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Visión panorámica de las tendencias tecnológicas aplicadas al negocio de Corporate & Investment Banking
001PR013R01Febrero 2019
VISIÓN PANORÁMICA DE LAS TENDENCIAS TECNOLÓGICAS APLICADAS AL NEGOCIO DE CORPORTATE & INVESTMENT BANKING|COMUNYTEK | 001PR013R01
Índice
1. Resumen.2. Big Data&Analytics.3. Cloud.4. Al. Inteligencia Artificial.5. Blockchain/DLT.6. Quantum Technology.7. Anexos:
7.1 Mapa de Fintech´s en el área de Mercado de Capitales.7.2 Fuentes y referencias.
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1 Resumen
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VISIÓN PANORÁMICA DE LAS TENDENCIAS TECNOLÓGICAS APLICADAS AL NEGOCIO DE CORPORTATE & INVESTMENT BANKING|COMUNYTEK | 001PR013R01
Resumen de tendencias tecnológicas
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“Technology is one of the most powerful levers banks have to address current industry challenges and deliver future opportunities”Fuente: “Technology and Innovation in Europe´s Capital Marktes”. AFME Sep. 2018
Big & Data Analytics1
Cloud Computing/APIs2
Artificial Intelligence
DLT/Blockchain
Incrementa
Ingresos EficienciaServicio a Clientes
Visión del Mercado
Es la tecnología donde se está invirtiendo con mayor intensidad. Proyectos con “break even” en 1 ó 2 años.
Actualmente en general sólo se emplea como repositorio de datos por motivos Regulatorios (BCBS 239, MiFID II, MAR, GDPR,…). Capacidades avanzadas de “Data Governance & Control”.
Uso intensivo de métodos Data Analytispara “monetizar” los Datos.
Prioridad Estado actual Nuevas iniciativas
Reducción de los costes fijos de operación, simplificar la arquitectura y el portfolio de aplicaciones, y para acortar “time to market”.
Uso generalizado de “Private Cloud”, pero aún limitado de “Public Cloud” (29%). El principal obstáculo (28%) es la complejidad de los sistemas IT “legacy” y consideraciones regulatorias.
“Guidelines on Outsourcing Arrangements” (EBA, Q2 2019) potenciará el uso. Uso extendido de PaaS (arquitectura global) y de SaaS (aplicaciones de “nicho”).
Se considera como una inversión a medio plazo (2-3 años). Pilotos en “Trading & Sales”, Compliance.
En 3 años formarán parte esencial de los sistemas en producción, con especial relevancia en Trading y Risk.
Mucho “hypo” sobre su aplicabilidad. Dependiente de la calidad de los Datos para su aplicación. Pilotos en “Trading Sales”, Compliance.
Se considera como una inversión a medio/largo pazo (5 años), dado que para ser eficiente depende de la incorporación de la Industria.
En 5 años se espera que formen parte de la infraestructuras de Mercado en el área de PostTrading. Relevante en TradeFinance. Nuevos modelos de negocio asociados a los “activos digitales”.
Muchos pilotos y anuncios. Pocos proyectos con escala suficiente.Inicio de actividad en “crypto-assets” en algunos IB.
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Acción inmediata 1-3 años > 3 añosVentana de Oportunidad:
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¿Cómo están actuando las entidades financieras (1)?
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40%-60%20-40%0%-20% 60%-80%
¿Cómo están invirtiendo?
Adquiriendo una entidad
Desarrollo “in house”
PartneringComprando la tecnología
No están invirtiendo ahora Están invirtiendo ahora
… y no tienen planes de
invertir en los próximos 3 años
… pero tienen intención de
invertir en los próximos 3 años
… pero reducirán el
nivel de inversión
… y aumentarán el nivel de inversión
Artificial intelligence
Augmented and virtual reality
Blockchain
Cloud technology
Data and analytics
Machine learning
Open platforms/API architectures
Robo-assistants and advisors
Robotic process automation
Smart contracts
% de respuestas
(1)Fuente: “Global banking outlook 2018. Pivoting toward an innovation-led strategy”. EY. Encuesta a 221 entidades financieras a nivel global.
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Markets.- Nivel de influencia en la cadena de valor
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Sales&
CRMTrading Research
TradeProcessing
ProductMgmt
Client Support& Servicing
Risk MgmtFinance & Treasury
Legal Compliance
InfraestructuraTecnológica
Sales & Trading Post Trade Risk Compliance & Finance IT
Alta Alta Media Media Media AltaAlta MediaMedia Media
Media Alta Baja Media Media MediaAlta MediaBaja Media
Baja Baja Baja Media Baja MediaBaja BajaBaja Alta
Baja Baja Baja Alta Baja BajaBaja BajaBaja Media
Mapa Fintech Capital Markets
Big & Data Analytics1
Cloud Computing/APIs2
Artificial Intelligence3
DLT/Blockchain 4
MARKETS
Fuente: “Technology and Innovation in Europe´s Capital Marktes”. AFME Sep. 2018
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El presupuesto de IT en la Banca de Inversión
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CTB(45%)
RTB(25%)
Infraestructura(30%)
• El presupuesto en IT(1)
está en la franja del 8%-15% de los ingresos netos.
