiones.

Probamos cada producto utilizando este sistema antes de su lanzamiento para que lo utilicen nuestros clientes de una forma generalizada.

TAIF en acción

Hemos desarrollado un marco sólido de AI de confianza utilizando una serie de componentes minuciosamente seleccionados para crear plantillas uniformes y automatizadas que son adecuadas para el sector de gestión de patrimonios y de inversiones.


Hacemos todo lo posible para asegurarnos de que todos nuestros productos cumplen con nuestras propias normas estrictas.

A continuación, se muestra un ejemplo ilustrativo de nuestro producto de insights relevante de carteras, que proporciona avisos a un asesor de inversiones.

Precisión

+

Pregunta: ¿qué nivel de precisión tienen los resultados?

Explicación: algoritmos de aprendizaje automático para crear una cartera óptima para el usuario. El rendimiento de la cartera optimizada se prueba teniendo en cuenta el rendimiento de un índice de referencia dinámico.

Resultado: número de veces en las que el algoritmo ha superado el índice de referencia.

Razonamiento

+

Pregunta: ¿por qué el algoritmo cree que podría haber un problema?

Explicación: toda la cartera se compara con un índice de referencia dinámico con distintos criterios, como el rendimiento, la concentración, la volatilidad, el índice de Sharpe, etc. y se resaltan los problemas.

Resultado: dos fondos en la cartera (23 % del valor) no han mostrado un buen rendimiento. Están disminuyendo la puntuación general de la cartera.

Metodología

+

Pregunta:Que método utiliza el algoritmo?

Explicación:

1. InvestAi selecciona los fondos peor clasificados para su optimización.

2. InvestAi revisa cientos de combinaciones posibles y ejecuta modelos de optimización para los fondos preseleccionados que se adecúen a la cartera.

Resultado: se le sugiere al usuario el fondo que mejor se adapte.

Transparencia

+

Pregunta: ¿cómo se compara la medida propuesta con la situación actual?

Explicación: el impacto de la recomendación en la cartera se analiza y presenta al usuario de una manera fácil de entender.


Resultado:

Explicabilidad

+

Pregunta: ¿se puede explicar con claridad la propuesta?

Explicación: se calculan las puntuaciones multifactoriales para cada cartera y se ofrece información de cada factor con cada propuesta.

Resultado:

Registros de revision

+

Pregunta: ¿están disponibles los idem para la medida propuesta?

Explicación: cada fondo se analiza en función de la estructura de la información para evitar la concentración del fondo, la concentración de AMC y el cumplimiento de las directrices sobre la asignación que coinciden con los perfiles de riesgo de los inversores particulares.

Resultado: este registro se guarda y está disponible para futuras revisions.

A continuación, se muestra un ejemplo ilustrativo de nuestro producto de insights relevante de carteras, que proporciona avisos a un asesor de inversiones.

Precisión

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Pregunta: ¿qué nivel de precisión tienen los resultados?

Explicación: algoritmos de aprendizaje automático para crear una cartera óptima para el usuario. El rendimiento de la cartera optimizada se prueba teniendo en cuenta el rendimiento de un índice de referencia dinámico.

Resultado: número de veces en las que el algoritmo ha superado el índice de referencia.

Razonamiento

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Pregunta: ¿por qué el algoritmo cree que podría haber un problema?

Explicación: toda la cartera se compara con un índice de referencia dinámico con distintos criterios, como el rendimiento, la concentración, la volatilidad, el índice de Sharpe, etc. y se resaltan los problemas.

Resultado: dos fondos en la cartera (23 % del valor) no han mostrado un buen rendimiento. Están disminuyendo la puntuación general de la cartera.

Metodología

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Pregunta:Que método utiliza el algoritmo?

Explicación:

1. InvestAi selecciona los fondos peor clasificados para su optimización.

2. InvestAi revisa cientos de combinaciones posibles y ejecuta modelos de optimización para los fondos preseleccionados que se adecúen a la cartera.

Resultado: se le sugiere al usuario el fondo que mejor se adapte.

Transparencia

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Pregunta: ¿cómo se compara la medida propuesta con la situación actual?

Explicación: el impacto de la recomendación en la cartera se analiza y presenta al usuario de una manera fácil de entender.


Resultado:

Explicabilidad

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Pregunta: ¿se puede explicar con claridad la propuesta?

Explicación: se calculan las puntuaciones multifactoriales para cada cartera y se ofrece información de cada factor con cada propuesta.

Resultado:

Registros de revision

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Pregunta: ¿están disponibles los idem para la medida propuesta?

Explicación: cada fondo se analiza en función de la estructura de la información para evitar la concentración del fondo, la concentración de AMC y el cumplimiento de las directrices sobre la asignación que coinciden con los perfiles de riesgo de los inversores particulares.

Resultado: este registro se guarda y está disponible para futuras revisions.