"Cuando analizamos la cantidad de datos pertinentes que ya existen, fue algo abrumador", recuerda Robertson. “Necesitábamos la IA, y a las personas que saben cómo usarla, para impulsar esta idea de tomar todos estos datos estructurados y no estructurados y usarlos para hacer predicciones sobre el crecimiento”.
Tras una serie de discusiones en Silicon Valley, HSBC se interesó en trabajar con EquBot Inc., asociado de negocios de IBM, para crear el nuevo índice.
"El director de la organización QIS se comunicó con nosotros directamente", agrega Chida Khatua, director ejecutivo de EquBot. "Dijo que estaba interesado y entusiasmado con el trabajo que estábamos haciendo, aprovechando la IA y el aprendizaje automático para transformar los datos y utilizarlos para tomar mejores decisiones al invertir. Tuvimos varias conversaciones con HSBC para ayudarlos a entender la tecnología (por ejemplo IBM Watson) que está detrás de EquBot, la plataforma de inversiones impulsada por IA".
"IBM parecía un lugar bastante bueno para empezar al momento de tratar de crear algo que use la IA", dice Robertson. “Y el equipo de EquBot aportó muchos conocimientos y experiencia. Sabían de lo que hablaban en cuanto a los aspectos de ingeniería y en lo que refiere a la distribución y gestión de los activos. Me pareció una buena colaboración desde el principio".
El nuevo índice AiPEX (AI Powered US Equity Index) de HSBC utiliza la plataforma de inversiones EquBot impulsada por IA como selector de acciones, seleccionando empresas con potencial de crecimiento mediante la identificación y cuantificación de relaciones que no son evidentes para los humanos. IBM Watson Discovery e IBM Watson Natural Language Understanding proporcionan el análisis y el enriquecimiento de información de texto que genera la información estratégica que utiliza la plataforma. Mientras tanto, IBM Watson Studio supervisa los modelos de IA patentados que gestionan estos resultados, contrarrestando los sesgos y la desviación de los datos.
"Nuestro compromiso es utilizar la tecnología que es la mejor en su clase para nuestros inversores", explica Art Amador, director de operaciones y cofundador de EquBot. "Analizamos varias opciones para trabajar con nuestra plataforma de inversiones impulsada por IA. Watson Discovery y Watson Studio fueron las más eficaces. Terminaron produciendo como resultado los mejores tipos de decisiones. E IBM tiene los mejores antecedentes.Tiene una historia que los inversores y clientes, con los que hablamos regularmente, conocen muy bien".
Para preparar los modelos de IA asociados, EquBot utilizó la tecnología de IBM para agregar e ingerir aproximadamente 20 años de datos y textos históricos, en formatos estructurados y no estructurados. “Tardamos apenas tres meses para hacer las pruebas backtest y ajustar los diferentes parámetros de manera adecuada”, recuerda Amador. "Y eso se hizo junto al equipo de HSBC QIS".
Y continúa: "Para responder a preguntas tales como con qué frecuencia se debería reequilibrar, cómo excluir a las empresas con problemas de liquidez o qué porcentaje de una empresa determinada debería incluir el índice, el equipo de HSBC podría realizar múltiples iteraciones en nuestra plataforma. Podrían probar diferentes modelos hasta encontrar lo que creían que sus inversores querrían".