• Aproximadamente el 45%(2) se utiliza en CTB
• Sólo el 20% del CTB se utiliza realmente en proyectos de innovación, mientras el 90% se emplea en “Upgrades” de los sistemas actuales.
(1) Nivel medio de inversión de IB. Los PTF (Principal Trading Firms) entre el 20%-30% de los ingresos netos(2) El valor de este ratio se mantiene estable en los últimos años.
• La evidencia empírica sugiere que en EM y Rates es donde mayor rentabilidad se obtiene por cada $ invertido en CTB.
• Las inversiones en IT CTB FO de activos “comodotizados” como “cash equities” es donde la rentabilidad es menor.
• De media la inversión en FICC CTB IT es de 90K$ por “business FTE”.
• La inversión en IT CTB FO en FICC es hasta 3x superior al mismo nivel de inversión en EQ.
• Priorizar la inversión en FICC.
20
40
60
40% 80% 100%
Credit
Commodities
•EM•Rates
•FX
•Eq. Der
•Eq. cash
Nivel de electronificación (%)
Mej
ora
de
Pro
du
ctiv
idad
✓ “Mejora” media por cada $ invertido en IT CTB FO✓ ¿Cómo se utiliza el presupuesto en IT?
Fuente: Fintech in Capital Markets 2018: Boosting productivity through technologu innovation.- BGC y Expand Research. Marzo 2018
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2 Big Data & Analytics
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La tecnología de un vistazo
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El término Big Data hace referencia a un gran volumen de datos, con estructura o sin ella, que fluyen en una organización y que son analizados en tiempo real con el objetivo de tomar decisiones de valor.
Siempre se parte de un volumen de datos elevado (hablamos de Teras y de Petas)
procedentes de muchas fuentes: noticias, precios de mercado, redes sociales, correos,
llamadas, sms, actividad de clientes, actividad propia… Si no existe volumen elevado de datos
¿tiene sentido aplicar Big Data?
El ritmo al que llega la información puede llegar a ser muy elevado, dados los distintos orígenes de la información procesada. Esto hace que los sistemas Big Data tengan que
estar preparados para procesarla y analizarla para garantizar la generación de
resultados en tiempo real.
Hace referencia a la procedencia de la información. Mientras que en los sistemas
analíticos tradicionales se tiene una o varias fuentes invariables, en Big Data se toman tantas fuentes de información como sea
necesario, aunque su procedencia y estructura sea totalmente distinta.
Variedad
Dada la existencia de cada vez más fuentes de información y sobre todo el libre acceso
para que generarla, es imprescindible asegurar la veracidad de la misma para evitar la toma de decisiones basada en
información errónea.
Dado el coste de poner en práctica las infraestructuras y procesos necesarios y que
las unidades de negocio modifiquen su actividad en función de los resultados, es necesario que de la información se pueda obtener valor que justifique la inversión.
Valor
Standardrelational databases
77%
1. Gestionar el crecimiento de datos.
2. Generación de conclusiones a tiempo.
3. Talento: captación y retención.
4. Integración de fuentes de datos y silos existentes.
5. Validación de datos.6. Seguridad en los datos7. Implicación de la
organización e impacto en negocio.
RET
OS
OP
OR
TUN
IDA
DES
1. Decisiones en tiempo real2. Nuevas fuentes de
información.3. Centralización de
información: Data Lakes.4. Uso de nuevas tecnologías
(Cloud, IA…).
