Presentación EFPA 5.7.2023 Chat GPT ¿Aliado o enemigo del asesor financiero.pdf

Presentación EFPA 5.7.2023 Chat GPT ¿Aliado o enemigo del asesor financiero.pdf

3. Generar contenido único e innovador o novedoso,
automatizar muchas tareas. Resumir artículos, papel de
experto en tema específico, cambiar estilo o tono de escritura,
hacer cuestionarios, etc. Todo va a depender de las
instrucciones que le demos.
Hasta 2021 info de ChatGpt, pero la de
pago no está limitada.

4. Síntesis de datos y procesos de toma de decisiones.
80% de la fuerza laboral, reducción de tareas y el resto impacto
de reducción del 50%. // Es necesario supervisión, aporta valor.

5. Cómo nos comunicamos con la
herramienta. Esto es lo que le da la
comprensión. Que nos entienda.
La clave es la Big Data, la calidad de la base de datos. Mejor calidad vs cantidad.

7. Correcta estrategia de análisis de datos, más rápido y eficiente. Aquí es donde se está aplicando.

8. Comparativa de retorno de cartera creada con IA-ML y sin ella. Mientras más simple era el modelo era más efectivo. Mientras más datos de
calidad, el resultado era mejor. La IA pueden dar mejores retornos con la aportación de datos lineales y no lineales. Machine Learning .
Handbook de ROBECO = BUSCAR. Datos lineales: tu-yo, Pablo-Alberto y Datos no lineales es toda la audiencia entrelazada entre sí.

9. El Alpha es consistente en los
modelos creados con IA. En el
futuro podrá desarrollar
predicciones.
Bloomberg ya ha sacado una
aplicación similar a JPMorgan.
Ayudar a flujos de trabajo,
análisis, construir modelos.
Se puede pedir
recomendaciones de compra
de acciones a ChatGPt, pero
hay que ir dando instrucciones,
qué tipo, mercado,
eliminando….

12. Transcribe reuniones y crea notas. --- Crear presentaciones de video desde texto.----- Extraer información de doc.
OCR
Revisar y corregir grandes cantidades de texto. --- Analiza el DISC de las soft skills de gente que entra en contacto
con nosotros, conocer de forma previa ----- Contactar, nutrir y dar seguimiento a potenciales clientes.
Navegar por los mercados de manera efectiva, super agregador de contenido a nivel global. --- Analiza datos financieros y corporativos y docs a libre
disposición ----- Base de datos acelerada. Interpretación de datos: asumir e interiorizar el Big Data. .

13. Replicabilidad, brecha de implementación, entre otros
inconvenientes.

15. Identificación de necesidades, microsegmentar al público objetivo, recomendaciones personales, asistentes virtuales y chabots, fraude,
prevención de blanqueo, etc. Automatización. ¿Futuro? Va a una velocidad brutal. IA Generativa en manos de las grandes tecnológicas. Lo que sí
se está desarrollando es la parte de aplicaciones. Las infraestructuras y el conocimiento en manos de los de siempre.

20. OTRAS PREGUNTAS:
-¿Miedo general y específicas opiniones? La regulación de la IA ya está en la agenda de la UE, como criptoactivos. Otro cambio
más de la Humanidad a lo largo de la Historia. No debe ser tan catastrofista.
-¿Cómo se certifica que la calidad de los datos es la adecuada? Se coge información de Internet y además se le puede añadir data
interna, con depuración, la info puede ser de mucha calidad. A día de hoy no hay certificadores que la info que coge es la
correcta. Se coge de Internet de los datos que hay al alcance de todos.
-¿Cómo saber que no es una agregación de datos sin más? En realidad, es una agregación de datos con un proceso de aprendizaje
sobre esta agregación de datos.
-¿Se está utilizando en España la IA en el sector financiero? Sí, p.e. un robo-advisors puede estar utilizándolo para elegir los
subyacentes dentro de una cartera tipo. Se puede construir una cartera de forma tradicional y otra con esta tecnología con tus
indicaciones y perfil.
-En la banca, para particulares, ¿se puede utilizar para dar un servicio de respuestas rápidas y eficientes? A nivel de asesor
profesional independiente puede ser de gran ayuda para inversión y automatización. En banca, va a llegar por sus
departamentos superiores, no directamente.
-Asistente y dejar a las personas el trabajo de mayor valor, creatividad, aportar del background personal, etc.
-Se optimizan los tiempos.
-En Inversión: hasta las gestoras más tradicionales ya están empezando a investigar.
-ChatGPT de pago no tiene limitación temporal.
-Se está utilizando para la selección personal.
-IA Generativa es transversal a todos los departamentos y áreas.
-Nuevas formas de aprender de IA, no universidades, difícil estar al día.
-Handbook de CFA, Kafan Venture capital: las dos fuentes más importantes.
-Business Insider, ESMA, Accenture, BCG, entre otras a nivel inversión.