La IA está transformando diversos sectores, y el mercado financiero no es una excepción. Imagina poder delegar el análisis de perfil de inversor y la recomendación de inversiones a una IA, optimizando el tiempo de los consultores y garantizando sugerencias alineadas con los objetivos de cada cliente.
En este artículo, vamos a explorar un caso de uso práctico presentado en un live, donde una IA está entrenada para simular una consultoría de inversiones. La IA analiza datos de clientes, como ingresos, objetivos financieros y tolerancia al riesgo, y sugiere inversiones adecuadas, generando informes claros y justificaciones para cada recomendación.
El escenario propuesto es el de una corredora de inversiones que busca optimizar el proceso de recomendación de inversiones. En lugar de depender exclusivamente del análisis manual de los consultores, la empresa decide utilizar la IA para ayudar en esta tarea.
La IA se alimenta de dos fuentes de información:
Planilla de Información de Clientes: Conteniendo datos como nombre, edad, renta anual, patrimonio neto, objetivos financieros, tolerancia al riesgo y preferencias de inversión.
Portafolio de Inversiones de la Corredora: Un documento detallado con información sobre acciones, fondos de inversión, renta fija, inversiones alternativas y fondos inmobiliarios disponibles para los clientes.
Con base en esta información, la IA debe:
Clasificar a los clientes en perfiles de riesgo (conservador, moderado, agresivo).
Sugerir inversiones alineadas al perfil y objetivos de cada cliente.
Generar reportes claros y justificaciones para cada recomendación.
El proceso de creación del agente de IA incluye los siguientes pasos:
Definir el Tipo de IA: Elegir entre IA de chat o IA de texto. La IA de chat permite una interacción más flexible, con la posibilidad de refinar las sugerencias y solicitar información adicional.
Crear el Prompt: El prompt es el "cerebro" de la IA, donde se define la personalidad del agente, sus objetivos, la forma en que debe responder y las reglas que debe seguir. El prompt debe ser claro, detallado y organizado.
Personalidad: Definir el papel de la IA como un asistente inteligente especializado en recomendaciones de inversiones para asesores financieros.
Objetivo: Explicar que la IA debe ayudar a los asesores a ofrecer recomendaciones personalizadas y precisas, analizando la hoja de datos de clientes y la cartera de inversiones.
Output: Describir cómo deben ser las recomendaciones (acciones, fondos, renta fija, etc.), las justificaciones (explicación de cómo cada recomendación se alinea con el perfil del cliente) y los informes (resúmenes de escenarios de inversiones).
Reglas: Definir reglas como usar un lenguaje claro, enfocarse en las necesidades del cliente y justificar las sugerencias con base en el perfil y objetivos del cliente.
Crear Etapas (AI Steps): Las etapas permiten integrar la IA con otras herramientas y plataformas. En este caso, se crean dos etapas:
Lectura de la Hoja de Clientes: Utilizando la APP Integration con Google Sheets, la IA extrae los datos de la hoja de clientes, como nombre, edad, ingresos, patrimonio, objetivos y tolerancia al riesgo.
Lectura de la Cartera de Inversiones: Utilizando Document Processing, la IA extrae las informaciones sobre las inversiones disponibles en la cartera de la corredora.
Probar y Ajustar: Una vez creado el agente, es fundamental probarlo y ajustarlo para asegurarse de que las recomendaciones sean precisas, relevantes y alineadas con los objetivos de los clientes.
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Google Sheets: Para almacenar y organizar los datos de los clientes en una hoja de cálculo.
Procesamiento de Documentos: Para extraer información del portafolio de inversiones en formato de texto.
Detalles en el Prompt: Cuanto más detallado y organizado sea el prompt, más precisas y relevantes serán las recomendaciones de la IA.
Uso de Etapas (AI Steps): Las etapas permiten integrar la IA con otras herramientas y plataformas, automatizando la extracción de datos y la ejecución de tareas.
Pruebas y Ajustes: Es fundamental probar y ajustar el agente de IA para garantizar que las recomendaciones sean precisas, relevantes y alineadas con los objetivos de los clientes.
Flexibilidad de la IA de Chat: La IA de chat permite una interacción más flexible, con la posibilidad de refinar las sugerencias y solicitar información adicional.
Automatización con Zapper: La integración con el Zapper permite automatizar la ejecución del agente, generando recomendaciones cada vez que se agrega un nuevo cliente a la hoja de cálculo.
El uso de la IA en la consultoría de inversiones trae diversos beneficios:
Optimización del Tiempo: La IA automatiza el análisis de perfil de inversionista y la recomendación de inversiones, liberando a los asesores para que se enfoquen en tareas más estratégicas.
Recomendaciones Personalizadas: La IA analiza datos de clientes y sugiere inversiones alineadas con sus objetivos y tolerancia al riesgo.
Reportes Claros y Justificaciones: La IA genera reportes claros y justificaciones para cada recomendación, facilitando la comunicación con los clientes.
Escalabilidad: La IA permite atender a un mayor número de clientes sin comprometer la calidad de las recomendaciones.
Reducción de Errores: La IA elimina errores humanos en el análisis de datos y en la recomendación de inversiones.
Al adoptar la IA, las corredoras de inversiones pueden ofrecer un servicio más eficiente, personalizado y escalable, garantizando la satisfacción de los clientes y el éxito de la empresa.