5. Nuevas herramientas para las unidades de negocio.
6. Ocasión para reconsiderar el modelo de negocio.
7. Ocasión para reorganizar los silos de datos y sistemas.
Volumen
Smar
t D
ata
59%
59%
Business Intelligencetools
Standard data integration tools
55%
50%
45%
45%
32%
27%
9% 5%
Data qualitymonitoring tools
CEP Technology Time series database Open-sourcedatabases
Haddoop No SQL databases Big data analytical software
HDFS Propietary databasesoftware
Volumen
Variedad
45%
Fuentes: (1) “3D Data Management”. Meta Group. Gartner- Febrero 2001; (2) “The Four V´s of Big Data”. IBM; (3) ¿Qué es Bid Data?. Oracle. (4) “Data Management Trends in Capital Markets: turning tides” KPMG y Aite Group. Enero 2016. (5) “Big Data Opportunities”, Dzone, Febrero 20175
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Principales áreas de influencia
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OnboardingEmisión Ventas
Global Transaction BankingCorporate and Investment Banking
CRM
Pretrade / trade Post-trade Cash Management Working Capital Trade Finance
Supervisión e Información a Reguladores
KYC / AML
Publicación Datos Maestros
Research / Analytics
Risk & Control
Risk Management
Garantías y Colateral
Gestión Posición
Análisis de Riesgos
Identificación de oportunidades
Monitorización del rendimiento de productos
Análisis de Riesgos
Elaboración modelos predictivos
Detección de fraude
Trading de Commodities
Reporte normativo Market surveillance Trade Surveillance Suspicious Activity Trade Analysis
Gestión Órdenes
Contratos Maestros Datos Mercado
Actividad del Regulador
Análisis de Riesgos
Fuentes: (1) “Use of Big Data Technologies in Capital Markets”. Infosys Septiembre 2015; (2) “Big Data. How it can become a differentiator”. Deutsche Bank. Octubre 2015; (3) Elaboración propia.
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Algunos ejemplos
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Trade Execution Analysis
Área Caso de Uso
Smart Data
Análisis de Sentimiento
Plataforma de Análisis
Customer Service
Análisis de noticias
Análisis de Riesgos
Morgan Stanley intentó en 2010 analizar su portfolio con la tecnología en uso, bases de datos relacionales y grid computing,sufrieron problemas de escalado y migraron a Haddop y MapReduce para poder conseguir realizar el análisis del portfolio.
En 2013 State Street global Advisor anunció el lanzamiento de su plataforma State Street Global Exchange enfocada aproporcionar una plataforma de análisis de datos para modelar portfolios, analizar inversiones y gestión de datos.
BNP ha montado un plan a 3 años en torno a 6 dominios (Client Buying power, Risk Management, Finance, Investment Office,Transaction Advaced Analytics y Operational Process Efficiency) que generará al menos 4 MVP para final de 2018.
RBS construyó un sistema basado en herramientas de Pega Ssystems para poder analizar toda la información existenteacerca de sus clientes y poder realizar recomendaciones específicas para cada uno e incluso diseñar nuevos productos..
ING ha montado un sistema de análisis de noticias para los cerca de 300 traders de su front office que analiza e interpretaalrededor de 3 millones de fuentes de noticias, permitiendo a los traders centrarse en cada momento en lo importante.
Citi ha construido un sistema de análisis de sentimiento y noticias cuyo objetivo es predecir el precio del dólar americano yrecomendaciones de trading. Sistema desarrollado sobre Hadoop y técnicas de reconocimiento de lenguaje natural.
Fuentes: (1) “Morgan Stanley Takes On Big Data With Hadoop” Forbes Mayo 2012; (2) “Big Data in Capital Markets: At the Start of the Journey”. Thomson Reuters. 2014; (3) “Smart Data” BMP Paribas Securities Services y (4) “Exploiting Big Data, Analytics and visualization for Better Decisions and Business Growth” Finextra y Qlik. Julio 2018 (5) elaboración propia.
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3 Cloud
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La tecnología en un vistazo
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Propias• Las nubes privadas están en una infraestructura bajo demanda, gestionada para un solo cliente que controla qué aplicaciones debe ejecutarse y dónde.• Son propietarios del servidor, red, y disco.• Pueden decidir qué usuarios están autorizados a utilizar lainfraestructura.
De terceros• Mantenida y gestionada por terceras personas no vinculadas con la organización.• Se mezclan los datos y procesos de varios clientes.• Aplicaciones, almacenamiento y otros recursos están disponibles al público a través de el proveedor de servicios.• El acceso a los servicios sólo se ofrece de manera remota, normalmente a través de internet.
PúblicasPrivadas Híbridas
Adicionalmente se considera relevantemencionar BPaaS, Business ProcessServices, en los que además deexternalizar la infraestructura y lasaplicaciones, se externaliza también laejecución de las actividades y procesospropios del negocio.
Hardware y virtualizadoInfraestructura escalable
Pago solo por usoSeguridad física
Ofrece servicios básicosOrientados a un negocio
Pila básica de sistemasSin coste de licenciasCurva aprendiz. baja
Aplicaciones completasSin instalación cliente
Pago tiempo o recursosServicios sin app: APISiempre actualizadas
SaaS
PaaS
IaaS
Es la evolución natural de la virtualización, la arquitectura
orientada a servicios y computo distribuido
Los usuarios ya no necesitan tener conocimientos de
servicios, aplicaciones ni el control sobre la infraestructura
Los proveedores ofrecen de forma más rápida y eficiente,
un mayor número de servicios en la red
Los usuarios acceden a servicios con transparencia
e inmediatezy con un modelo de pago
por consumo
El término cloud computing hace referencia a una concepción tecnológica y a un modelo de negocio que reúne un conjunto de ideas en un solo concepto: la nube
Desarrollo de aplicaciones orientadas a microservicios
y API vs Desarrollo de aplicaciones monolíticas.
