Ante el creciente aumento en los volúmenes de transacciones globales, las empresas de mercados de capitales enfrentan el desafío de manejar grandes conjuntos de datos diversos para permanecer competitivas. Estos datos, además de su magnitud, son esenciales para el desarrollo de estrategias, mejora en la ejecución y optimización de la gestión de riesgos. Con el objetivo de responder a esta explosión de datos y la necesidad de decisiones rápidas, las empresas han comenzado a adoptar servicios en la nube de Amazon Web Services (AWS) a lo largo del ciclo de vida de las transacciones. Esta estrategia busca reestructurar la infraestructura, eliminar limitaciones de capacidad, acelerar la innovación y optimizar costos.
La inteligencia artificial generativa, la inteligencia artificial convencional y el aprendizaje automático juegan un papel vital al permitir que las firmas de mercados de capitales generen ingresos rápidamente, ofrezcan nuevos productos, mitiguen riesgos e innoven en nombre de sus clientes. Clearwater Analytics es un ejemplo notable de esta innovación. Ha empleado modelos de lenguaje extensos (LLM) alojados en Amazon SageMaker JumpStart para mejorar la productividad en la gestión de activos y ofrecer soluciones basadas en inteligencia artificial a sus clientes.
Desde su fundación en 2004 en Boise, Idaho, Clearwater Analytics se ha establecido como un líder en tecnología para la gestión de inversiones, automatizando la conciliación de datos y reportes para más de 7,3 billones de dólares en activos a nivel mundial. Con más de 18 años de experiencia en gestión de inversiones y colaborando con AWS desde 2008, la empresa incursionó en la IA generativa en mayo de 2023 al desarrollar un asistente de chat privado y seguro para su equipo interno. Este avance permitió aumentar más de un 20% los activos bajo gestión sin incrementar el personal operativo.
La arquitectura de IA generativa de Clearwater perfecciona sus soluciones verticales mediante la integración de capacidades funcionales a través del marco LangChain, conocimientos del dominio mediante la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y LLM personalizados alojados en Amazon SageMaker. Esta integración se convierte en un recurso valioso para sus clientes y equipos internos. Entre las aplicaciones clave se encuentra la Consola Inteligente Clearwater (CWIC), que eleva a los usuarios a un nivel experto, guiándolos en consultas sobre aplicaciones y proporcionando enlaces a informes de inversión relevantes.
Además, Clearwater ha desarrollado a Crystal, un asistente AI avanzado que potencia las operaciones internas, y CWIC Specialists, agentes AI generativos específicos del dominio que abordan tareas de inversión detalladas. Estos especialistas asisten tanto a equipos internos como a clientes en áreas relacionadas con contabilidad de inversiones y cumplimiento regulatorio.
Para optimizar estos modelos, Clearwater ha destacado el uso eficaz de Amazon SageMaker JumpStart al adaptar modelos preentrenados a sus necesidades específicas mediante la adaptación de dominio, una forma avanzada de transferencia de aprendizaje que permite ajustar un modelo preentrenado para un rendimiento óptimo en un dominio específico. Este enfoque no solo es económico al evitar la necesidad de grandes cantidades de datos etiquetados, sino que también acelera la implementación de modelos especializados y aumenta el rendimiento mediante un aprendizaje más exhaustivo del contenido del dominio.
En resumen, Clearwater Analytics ha demostrado que la adaptación de dominio en la nube de AWS no solo es viable, sino que ofrece una ventaja competitiva significativa en mercados altamente especializados. Al asociarse con un líder en AI como AWS, las organizaciones pueden maximizar el potencial de sus soluciones AI, allanando el camino hacia un futuro donde modelos más inteligentes y especializados son clave para el éxito.
