Arcesium, una empresa global de tecnología financiera, ha lanzado un nuevo conjunto de funcionalidades de inteligencia artificial para su plataforma de datos Aquata. La actualización está diseñada para ayudar a gestores de activos institucionales, fondos de cobertura y firmas de mercados privados a escalar sus estrategias de IA mediante el aprovechamiento de datos no estructurados y la mejora de la interoperabilidad entre sistemas empresariales.
El anuncio se produce en un momento en que el sector de servicios financieros enfrenta desafíos significativos relacionados con el procesamiento manual de documentos, especialmente en mercados privados donde predominan los flujos de trabajo basados en documentación física y digital.
Extracción automatizada de datos no estructurados con IA
La nueva versión de Aquata incluye un agente impulsado por inteligencia artificial generativa capaz de extraer datos estructurados de documentos no estructurados como archivos PDF, correos electrónicos y notificaciones. Según Arcesium, esta herramienta ingiere y organiza la información aplicando reglas de calidad de datos para crear una base confiable de datos propietarios.
Para los gestores de crédito privado, el impacto de esta automatización ha sido cuantificable. La compañía informó que la herramienta extrajo exitosamente eventos del ciclo de vida de préstamos, incluyendo desembolsos, amortizaciones y repreciación de intereses, a partir de notificaciones de más de 15 contrapartes. Este proceso redujo lo que anteriormente requería horas de validación manual por parte de los equipos de operaciones a “minutos de revisión basada en excepciones”.
Servidor de Protocolo de Contexto de Modelo para integración empresarial
Además de la extracción de datos, Arcesium ha lanzado un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) dentro de Aquata. Esta funcionalidad aborda el desafío de conectar herramientas de inteligencia artificial empresarial con los datos internos de una firma financiera.
El servidor MCP de Aquata permite a las firmas de inversión utilizar lenguaje natural para orquestar datos del ciclo de vida de inversiones desde cualquier interfaz de IA empresarial. Al aprovechar esquemas conscientes del dominio, el servidor permite a los usuarios consultar datos para análisis o ejecutar cargas de trabajo de transformación mientras garantiza que la inteligencia artificial interactúa con una base de datos “gobernada y confiable”.
Declaraciones de ejecutivos sobre la innovación
Bryan Dougherty, director de tecnología de Arcesium, enfatizó la necesidad de estas herramientas en el mercado actual. “Los servicios financieros están inundados de comunicaciones no estructuradas. Esos datos están subutilizados y crean tremendos desafíos de gestión de datos”, afirmó Dougherty, según el anuncio de la compañía.
El ejecutivo señaló que la inteligencia artificial generativa y los modelos de lenguaje grandes están bien adaptados para mitigar esos obstáculos, y que Arcesium está comprometida con estar a la vanguardia de la industria en la integración de tecnología de punta en soluciones habilitadas por IA con interoperabilidad en su núcleo.
Escala operativa y adopción de la plataforma Aquata
Arcesium, que fue desarrollada a partir de una plataforma creada por el grupo D. E. Shaw y lanzada como empresa conjunta con Blackstone Multi-Asset Investing, actualmente presta servicios a más de 5.3 billones de dólares en activos brutos bajo gestión.
Mitya Miller, vicepresidente senior y gerente general de la plataforma Aquata, señaló que los clientes actualmente procesan “cientos de miles de documentos mensualmente” para flujos de trabajo críticos. Miller afirmó que las nuevas capacidades posicionan a Aquata como un modelo operativo unificado que combina inteligencia de datos no estructurados con una base de datos de inversión gobernada.
Las nuevas herramientas de inteligencia artificial ya están disponibles para todos los usuarios de la plataforma Aquata. La adopción de estas funcionalidades por parte de gestores de activos y fondos indicará si las soluciones de automatización basadas en IA pueden efectivamente reducir los costos operativos y mejorar la precisión en el procesamiento de datos financieros complejos. La industria observará cómo estas capacidades se integran en los flujos de trabajo existentes y si otras firmas de tecnología financiera desarrollan ofertas similares para competir en este segmento emergente del mercado.