Posibilidad de uso de contenedores y servicios de
enrutado, gestión configuración y directorio
servicios
Permite la convivencia de servicios implementados en
distintos lenguajes de programación
Reducen el Time to Market y facilitan la
implementación de una estrategia DevOps
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Principales áreas de influencia
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OnboardingEmisión Ventas
Global Transaction BankingCorporate and Investment Banking
CRM
Pretrade / trade Post-tradeCustodia
Security ServicesCash Management Working Capital Trade Finance
Supervisión e Información a Reguladores
KYC / AML
Publicación Datos Maestros
Research / Analytics
Risk & Control
Afirmación Confirmación
Risk Management
Gestión Posición
Registro propietarios activo
Corporate Actions
Préstamos sindicados
Gestión ingresos y gastos
Pagos internacionales
Gestión financiación
Consolidación libro contable
Trazabilidad ingresos y gastos
Establecimiento condiciones
Entrega de bienes, inspección y pagos
Resolución en términos y confirmaciones
Pagos Internacionales
Información de transacciones KYC / AMLInformación de riesgos de las
entidadesTracking comercio internacional Préstamos sindicados
Garantías y Colateral
A corto plazo A largo plazo
Trade Surveillance
A medio plazo
Conectividad Mercados
Contratos Maestros Gestión Órdenes
Datos Mercado Contabilidad
Fuentes: (1) “The cloud comes of the Age in the Capital Markets”. Celent Diciembre 2016; (2) “Cloud adpotion in Capital Markets: A Perspective”. Cognizant. Abril 2014; (3) “The cloud Advantage in Capital Markets” Infosys 2018 y (4) elaboración propia.
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Algunos ejemplos
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Datos Históricos de Mercado
Área
Servicios Front to Back
Servicios de co-location
Servicios Post-Trading Derivados
Trade Finance
Research y Análisis
Plataforma Trading Minorista
Settlement productos OTC
Análisis de Riesgos
Caso de Uso
SaaS
SaaS
IaaS
BPaaS
SaaS
SaaS
SaaS
BPaaSSaaS
PaaS
SaaS
PaaS
Kotac Mahindra Bank desarrolló en el pasado 2017 una PoC con JPMorgan Singapur de Cartas de Crédito sobre una plataforma Cloud y Blockchain que permitió reducir el tiempo de emisión de una LoC de 20-30 días a tan sólo unas horas.
FINRA, migró a AWS para crear una plataforma flexible que se puede adaptar a los cambios en las dinámicas del mercado y que ofrece a los analistas herramientas para consultar, de forma interactiva, conjuntos de datos de varios petabytes.
Nasdaq OMX migró su sistema de gestión de Datos Históricos a la infraestructura y servicios proporcionados por Amazon Web Services para poder ofrecer un “Time to Market” mejor a sus clientes y poder reducir los costes que conllevaba.
Calypso creó en el año 2017 la división de servicios Cloud con el objetivo de poder proporcionar a sus clientes un conjunto de servicios de front a back montados sobre un Cloud propio en alianza con Oracle.
El broker de productos financieros Robinhood ha migrado parte de los sistemas que soportan su plataforma de trading a AWS de Amazon, permitiéndoles alcanzar cuotas de usuario concurrentes de varios cientos de miles.
CME ha desarrollador Clearing OTC Data on-demand, como un SaaS basado en Xignite que ofrece servicios de setllement de productos OTC y proporciona datos a otros mercados accesibles vía CME Clearport.
NYSE ha creado una plataforma PaaS llamada NYSE Euronext Capital Markets Community Plaform que permite a sus clientes poder alojar en esta nube sus propias aplicaciones.
BofAML desarrollo en el 2016 una estrategia en torno a un IaaS sobre servidores IBM iData Plex con el objetivo de crear en ella sistemas de análisis de riesgos, analizando en torno a 33.000 transacciones y con un crecimiento de 2.000 por mes.
BBVA cerró a inicio de 2018 una alianza con Sernova Financial para poder hace uso de su plataforma de servicios post-trading de derivados ubicada en la nube.
Indra presentó en el año 2012 su plataforma SaaS ITECBAN que permite cubrir de forma directa el ciclo de vida de las operaciones de comercio exterior cubriendo aspectos de tesorería, financiación y documentación.
El grupo de servicios financieros SEB, selección el pasado 2017 la plataforma basada en Cloud Trade 360 de CGI, como su solución base para el negocio de Trade Finance.
