Ante el aumento acelerado de los volúmenes de transacciones globales, las empresas de mercados de capitales se enfrentan al desafío de manejar grandes y diversos conjuntos de datos para mantenerse competitivas. Estos datos no solo son extensos, sino que también son fundamentales para desarrollar estrategias, mejorar la ejecución y optimizar la gestión de riesgos. En respuesta a esta explosión de datos y la necesidad de tomar 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 para reestructurar su infraestructura, eliminar limitaciones de capacidad, acelerar la innovación y optimizar costos.

La inteligencia artificial generativa, la inteligencia artificial convencional y el aprendizaje automático desempeñan un papel crucial al permitir que las firmas de mercados de capitales generen ingresos de forma más rápida, ofrezcan nuevos productos, mitiguen riesgos e innoven en nombre de sus clientes. Un ejemplo destacado de esta innovación es Clearwater Analytics, que ha empleado modelos de lenguaje extensos (LLM) alojados en Amazon SageMaker JumpStart para mejorar la productividad en la gestión de activos y ofrecer soluciones de administración de inversiones basadas en inteligencia artificial a sus clientes.

Fundada en 2004 en Boise, Idaho, Clearwater Analytics se ha consolidado como un líder en tecnología para la gestión de inversiones, aportando automatización en conciliación de datos y reportes para más de 7,3 billones de dólares en activos alrededor del mundo. Con la experiencia que supera los 18 años en el dominio de la gestión de inversiones y colaborando con AWS desde 2008, la empresa ha incursionado en el ámbito de la IA generativa desde mayo de 2023 al desarrollar un asistente de chat privado y seguro para su equipo interno, lo que ha permitido aumentar en más de un 20% los activos bajo gestión sin incrementar el personal operativo.

La arquitectura de IA generativa de Clearwater perfecciona sus soluciones verticales al integrar capacidades funcionales a través del marco LangChain, conocimientos del dominio mediante la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), y LLM personalizados alojados en Amazon SageMaker, convirtiendo esta integración en un valioso recurso 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 directos a informes de inversión relevantes.

Clearwater también ha desarrollado 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 ayudan 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 al proporcionar 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 brinda 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 modeladas específicamente para sus necesidades, allanando el camino hacia un futuro donde los modelos más inteligentes y especializados son clave para el éxito.
vía: AWS machine learning blog