1
Según Cerulli Associates

La inteligencia artificial y el big data: dos herramientas para acercarse a la inversión ESG

La inteligencia artificial y el big data: dos herramientas para acercarse a la inversión ESG
TheDigitalArtist / Pixabay CC0 Public Domain
  • Las limitaciones de datos e información sobre algunas inversiones han afectado, de distinta manera, a las inversiones cuantitativas
  • El big data permite un mayor filtrado y orientación de los datos para abordar las inversiones bajo criterios ESG
  • Actualmente y a diferencia de los informes financieros, no existen pautas universales para establecer cómo son los informes ESG corporativos
Por Funds Society, Madrid

El big data y la inteligencia artificial (AI) están ayudando a la inversión ambiental, social y de buen gobierno (ESG, por sus siglas en inglés) para apoyarse en la inversión cuantitativa, hasta ahora una opción algo limitada y que no ha sido accesible para todos los inversores, según señala la última edición del informe The Cerulli Edge-Global Editión, elaborada por Cerulli Associates.

Según defiende las conclusiones del documento de la firma de investigación y consultoría, la combinación de ambas permite a los inversores acceder a grandes cantidades de información de fuentes objetivas, de forma frecuente y analizada, para acercarse a la inversión bajo criterios ESG.

“Los datos mejorados permiten a los gestores de activos integrar criterios ESG, lo que lleva a nuevos temas de inversión, como estrategias para impulsar este tipo de inversión o aquella de tipo sostenible ", afirma Justina Deveikyte, directora asociada de investigación institucional europea de Cerulli.

Deveikyte señala que, aunque la forma de interpretar la inversión responsable como algo que simplemente anula un efecto negativo ha terminado, la inversión bajo criterios ESG está luchando por capitalizar al máximo las inversiones cuantitativas, principalmente porque la falta de datos siempre ha mermado la capacidad de crear estrategias. Actualmente y a diferencia de los informes financieros, no existen pautas universales para establecer cómo son los informes ESG corporativos. Es más,  la información aparece frecuentemente de forma fragmentada y con datos incompletos.

Según su experiencia, el hecho de que haya limitaciones en los datos provoca limitaciones en las inversiones cuantitativas de formas  diferentes. Por ejemplo, las grandes empresas son mejores en divulgación que las pequeñas empresas y dado que la mayoría de los modelos de ESG penaliza aquellas compañías que no son transparentes con su propia información, por lo que podríamos caer en generar un sesgo de gran capitalización en las carteras.

En este sentido, “el uso de big data y de la inteligencia artificial está transformando radicalmente la recopilación de datos. Estos cambios han abierto la posibilidad de realizar inversiones bajo criterios ESG y cuantificar los fondos, que están ocupados desarrollando nuevos algoritmos para evaluar sistemáticamente las empresas”, defiende Deveikyte.

Cerulli cita el ejemplo de un gestor de activos que utiliza datos brutos y no estructurados para construir una “capa de entrada” inicial que combina los informes propios de las empresas con información externa extraída de los medios de comunicación, organizaciones no gubernamentales, redes sociales y tendencias de Google. Utiliza más de 50.000 fuentes en 15 idiomas diferentes para crear una vista diaria de más de 7.000 compañías en el mundo.

“Un acceso enormemente mejorado a los datos está cambiando la forma en que los administradores de activos integran los criterios ESG, permitiendo nuevos temas de inversión. Por ejemplo, algunos gestores están usando el flujo de datos para introducir estrategias reactivas a corto plazo, tradicionalmente difíciles en este tipo de inversión debido al lento ritmo de cambio, acentuado por el retraso en la presentación de informes de datos", concluye Deveikyte.

Portadas: 

0 Comentarios

Añadir nuevo comentario