Fuentes: (1) “cloud Computing for the Financial Services Industry”. Sapient Global Market; (2) “Research report on Financ ial Technologies (Fintech)”. IOSCO. Febrero 2017; (3) Otras fuentes de la industria (Morgan Stanley, JPMorgan, Deutsche Bank…) y (4) elaboración propia.
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Impacto económico
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Se estima que la inversión media en Cloud del presupuesto en infraestructra en los Mercados de Capitales crecerá hasta un 29% en 2021
20212016
Pronóstico de ingresos del servicio de nube pública mundial 2017-2021 (en billones de dólares americanos).Consideraciones:BPaaS = business process as a service; IaaS = infrastructure as a service; PaaS = platform as a service; SaaS = software as a service.Nota: Los totales no son aditivos debidoal redondeo.
Cloud Business Process Services (BPaaS) 50,1
2019
Cloud Application Infrastructure Services (PaaS)
2017 2018
24,6 46,4
18,611,9 15,0
58,4
20212020
54,1
18.615,0
Cloud Application Services (SaaS) 87,2
Cloud Management and Security Services
60,2 73,6
12,38,7 10,5
117,1101,9
16.114,1
Cloud Infrastructure Services (Iaas) 52,930,0 40,8 83,567,4
Volumen total mercado 221,1153,5 186,4 302,5260,2
Fuentes: (1) “The cloud comes of the Age in the Capital Markets”. Celent Diciembre 2016; (2) “Gartner Forecasts Worldwide Public Cloud Revenue to Grow 21.4 Percent in 2018”. Gartner. Abril 2018; y (3) elaboración propia.
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Estrategia de principales Entidades Financieras (1)
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Fuente: Credit Suisse Investor Day November 2017
UBS
Entidad
Barclays
Credit Suisse
JP Morgan
BBVA
Citigroup
UBS ha movido su plataforma de Riesgos a Azure (MicroSoft). Publica un ahorro de un 40% en costes de infraestructura. A destacar su capacidad de escalar de forma casi instantánea.
En Marzo del 2018, había movido a la nube el 17% de sus aplicaciones. Objetivo 60% en el 2020. El caso de uso de Market Data
Disminución de data-centers, de 30 a 4 (2020) utilizando tecnología cloud.
Estrategia cloud-hibrida. Cloud privada Gaia lanzada en 2016. Crecimiento anualizado del 200% en nº de aplicaciones en la nube.
Plataforma corporativa Ether, con particularidades para CIB.
Su movimiento a la nube, le ha permitido reducir 12K servidores. Estima que la combinación de RPA, cloud y migración a puestos “móviles” le ahorrarán 1B USD en 2020.
Principales “escollos” para su implantación:1. Requieren software relativamente “moderno”.2. Cibersecuridad y localización (influencia de GDPR)3. Es “más barata” (30-40% de ahorro de infraestructura) pero no para todas las aplicaciones.
(1) Datos suministrados por las Entidades de forma pública y de forma genérica para todo el grupo financiero.
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4 AI. Inteligencia artificial
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Una panoplia de métodos
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La capacidad de cálculo y el BigData han puesto encima de la mesa una multitud de métodos que se han venido desarrollando en esta industria desde los años 70.
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Principales áreas de influencia
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PaymentsCapital Markets Market Infrastructure Corporates
Obligaciones de Compliance y Reporting
Análisis Pre-Trade, Due Diligence
Monitorización de las inversiones realizadas por los Clientes
Tratamiento de alertas de abuso de Mercado
Gestión de Incidencias
Post-Trading Workflow
Fidelización con ofertas “a medida”
“Vigilancia” en tiempo real. Mejoras en los algoritmos de precisión
Herramientas predictivas para Trading algorítmico
Rentabilidad de las Inversiones. Uso de herramientas prescriptivas
Riesgos.- Modelos predictivos
Capital Allocation. Portfolio Allocation
Real-Time Pre/Post Trading Risk
Comercialización de servicios analíticos como “as Service”
Nuevos tipos de órdenes y modelos de Mercado
Just in time Lending
Atención personalizada en tiempo real
Comercialización de servicios analíticos como “as Service”
Predicción de impago. Mejoras en eficacia
Asesoramiento personalizado
Simplificando las operaciones habituales
Mejora y Personalización de Servicios actuales
Nuevos Servicios
Fuentes: (1) “Technology and Innovation in Europe´s Capital Marktes”. AFME Sep. 2018; (2) “The New Physics of Financial Services”. World Economic Forum. Agosto 2018; (3) “Artificial intelligence and machine learning in financial services”. Financial Stability Board. Nov 2017 y (4) elaboración propia.
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Algunos ejemplos
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Área Caso de Uso
Análisis Pre-Trade, Due Diligence
Monitorización de las inversiones realizadas por los Clientes
Rentabilidad de las Inversiones. Uso de herramientas prescriptivas
Real-Time Pre/Post Trading Risk
Riesgos
Post-Trading Workflow
Best-Execution
Goldman Sach´s Deal Link ha permitido automatizar la mitad de los 127 pasos de una IPO.
Han anunciado un partnership para implementar soluciones cognitivas de reporting, monitorización y asesoramiento de Clientes.
Su herramienta “Emerging Opportunities Engine” permite identificar Clientes interesados em invertir en Equity, de acuerdo a su posición, condiciones de mercado actuales y su histórico de operaciones.
Herramienta para informar a sus Clientes del impacto en Capital antes de realizar una determinada estrategia de Trading.
Su plataforma “Market Risk” ha sido rediseñada utilizando tecnología AI, lo que le permite gestionar más de 1 billón de sensibilidades.
Aplicación de AI a la optimización del MVA.
Equity Derivatives utiliza técnicas de Machine Learning para detectar proyecciones anómalas en los resultados de stress-Testing.
trueEX ha lanzado una plataforma de post-trade usando RPA, NLP y otras técnicas de IA.
Su plataforma “LOXM” permitirá a la unidad de negocio de European Euities, “aprender” como ejecutar órdenes a la máxima velocidad cumpliendo con los requisitos de MiFIDII de “best-Execution”.
Fuentes: (1) “Technology and Innovation in Europe´s Capital Marktes”. AFME Sep. 2018; (2) “The New Physics of Financial Services”. World Economic Forum. Agosto 2018; (3) “Artificial intelligence and machine learning in financial services”. Financial Stability Board. Nov 2017 y (4) elaboración propia.
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Mapa(1) de Fintech´s en Inteligencia Artificial
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5 Blockchain/DLT
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La tecnología en un vistazo
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Un DLT* es un sistema construido sobre un conjunto de tecnologías (red P2P, sellado de tiempo, criptografía…) que combinadas hacen posible gestionar información compartiendo un registro.
La información de la DLT se
transmite y guarda de un
modo extremadamente s
eguro
La información no puede ser
alterada). Cada cambio implica registrar nueva
información
Se puede programar lógica del proceso con Smart Contracts, permitiendo la
automatización de tareas
2 3 4
Blockchain es un tipo de DLT donde todos los intervinientes
tienen acceso a toda la información registrada, la información es validada
generalmente a través de mecanismos de PoW o PoS.
En muchos casos de habla de Blockchain
cuando se refiere realmente a un DLT.
5 6
Este registro se encuentra
distribuido, descentralizado y
sincronizado entre todos los nodos
del DLT
1
BlockchainToda la información se almacena en bloques de registros encadenados.
Almacenamiento
DLT
Privacidad Roles
No existe privacidad, la información está disponible a todos los usuarios.
Solo existe un rol que es capaz de leer o escribir sin restricción (más allá de la
impuesta por el uso del cifrado).
Puede estar almacenada en bloques de registros encadenados o no. No existe
restricción al respecto.
Se implementan mecanismos para incluir privacidad en la información basados en
distintos mecanismos de cifrado.
Pueden existir diferentes roles, con diferentes permisos de lectura y
escritura.
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Principales áreas de influencia
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Global Transaction BankingCorporate and Investment Banking
Supervisión e Información a Reguladores
OnboardingEmisión
KYC / AML
Trade Post-tradeCustodia
Security ServicesCash Management Working Capital Trade Finance
Emisión de títulos
Publicación Datos Maestros
Representación contratos compra /
venta
Trading de activos de baja liquidez
Liquidación de activos
Clearing de productos derivados
Reconciliaciones
Registro propietarios activo
Corporate Actions
Préstamos sindicados
Gestión ingresos y gastos
Pagos internacionales
Gestión financiación
Consolidación libro contable
Trazabilidad ingresos y gastos
Establecimiento condiciones
Entrega de bienes, inspección y pagos
Resolución en términos y confirmaciones
Pagos InternacionalesGestión colateral
Información de transacciones KYC / AML
Información de riesgos de las entidades
Tracking comercio internacional
Préstamos sindicados
Eficiencia procesosDelivery versus
paymentPagos instantáneos
Digitalización activosy colateral
Auditorías
Trazabilidad de procesos
Reducción costes operacionales
Incremento resilienciay disponibilidad
Fuentes: (1) “The distributed Ledger Techonolgy Applied to Securuties Markets”. ESMA Enero 2017; (2) “Research report on Financial Technologies (Fintech)”. IOSCO. Febrero 2017; (3) Otras fuentes de la industria(Morgan Stanley, JPMorgan, Deutsche Bank…) y (4) elaboración propia.
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Algunos ejemplos
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Área Caso de Uso
Emisión de activos
Clearing y Settlement
Digitalización de moneda y colateral
Cash Management
Trade Finance
Fast Track Listing, construido por la CNMV, BME, Santander, BBVA, BNP Paribas, CaixaBank, Commerzbank, Société Genérale que simplifica los procesos y rebajar los tiempos necesarios en el registro de emisiones de warrants.
Linq es una solución desarrollada por Nasdaq, que permite a las compañías privadas representar la titularidad de sus acciones y gestionar los procesos que conforman fase pre-IPO.
Desde el año 2015, la Australian Securities Exchange se encuentra en un proyecto de sustitución de sus sistema de clearing y settlement, CHESS, por un nuevo sistema construido sobre un DLT.
DTCC, junto con la compañía Digital Assets, iniciaron un proyecto con el objetivo de dinamizar los procesos de clearingy settlement de REPOs con el objetivo de buscar eficiencias en los procedimientos post-trading.
FXCH ha desarrollado un sistema que permite realizar el clearing y settlement de productos Spot-FX, utilizando la tecnología Blochchain para simplificar el proceso y tratar de reducir costes.
Deutsche Börse ha desarrollado Collco, como una representación de activos aportados como colateral con el objetivo de dinamizar los procesos relacionados con la gestión de colateral.
UBS, Goldman Sachs y Citigroup han desarrollado respectivamente, USC, SETLcoin y CitiCoin como medio de digitalización de moneda con el objetivo de dinamizar procesos post-trading.
BBVA ha desarrollado una sistema de firma de préstamos corporativos sobre una plataforma blockchain, habiendo firmado una primera operación con Repsol por 75 MM€ y otra con ACS por 100 MM€.
Barclays Bank Irlanda ha creado una plataforma que gestiona cartas de crédito, facilitando los procesos de gestión de riesgo en el área de Trade Finance. En Septiembre de 2016 firmo la mi primera carta de crédito a la compañía Ornua.
Santander, junto con otros 8 bancos europeos lanzó el pasado mes de Abril la plataforma we.trade, facilitando las operaciones comerciales internacionales (pedidos, condiciones y acceso a servicios financieros).
BBVA realizó el pasado 27 de Noviembre de 2017 la primera transacción comercial entre España y México sobre la plataforma Wave, reduciendo los tiempos de la transacción de 7 o 10 días a tan solo dos horas y media.
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Impacto económico
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La Tecnología DLT / Blockchain promete
ahorros reales en los Mercados de Capitales, mejorando la eficiencia de múltiples procesos.
Hasta el 70% de ahorro potencial en
los costes de ReportingFinanciero
Entre un 30% y un 50% de ahorro en
los costes operacionales en
Compliance
Hasta un 50% de ahorro potencial en
el coste de operaciones
generales (KYC, onboarding…)
Hasta un 50% de ahorro potencial en
los procesos operacionales del
negocio
1 2 3 4
La Tecnología DLT / Blockchain aplicada
en áreas como Trade Finance puede mejorar la eficiencia operacional y generar ahorros importantes.
En el 2025, el 30% de las nuevas
operaciones se beneficiará de la tecnología DLTs
En el 2025, el 40% del comercio tradicional se moverá a una
gestión documental basada
en DLT
La tecnología DLT podría llegar a
facilitar un volumen de
negocio de 1,1 $ trillones
(americanos)
La inclusión de DLT en Trade Financepodría acortar el
tiempo de las transacciones hasta
un 90%
1 2 3 4
Fuentes: (1) “Banking on Blockchain: A value analysis for Invesment Banks”. Accenture Consulting 2017; (2) “Trade Tech – A New Age for Trade and Supply Chain Finance”. World EconomicForum. Septiembre 2018; (3) Otras fuentes de la industria (Morgan Stanley, JPMorgan, Deutsche Bank…) y (4) elaboración propia.
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6 Quantum Technology
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El ecosistema en un vistazo
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I BM
Rigetti Computing
Microsoft2
Alibaba Group
D-Wave Systems
Emerging:Honeywell
XanaduQilimanjaro3
Tellus Matrix GroupQuantika
EntanglementPartners
h-bar QuantumConsultants
Quantum BenchmarkStrangeworks
Q-CTRLQindom
ProteinQureQbitLogic
SeeQC7
Silicon QuantumComputing8
PsiQ8
Alpine QuantiumTechnologies
Zapata Computing
Cambridge QuantumComputing
QC Ware
1Qbit
Riverlane
QxBranch
lonQ4,8
QuTech5
Intel
Quantum Circuits6
BraneCell
TundraSystemsGlobal
SERVICES
APPLICATIONS LAYER
SYSTEM SOFTWARE LAYER
SYSTEMS
QUANTUM COMPUTERHARDWARE
Potentialexpansion
End-to-endproviders1
Hardware ʊsystems players
Software ʊ services players Specialists
✓ NO son más rápidos que los tradicionales.
✓ SI son más rápidos, en varios ordenes de magnitud, para cálculos que puedan ser expresados en términos de probabilidad con un número casi infinito de variables.
✓ Aplicables a los casos de uso donde seplanteen problemas complejos deoptimización.
5 QuTech was founted by TU Delf and TNO, and has collaborations with Intel and Microsoft.6 Quantum Circuits (qci) is a spinoff from Yale University.7 SeeQC is a subsidiary of Hypres.8Vision to become end-to-end provider.
1 Based on player´s ambition with varying levels of maturity and service activities.2 Multiple technologies in the labs with focus on topological qubits.3 Quilimanjaro is a spinoff from the University of Barcelona.4 AWS is invested in lonQ.
Fuentes: (1) Quantum Computing Report (quantumcomputingreport.com); (2) elaboración propia
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Algunos ejemplos
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Aunque es una tecnología incipiente, ya hay algunos anuncios del uso de la misma en el ecosistema de “Corporate & Investment Banking”
Algoritmos de Trading
Casos de Uso Actores relevantes
Optimización de Portfolios
Valoración de activos
Modelos de Riesgo de Mercado y de Crédito
Simulación de Mercado
Proveedores relevantes
Fuentes: (1) “The next decade in Quantum Computing and how to play”. Boston Consulting Group. November 2018; (2) “Capital Markets prepare to make a Quantum Leap”.-Tabb Forum. Dec 2018; (3) Elaboración propia.
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7 Anexos
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Mapa(1) de Fintech`s en el área de Mercado de Capitales
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(1) Fuente: CBInsigths
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Fintechs en la Banca de Inversión
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Principales casos de uso Nivel de penetración (1)
ML/AI:• Análisis predictivo en valoración de empresas y en oportunidades en
M&A.• Análisis avanzado de eventos de Mercado, usando “data sources”
alternativos.• Aprendizaje supervisado aplicado a la supervisión de la operativa,
fraude y modelo de riesgos.
DLT:• Plataformas digitales para préstamos sindicados.• Recambio de Infraestructuras de Mercado con plataformas DLT.• Reingeniería de “recording” de transacciones y de procesos post-
trading.
RPA:• Automatización de operaciones, incluyendo pagos y “on-boarding” de
Clientes.
No. Of Fintechs
2 41 45 6 14
42 1 24
9 9
Primary Pre-trade Execution Post-trade Support
No. Of Fintechs ~100 ~450 ~260 ~90 ~901 Representa la proporción de Fintechs en Capital Markets en cada elemento de la cadena de valor.2 Número total de Fintechs por elemento de la cadena de valor.
Fuente: Fintech in Capital Markets 2018: Boosting productivity through technologu innovation.- BGC y Expand Research. Marzo 2018
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Fuentes y referencias
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▪ AFME.- “Technology and Innovation in Europe´s Capital Markets”. September 2018.▪ Boston Consulting Group.-
• “Fintech in Capital Markets 2018: Boosting productivity through Technology Innovation”. March 2018.• “The next decade in Quantum Computing and how to play”. November 2018
▪ CBInsights.- “Fintech Trends to watch in 2018”.▪ Credit Suisse:
• “Utilizing Technology”. Investor Day 2018. December 2018.• “Efficiency & Productivity”. Investor Day 2017. November 2017.
▪ Deustche Börse Group.- “Investor Day 2018. Roadmap 2020”. May 2018.▪ ESMA.- “The Distributed Ledger Technology Applied to Securities Markets”. January 2017.▪ Finantial Stability Board (FSB).-
• “Artificial intelligence and machine Learning in financial services”. November 2017.• “Financial Stability Implications from FinTech”. June 2017.
▪ IOSCO.- “Research report on Financial Technologies”. February 2017.▪ JPMorgan Chase.- “Strategic Update”, February 2018.▪ Oliver Wyman:
• “Whosale Banks & Asset Managers. Winning under Pressure”. En colaboración con Morgan Stanley Research.• “Global Wealth Managers”. April 2018. En colaboración con Deustche Bank.• “Whosale Payments. Disrupt from within”. 2018
▪ McKinsey&Company.- “Synergy and disruption: Ten trends shaping fintech”. December 2018.▪ Morgan Stanley Research:
• “Digitalisation in Banking: on the cusp of operational revolution? ”. March 2018.• “Valuing the Public Cloud”. June 2018.• “Public Cloud: What´s Is Worth?”.
▪ SIFMA.- “2019 Outlook. Trends in the Capital Markets”.▪ World Economic Forum:
• “The new Physics of Financial Services”. August 2018.• “TradeTech.- A new Age for Trade and Supply Chain Finance”. September 2018.• “Fintech Decoded.- Capturing the oportunity in capital Markets infraestructure”. En colaboración con McKinsey&Company.
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