TD Securities Impulsa la IA para Insights Bursátiles en Tiempo Real

A pesar de su naturaleza altamente regulada, el sector de trading de acciones ha liderado constantemente la innovación tecnológica dentro de los servicios financieros. Sin embargo, cuando se trata de la adopción más amplia de aplicaciones de IA y agentes inteligentes, muchos bancos tradicionales han ejercido una considerable cautela. Rompiendo con esta tendencia, TD Securities, el brazo dedicado al trading de acciones y valores de TD Bank, lanzó su Asistente Virtual TD AI el 8 de julio. Esta sofisticada herramienta está diseñada para empoderar a los profesionales de ventas institucionales, trading e investigación de front-office del banco, agilizando sus flujos de trabajo y mejorando el acceso a información crítica.

Según Dan Bosman, CIO de TD Securities, el objetivo principal del asistente virtual es equipar a los equipos de ventas y traders de acciones de front-office con insights más profundos del cliente e investigación exhaustiva. Bosman explicó que la versión inicial comenzó como un piloto antes de ser escalada para una implementación más amplia. La funcionalidad central gira en torno a hacer que grandes cantidades de datos de investigación de acciones internos, generados por los analistas del banco, sean fácilmente accesibles y “amigables para las ventas” para los equipos que interactúan con los clientes. Operar en un entorno de trading de ritmo rápido significa que el asistente de IA debe comprender la jerga y el contexto únicos de las consultas de los usuarios, entregando respuestas naturales e intuitivas derivadas de la inteligencia de mercado más reciente.

La génesis del asistente de IA de TD fue una idea innovadora de un miembro del equipo de ventas de acciones, que cobró vida a través de TD Invent, la plataforma interna del banco donde los empleados pueden proponer proyectos para su evaluación por el equipo de liderazgo de innovación. Bosman destacó la adopción orgánica de la herramienta, señalando que su valor inherente significaba que no requería una promoción interna extensa. En cambio, los equipos de todo el banco reconocieron rápidamente su potencial, buscando activamente integrarlo en sus operaciones. Este enfoque colaborativo, que integra inversiones en datos, infraestructura en la nube e ingenio humano, resultó fundamental para el desarrollo exitoso del asistente.

TD Securities construyó el asistente virtual TD AI aprovechando los modelos GPT avanzados de OpenAI, colaborando estrechamente con sus equipos de tecnología internos, la firma canadiense de IA Layer 6 (adquirida por TD en 2018) y otros socios estratégicos. El asistente se integra sin problemas con la infraestructura de nube existente del banco, otorgándole acceso a una gran cantidad de documentos de investigación internos y datos de mercado en tiempo real, incluidas presentaciones regulatorias como informes 13F y extensos datos históricos de acciones. Bosman caracteriza el asistente de IA de TD como un sofisticado Sistema de Gestión del Conocimiento. Emplea procesos de generación aumentada por recuperación (RAG) para recuperar, agregar y sintetizar eficientemente información compleja en resúmenes concisos y conscientes del contexto, e insights accionables, lo que permite a los equipos de ventas responder a las consultas de los clientes con una velocidad y precisión inigualables.

Además, el asistente virtual TD AI proporciona a los usuarios acceso al modelo fundacional general de TD Bank, TD AI Prism. Lanzado en junio, TD AI Prism se implementa en todo el banco, no solo dentro de TD Securities. Durante su presentación, el banco declaró que este modelo mejora significativamente el rendimiento predictivo de sus aplicaciones al procesar 100 veces más datos que los sistemas anteriores, reemplazando los modelos de arquitectura única mientras garantiza que todos los datos de los clientes permanezcan seguros dentro de la red interna del banco. El desarrollo de la solución de IA generativa presentó desafíos únicos, particularmente en lo que respecta a la gobernanza y los controles, dada la relativa novedad de la tecnología dentro de la organización al inicio del proyecto. A pesar de estos obstáculos, la iniciativa fomentó una colaboración significativa entre empresas, culminando en una solución de vanguardia. Una característica destacada del asistente es su capacidad de texto a SQL, que traduce las indicaciones de lenguaje natural directamente en consultas de bases de datos SQL, simplificando el acceso a los datos.

Para optimizar el rendimiento del asistente, TD Securities desarrolló mejoras propietarias en su metodología de entrenamiento. Bosman señaló que las optimizaciones pendientes de patente en ingeniería de prompts y la recuperación dinámica de ejemplos few-shot les permitieron lograr el rendimiento comercial deseado solo a través del aprendizaje contextual. Crucialmente, estas innovaciones eliminaron la necesidad de un ajuste fino extenso del modelo subyacente de OpenAI, lo que permitió una interacción perfecta con conjuntos de datos estructurados y tabulares.

TD Bank y TD Securities no están solos en su búsqueda de soluciones avanzadas de IA. En toda la industria financiera, un número creciente de instituciones están pasando de asistentes de IA básicos a agentes de IA más sofisticados. BNY, por ejemplo, ha comenzado a ofrecer soluciones multi-agente a sus equipos de ventas, ayudando con consultas complejas como el soporte en moneda extranjera. Wells Fargo también ha observado un aumento significativo en el uso de su asistente de IA interno, mientras que Capital One desarrolló un agente específicamente para mejorar las ventas de automóviles para sus clientes. Muchas de estas sofisticadas aplicaciones de IA, al igual que en otras industrias, surgen después de meses de rigurosas pruebas piloto. Sin embargo, las instituciones financieras enfrentan la carga adicional de estrictas regulaciones de privacidad de datos del cliente y responsabilidades fiduciarias significativas, lo que requiere un enfoque aún más meticuloso para la implementación de la IA.

Bosman observó que muchos empleados, incluso en el lado comercial del banco, están cada vez más familiarizados con herramientas de IA de nivel de consumidor como ChatGPT. El principal desafío en las pruebas piloto de estos asistentes y agentes avanzados no radica en educar a los usuarios sobre las herramientas en sí, sino en establecer las mejores prácticas para su uso, integrarlas sin problemas en los flujos de trabajo existentes, comprender sus limitaciones inherentes y desarrollar mecanismos efectivos para la retroalimentación humana para mitigar posibles imprecisiones o “alucinaciones”. En última instancia, Bosman visualiza que el asistente evolucionará hasta un punto en que su valor se extienda más allá de los equipos internos, convirtiéndose en una herramienta indispensable para los clientes externos que interactúan con TD Securities. Esta perspectiva orientada al futuro subraya el potencial de la IA para mejorar significativamente las experiencias de clientes y colegas, impulsando un mayor compromiso y eficiencia operativa.