Tendencias del buy-side a observar en 2024

El “refinamiento” ha surgido como tema principal para el buy-side en 2024. Estandarizar los datos significa ahorrar tiempo, reducir costos y entregar resultados más precisos. Pero ¿cómo pueden los administradores seguir refinando su modelo operativo mientras la IA aún está emergiendo de su infancia?

David Strevens, director de productos del buy-side; ventas y gestión de cuentas de Bloomberg para EMEA; y Laila Mirsepassi, directora global de estrategia del buy-side de Bloomberg, comparten su visión para el próximo año: desde la presión para generar alfa hasta las cambiantes expectativas en torno a la frecuencia y granularidad de los informes.

A medida que miramos al futuro, ¿cuáles son algunos de los desafíos que enfrentan las empresas del buy-side? 

Hay temas generales sobre el continuo aumento de los activos alternativos, la creciente importancia de los criterios ESG y el cambio desde una gestión activa a una pasiva. Pero al analizar estas tendencias a través de la lente de lo que hacemos como proveedor de tecnología, hay cuatro temas importantes a destacar.

En primer lugar, está la creciente demanda por una mayor apertura y transparencia en torno a los datos, lo que significa que las empresas están en vías de estandarizar esos datos. En segundo lugar, hay una cada vez mayor presión para generar alfa, por lo que aunque el equipo de investigación de un administrador es su fuente única, sigue dependiendo de datos de alta calidad y procesos de investigación bien administrados. En tercer lugar, los administradores de activos están abrumados por una mayor demanda de presentación de informes, que van desde obligaciones regulatorias hasta que el cliente final desea información de manera más granular u oportuna. Y en cuarto lugar está la presión en los márgenes, lo que hace esencial que las empresas sean eficientes en sus procesos.

¿Qué está impulsando la creciente demanda de apertura en torno a los datos? 

Los datos son un bien esencial para las empresas, lo que hace imperativo generar vías hacia mejores datos estandarizados, incluidos datos de mercado, transacciones y posiciones.

Parece simple, pero es sorprendente ver con qué frecuencia una empresa, o incluso personas en el mismo equipo, hacen malabares con múltiples sistemas impulsados por diferentes conjuntos de datos. Inevitablemente, los miembros de los equipos terminan con diferentes respuestas para la misma pregunta. Esto se convierte en un problema aún mayor cuando el administrador de riesgo y el de cartera utilizan diferentes conjuntos de datos y modelos, y, desafortunadamente, estas son las áreas más comunes que vemos aisladas.

Con fuentes de datos estandarizadas y actualizadas y formatos de informes consistentes, los administradores pueden obtener fácilmente una visión precisa y holística de sus carteras en todos los conjuntos de herramientas. Es por eso que Bloomberg se enfoca en permitir que una empresa tome un conjunto de posiciones o transacciones y las enfrente a múltiples factores de riesgo, como de mercado, de inversión (modelos de factores), de liquidez, de crédito y de contraparte.

Desde una perspectiva operativa y de costos, este cambio es fundamental, ya que permite a las empresas conciliar de manera precisa, eficiente y consistente entre plataformas y desmantelar proveedores y sistemas heredados o redundantes.

¿Cómo respaldan los datos la búsqueda de alfa? 

Como administrador activo, la investigación es esencialmente el ingrediente secreto de lo que hace. Los datos sustentan cada paso del flujo de trabajo de inversión, por lo que son fundamentales para la búsqueda de alfa. Cada punto de la toma de decisiones, desde el desarrollo de investigaciones internas hasta el equilibrio de una cartera y la gestión del riesgo, depende de datos maestros consistentes y de alta calidad. Es imperativo que los datos maestros subyacentes, así como las bibliotecas de análisis que los calculan, sean accesibles a través de las API. Bloomberg ofrece una serie de soluciones que pueden ayudar a los administradores en su búsqueda de alfa.

Las Soluciones de Gestión de Investigación (RMS) de Bloomberg están diseñadas para integrarse perfectamente con la oferta de Bloomberg Buy-Side en todas las clases de activos. Aunque nuestro RMS se puede utilizar como un repositorio independiente de investigación interna de alta calidad, la eficiencia de su empresa se incrementa exponencialmente cuando esa investigación está disponible en toda su empresa y se combina con investigación externa e información de valores más amplia.

En segundo lugar, está BQuant de Bloomberg, que ofrece un entorno de tipo sandbox para dar a las empresas acceso a vastos datos y bibliotecas de análisis que les ayudan a obtener los resultados para tomar decisiones inteligentes, tanto para inversionistas ascendentes como descendentes.

Por ejemplo, podría tener una visión única de los fundamentos de las empresas y necesitar documentar y compartir ese contenido. BQuant tiene soluciones para ayudar a facilitar el flujo de trabajo de investigación para que pueda compartir y seleccionar contenido en toda su organización, combinando contenido interno y externo.  Esto permite la coherencia en toda la organización y elimina las redundancias de administradores o analistas que se producen cuando las personas están trabajando en 30 hojas de cálculo diferentes.

Otra herramienta es el PORT Optimizer, que es parte del sistema de análisis de cartera y riesgo de Bloomberg. Admite la optimización de múltiples objetivos, lo que ayuda a los administradores del buy-side lograr múltiples objetivos de inversión simultáneamente, y se conecta directamente a los flujos de trabajo para integrarse con otros sistemas y procesos.

