La Empresa
MFO es una empresa de asesoría patrimonial que se especializa en la administración de fondos personales para familias de alto patrimonio. Actúa como un Multi-Family Office, brindando asesoramiento en inversiones financieras a clientes que buscan optimizar sus activos sin la necesidad de gestionarlos directamente. Su labor implica la recepción y análisis de cartolas de inversión provenientes de diversas entidades financieras a nivel mundial.
El Desafío
El principal reto de MFO era procesar de manera eficiente y precisa grandes volúmenes de cartolas de inversión provenientes de distintos bancos. Anteriormente, esta tarea se realizaba manualmente, lo que implicaba un alto consumo de tiempo y recursos humanos. Dependiendo de la complejidad, el proceso consumía muchas horas hombres que pueden ser ocupadas en tareas de mayor valor.
Para mejorar la eficiencia, NetRed decidió implementar un proyecto basado en Inteligencia Artificial Generativa (GEN IA) para procesar las cartolas de inversión de decenas de bancos diferentes. El objetivo era reducir los tiempos de análisis y minimizar errores humanos. Como resultado, la lectura de cada cartola fue de menos de 1 minuto y con el procesamiento paralelo permitió procesar más de 1.000 cartolas en menos de 15 minutos.
La Solución
NetRed implementó una solución basada en Amazon Bedrock, utilizando modelos fundacionales de IA para automatizar el procesamiento de cartolas financieras.
● Se probaron 6 modelos fundacionales antes de seleccionar el más eficiente para el caso de MFO.
● Se personalizó la inteligencia artificial para comprender términos financieros específicos y adaptarse a la terminología utilizada en los documentos.
● Se utilizó Retrieval-Augmented Generation (RAG) para garantizar que la IA trabajara con información financiera privada de manera precisa y segura.
● La solución se integró con Amazon S3, Lambda y APIs personalizadas para procesar los datos en formato JSON.
Review
“El proyecto fue bastante exitoso. No sólo desde el punto de vista práctico de ‘leer’ las cartolas sino también de nuestro objetivo introducir a la compañía en proyectos que hagan uso de GenIA. Desde el inicio sabíamos que el problema podía resolverse vía programación tradicional. Forzamos el uso de GenIA para dar nuestros primeros pasos en un problema que conocíamos muy bien. Estamos muy satisfechos con los resultados.”
Nombre: Agustín Muñoz
Cargo: Gerente de Tecnología de MFO
Resumen Técnico
• Duración del proyecto: 2 meses
• Escenario: Evaluar cómo responde la IA cuando se le pide entender contenido específico del mundo financiero siguiendo instrucciones detalladas. Junto con lo anterior, evaluar procesamiento paralelo de miles de documentos al mismo tiempo.
• Equipo: 1 Líder de proyecto, 1 Líder de datos y 1 Desarrollador
• Tecnología Utilizada: Amazon Bedrock, S3, Lambda, APIs personalizadas, JSON.
• