Bajo la ola de la IA, la industria de gestión de patrimonio experimenta una transformación profunda

La inteligencia artificial (IA) está acelerando su transición de los componentes de hardware hacia las aplicaciones, impactando profundamente nuestro mundo de las inversiones. La industria de gestión patrimonial, como los fondos de inversión, también está adoptando de manera integral la IA, integrándola en profundidad en elementos troncales como la investigación y análisis de inversiones (投研), el control de riesgos, las operaciones, el servicio al cliente y la innovación de productos. Entonces, ¿cómo puede el inversor minorista aprovechar la IA para aumentar sus rendimientos?

Reconfigurar: la profunda transformación de la industria

Recientemente, NBIM, la empresa de gestión de inversiones del banco de Noruega (NBIM, es decir, el Fondo Soberano de Riqueza de Noruega), organizó el primer seminario sobre inteligencia artificial. En esta sesión abierta al público global, la alta dirección y los pilares del negocio del fondo revelaron en detalle la lógica subyacente de su estrategia de IA implantada internamente, los cambios en la estructura organizativa y diez casos concretos de aplicaciones que abarcan desde la toma de decisiones de inversión y la ejecución de operaciones hasta la conformidad legal y el cumplimiento. El fondo estableció un objetivo ambicioso: “para finales de 2028, reducir a la mitad todos los procesos manuales”. Esto no es solo una actualización tecnológica, sino una reconfiguración profunda que toca la cultura empresarial y el modo de operación.

Con el rápido avance de la fintech global, la inteligencia artificial se está introduciendo en todos los ámbitos de la industria de la gestión patrimonial a una velocidad sin precedentes, impulsando la transición de la industria desde los modelos tradicionales hacia una transformación inteligente y personalizada. El “Informe de desarrollo de la inteligencia artificial en la industria de la gestión patrimonial 2025”, publicado en febrero de 2026, señala que la industria de gestión patrimonial de mi país enfrenta problemas como la diversificación de la demanda de los clientes, la intensificación de la competencia en el mercado y la baja eficiencia de los modelos tradicionales de servicio. Se prevé que la aplicación de tecnologías de IA pueda abordar estos puntos débiles y convertirse en el principal motor de la transformación y mejora de la industria.

“Bosera Fund estableció en 2018 su centro de fintech, iniciando la investigación y la exploración de aplicaciones de algoritmos de IA, y en 2023, por primera vez en la industria, creó un laboratorio de inteligencia artificial. Diseñó de forma sistemática tecnologías de vanguardia de grandes modelos y ha aplicado ampliamente la IA en todos los eslabones del negocio, como la investigación y el análisis de inversiones, el marketing, el control de riesgos, las operaciones y la I+D. Actualmente, la empresa impulsa la inteligencia artificial hacia la actualización de la toma de decisiones de apoyo a la investigación y el análisis (投研). Desde los avances de una sola pieza, pasa de una ruptura puntual a una cadena ecológica de agentes inteligentes; evolucionando desde herramientas internas para mejorar la calidad y la eficiencia hasta convertirse en infraestructura base para la transformación e innovación”. Así lo afirmó el Director Digital de Bosera Fund, Che Hongyuan, en una entrevista con el reportero del periódico “Dazhong Securities News”.

El informe “Aplicación de la IA en los mercados de capitales: casos, riesgos y desafíos” publicado por la Organización Internacional de Comisiones de Valores (IOSCO) en marzo de 2025 muestra que, en la industria de gestión de activos y riqueza, el uso de sistemas de IA se concentra principalmente en asesoría inteligente (intelligent robo-advisory), apoyo a la investigación y análisis de inversiones, mejora de la eficiencia interna y operaciones con algoritmos. Entre ellos, las aplicaciones de IA generativa y grandes modelos lingüísticos son las más extendidas, capaces de realizar análisis del sentimiento del mercado, traducciones de materiales de investigación y análisis (投研), monitoreo del entorno macroeconómico y marketing preciso a los clientes. Por ejemplo, algunas empresas de gestión de activos utilizan herramientas de IA para monitorear automáticamente cambios en datos macroeconómicos; cuando se activa un umbral preestablecido, emiten avisos a tiempo, ayudando al equipo de inversión a responder rápidamente a la volatilidad del mercado. También hay empresas que, mediante IA, elaboran perfiles y segmentan a los clientes para recomendar con precisión carteras de productos de inversión que se ajusten a sus necesidades.

El personal relacionado con el Departamento de Tecnologías de la Información de Xinyuan Fund señaló que, en cuanto a construcción de inteligencia artificial y digitalización, Xinyuan Fund, orientándose por las necesidades del negocio, impulsa de forma integral la construcción de sistemas y la implementación de una plataforma de IA, formando un patrón de desarrollo de integración profunda entre tecnología y negocio. La empresa acelera la construcción de sistemas de plataformas digitales e inteligentes, implementando plataformas clave como la plataforma inteligente de investigación y análisis de inversiones, marketing integrado, integración de productos, operaciones integradas, cumplimiento y conformidad integrados, auditoría integrada, gestión integral de riesgos, gestión de recursos humanos, etc.; abarcan toda la cadena, desde la gestión de investigación y análisis de inversiones, la gestión de marketing, el servicio al cliente, la gestión de productos, el soporte operativo, el cumplimiento del control de riesgos, hasta la gestión organizacional.

En el ámbito de la investigación y el análisis de inversiones, desarrollaron de manera autónoma un sistema inteligente de investigación y análisis. Basándose en la tecnología de procesamiento de lenguaje natural, logran generación automática de resúmenes de informes, maquetación inteligente y un filtrado en tiempo real de conformidad. Con ello, se mejora en aproximadamente un 70% la eficiencia de respuesta ante juicios sobre mercados importantes, logrando generar opiniones profesionales con rapidez. Mediante extracción automática de datos desde fuentes públicas, reuniones matinales internas, informes semanales, etc., realizan generación inteligente del “diario de inversiones” (基金日评), ahorrando considerablemente carga de trabajo. Además, aprovechan activamente herramientas de IA Agent como OpenClaw para extraer información sobre macroeconomía, índices del sector y anuncios de empresas cotizadas; realizan un análisis eficiente de informes financieros de texto largo y “white papers”, extraen datos clave y puntos de riesgo, y ayudan a los investigadores a centrarse en investigaciones en profundidad y en juicios de decisión.

A nivel interno, Xinyuan construyó la plataforma inteligente de IA “Xinxihui”, que integra módulos como grandes modelos localizados, OCR inteligente y una base de conocimiento exclusiva, entre otros. Esto mejora de forma notable la eficiencia del procesamiento de documentos y del análisis de informes de investigación. En concreto, el OCR inteligente procesa en promedio más de 50 documentos al día, con una precisión del 98% o superior.

Xinyuan también impulsa la innovación de todo el personal mediante mecanismos como concursos de IA y asociaciones de intereses en IA. Actualmente, ya han implementado más de 40 escenarios de aplicación de IA, que cubren la elaboración de materiales de marketing, estadísticas de datos, filtrado de conformidad, entre otros. Así se forma de verdad un ecosistema de aplicaciones de IA donde “todos participan” y los escenarios se aterrizan, mejorando continuamente el nivel de servicio y la eficiencia de gestión con capacidades de digitalización inteligente.

Los resultados de una encuesta global de la Comisión de Normas de Gestión Financiera y Patrimonial Internacional (FPSB) muestran que dos tercios de los profesionales de finanzas y gestión patrimonial se encuentran en instituciones que ya están usando IA o planean introducir IA dentro de los próximos 12 meses. Más de tres cuartas partes de los profesionales consideran que la IA les ayudará a servir mejor a los clientes; el 60% considera que la IA puede mejorar la calidad de las recomendaciones financieras. Al mismo tiempo, la IA también ayuda a reducir los costos del servicio de finanzas y gestión patrimonial, ampliar la cobertura del servicio a los grupos desfavorecidos y promover la universalización de los servicios financieros.

Aprovechar: herramientas para el inversor minorista

La IA no solo cambia el modo de operación de las instituciones profesionales de gestión patrimonial; también abre a los inversores minoristas el camino hacia servicios profesionales de inversión, rompiendo el “muro elitista” de la inversión tradicional.

En concreto, el asesor inteligente es una aplicación típica de la IA en el ámbito de la inversión personal: utiliza algoritmos para generar y ajustar dinámicamente planes de asignación de activos según el perfil de riesgo del inversor, sus objetivos financieros y el horizonte temporal de inversión. La investigación del gigante internacional de gestión de activos AMCAP Group indica que, para 2027, los activos gestionados por asesores robóticos alcanzarán 5,9 billones de dólares, más del doble que en 2022.

En realidad, en el ámbito de los productos de banca de inversión (wealth management) a nivel doméstico, la IA ya ha logrado el cambio del papel de “herramienta” al de “compañero”. Invierte con IA de acuerdo con el diseño desde 2023. Desde 2023, 招银理财 (China Merchants Bank Wealth Management) impulsa la implementación de tecnologías de IA, con foco en cuatro direcciones: investigación y análisis inteligente de inversiones, control de riesgos, marketing y operaciones. Actualmente, ya hay más de 30 tipos de robots usados en escenarios de negocio. La plataforma “AI research” de浦银理财 (Pudong Development Wealth Management) puede extraer automáticamente puntos de vista de informes externos de investigación y presentarlos de manera visual, ayudando a los gestores de inversión a captar rápidamente la dinámica del mercado. Los inversores minoristas pueden obtener servicios de asignación de activos personalizados de bajo costo a través de plataformas de asesor inteligente de bancos y de aplicaciones de terceros de gestión patrimonial, sin necesidad de conocimientos financieros profesionales para lograr una inversión diversificada.

¿Cómo puede una persona común tener “visión de analista”? La IA generativa y los grandes modelos lingüísticos proporcionan a los inversores minoristas apoyo de nivel profesional en investigación y análisis de inversiones. Mediante herramientas de IA, los inversores pueden analizar rápidamente enormes volúmenes de datos del mercado, interpretar informes financieros complejos, monitorear indicadores macroeconómicos y la dinámica del sector. Por ejemplo, gracias a las capacidades de procesamiento de lenguaje natural de la IA, los inversores pueden obtener en el momento materiales de investigación de inversión en múltiples idiomas, entendiendo la dinámica de innovación de productos en los mercados globales.

Además, el trading cuantitativo con IA utiliza algoritmos para ejecutar automáticamente estrategias de trading, mejorando la eficiencia y la precisión de las operaciones. Los inversores minoristas pueden usar algunas plataformas inteligentes de trading, utilizar herramientas de IA para retroprobar datos históricos, generar señales de trading e incluso habilitar órdenes automáticas. Sin embargo, hay que tener en cuenta que el trading cuantitativo con IA depende de datos históricos y no puede predecir completamente eventos cisne negro; los inversores deberían tratarlo como una herramienta de apoyo, combinándola con sus propios juicios para tomar decisiones.

¿En la era de la IA, hacia dónde se orientan las inversiones? Yang Delong, economista jefe y gestor de fondos de Qianhai Open-Source Fund, le dijo al reportero que la innovación tecnológica y los activos HALO (es decir, una categoría de activos empresarial con características de activos pesados y baja tasa de eliminación) son las dos grandes direcciones de inversión en la era de la IA. “Recientemente, el concepto de activos HA-LO se ha vuelto muy popular, incluyendo que bancos de inversión internacionales como Goldman Sachs y Morgan Stanley también han mencionado en varias ocasiones la asignación clave de los activos HA-LO. En lo que va del año, sectores como electricidad, equipos de red eléctrica, metales no ferrosos, logística ferroviaria, petroquímica, etc., realmente han tenido un desempeño bastante bueno. En la era de la IA, los activos HALO no solo no serán reemplazados: serán los materiales que se necesitan para la construcción de grandes centros de datos, o los activos que se requieren para la construcción de autopistas de información. La demanda es muy alta e incluso, en cierto grado, determina la competitividad de un país en la era de la IA. En el futuro, la competencia entre países será una competencia de dos fuerzas: una es el cómputo (capacidad de cálculo) y la otra es la electricidad. Por eso, fuentes de energía como hidroeléctrica, termoeléctrica y eólica/solar con almacenamiento (wind/solar storage) son parte de las direcciones prioritarias de desarrollo futuro; y estos sectores, en general, son de activos pesados, por lo que no tendrán fácilmente muchos competidores”.

Riesgo: cuidado con las estafas de inversión

Aunque la IA aporta muchas comodidades a la inversión, los inversores minoristas también deben estar atentos a los riesgos potenciales. El informe de IOSCO señala que los sistemas de IA presentan problemas como privacidad de datos, sesgo de algoritmos y precisión de los resultados. Al usar herramientas de IA, los inversores deben prestar atención a lo siguiente: uno, elegir plataformas conformes. Priorizar herramientas de inversión con IA lanzadas por instituciones financieras autorizadas, asegurando que la plataforma cuente con mecanismos completos de control de riesgos y protección de datos, evitando pérdidas de fondos o fugas de información por falta de conformidad de la plataforma. Dos, mantener el juicio racional. La IA es una herramienta de apoyo a la toma de decisiones, no un “comodín universal”. Los inversores deben evitar depender en exceso de la IA, y deben, junto con sus propios objetivos de inversión y su capacidad de tolerancia al riesgo, realizar un juicio independiente sobre las recomendaciones generadas por IA. Especialmente cuando el mercado esté en extremas fluctuaciones, deben mantener la racionalidad y no seguir ciegamente las señales de trading de la IA. Tres, aprendizaje y monitoreo continuos. La tecnología de IA y el entorno del mercado cambian continuamente; los inversores deben seguir aprendiendo sobre conocimientos de inversión con IA, entendiendo las limitaciones de las herramientas y los escenarios de aplicación. Además, deben monitorear periódicamente el desempeño de la cartera de inversión, ajustar la estrategia según la situación real y evitar pérdidas provocadas por el fallo del modelo de IA o cambios en el mercado.

Además, mientras disfrutan la comodidad de invertir con IA, los inversores deben estar atentos a estafas de inversión con IA. Los infractores suelen utilizar señuelos como “cuantitativa con IA” o “selección de acciones con IA” para ofrecer asesoría ilegal de inversiones en valores. Los inversores pueden “eliminar minas” con tres pasos: uno, verificar credenciales. Comprobar en el sitio web de “la Asociación China de la Industria de Valores” si la otra parte posee licencias de la Comisión Reguladora de Valores; dos, distinguir lo “inteligente”. Reconocer que las estrategias de IA no pueden predecir todos los riesgos del mercado; no mitificar la capacidad de la IA; tres, volver a los fundamentos. Al invertir en empresas con conceptos de IA, es necesario consultar el informe anual y los anuncios de la empresa, evaluar los avances reales de su tecnología de IA y sus escenarios de aplicación, evitando perseguir ciegamente tendencias.

La protección de la privacidad de los datos también es una consideración importante: se deben elegir herramientas certificadas por el Estado para evitar la fuga de información sensible. Al mismo tiempo, evitar la homogeneización de estrategias: cuando la mayoría de las personas usa modelos de IA similares, el rendimiento excedente puede diluirse. Se recomienda combinar la lógica de inversión personal, construyendo un modelo híbrido de “análisis de IA + decisión humana”, para elevar la eficiencia al mismo tiempo que controla el riesgo.

Reportero Wang Jinping