Por último, con toda la incertidumbre reciente, hay un renovado énfasis en la necesidad de cuantificar y comprender con precisión el riesgo de cartera. Los nuevos modelos de riesgo MAC3 de Bloomberg incluyen técnicas avanzadas para producir pronósticos precisos que son útiles tanto para la gestión de riesgo como para la construcción de cartera, incluyendo la optimización.

No se trata solo de las empresas que buscan más acceso abierto a los datos; ahora los inversionistas también exigen más datos. ¿Qué está impulsando esta demanda y qué están haciendo al respecto las empresas del buy-side? 

En nuestro mundo ávido de datos, los administradores experimentan un aumento del escrutinio de los inversionistas institucionales, quienes esperan una mayor frecuencia y detalle en los informes.

Una capa adicional a considerar es la presión desde una perspectiva regulatoria, por ejemplo, con el reajuste del Reglamento de Infraestructura del Mercado Europeo (EMIR, por su sigla en inglés) de este año. Europa ha sido durante mucho tiempo líder en cambios regulatorios, que continúan evolucionando, particularmente en ámbitos como ESG. Ahí es donde las empresas quieren una mayor supervisión.

En este entorno, se entrelazan una mayor transparencia y granularidad en los informes a los inversionistas y reguladores.

Ha habido mucha atención en la inteligencia artificial, especialmente la IA generativa, y en cómo podría afectar a las industrias, incluida la de gestión de activos. ¿Ve algo que estén haciendo las empresas para prepararse?

La IA ha sido un tema de interés para las empresas de inversión y una de las áreas sobre la que más nos preguntan los ejecutivos de inversión. El deseo de participar en esta tecnología transformacional es claro, aunque hay un rango en términos de los pasos que los administradores de inversiones están adoptando para prepararse. Esto incluye evaluar casos de uso de negocios para la implementación de la IA con el objeto de optimizar los procesos existentes y considerar qué protocolos de gobernanza se necesitan para proporcionar una supervisión adecuada para sus organizaciones.

Además, los inversionistas están buscando a sus socios tecnológicos para ayudarlos a aprovechar la IA a través de mejoras en el flujo de trabajo nativo. Por ejemplo, a principios de año, Bloomberg lanzó una herramienta que crea resúmenes generados por la IA de transcripciones de resultados financieros. Siempre hemos sido líderes en ayudar a las empresas a generar una perspectiva al reunir diferentes fuentes de datos: transcripciones de resultados, investigación de corredores y noticias. Pero esta herramienta de inteligencia artificial significa que nuestros usuarios no tienen que revisar largas transcripciones y pueden profundizar rápidamente en el contenido específico que necesitan.

Hay un énfasis significativo en la importancia de los datos, pero esto se produce en un momento en que las empresas están bajo presión de costos. ¿Cómo ve que las empresas equilibran estas demandas contrapuestas?

Los administradores activos están bajo presión sobre sus márgenes debido a la creciente competitividad de la industria. Dos tercios de los flujos de activos ahora se dirigen a productos pasivos, lo que representa un enorme cambio en los ingresos generales. Además, las empresas quieren asegurarse de que tienen informes precisos, lo que representa un costo, al igual que el mayor énfasis en los datos centralizados.

Seguimos viendo que muchos administradores activos de activos se centran en volver al enfoque central de la gestión del dinero puro, con funciones no centrales que se subcontratan o reemplazan por tecnología, especialmente la automatización.

Bloomberg está ayudando cada vez más a las empresas a simplificar los procesos de middle-office, ofreciendo capacidades de procesamiento y supervisión en tiempo real para flujos de trabajo centrales, respaldadas por la conectividad con proveedores de custodia, gestión y contabilidad. Al hacerlo, los administradores de inversiones no solo están impulsando la eficiencia y escala, sino que también están reduciendo el riesgo y los costos operativos asociados con el procesamiento manual y el error humano.

Automatizar las actividades posteriores a la negociación puede ayudar a reducir los costos operativos y las ineficiencias asociadas con el procesamiento manual y el error humano.

Por ejemplo, el apoyo de Bloomberg a la liquidación por T+1 se ve impulsado por nuestro paquete de operaciones posteriores a la transacción, que incluye la plataforma Central Trade Matching Platform (CTM) para emparejamiento, SWIFT para liquidación y Flujo de Gestión de Operaciones para la automatización. Los indicadores clave de desempeño (KPI) para clientes existentes que utilizan el paquete de operaciones ilustran que el 97% de todas las operaciones que se realizan en nuestro sistema se emparejan en T+0 y el 70% de todas las operaciones se envían a liquidación en T+0.

Al hacerlo bien, las empresas pueden tener un mayor impacto en sus costos operativos y mejorar los márgenes.

PM <GO>, nuestro nuevo Portfolio Manager Workspace, ofrece una experiencia inteligente e interactiva de respaldo a las decisiones, que combina datos líderes de la industria, capacidades de construcción de cartera, análisis de riesgo, información de liquidez, supervisión de órdenes abiertas y flujos de trabajo de cumplimiento integrados para respaldar el proceso de toma de decisiones de inversión. Esto ayuda a nuestros clientes a mejorar su flujo de trabajo al acelerar su capacidad para tomar decisiones de inversión inteligentes de manera rápida, lo que minimiza el tiempo dedicado a procesos manuales y reduce el potencial riesgo operativo.

La eficiencia es primordial, ya que las empresas del buy-side enfrentan una creciente presión para estandarizar los datos, generar alfa, cumplir con las crecientes demandas de informes y la presión en los márgenes. Al refinar procesos y modelos operativos, las empresas del buy-side pueden reducir costos al tiempo que ofrecen resultados precisos y se mantienen a la vanguardia de la competencia.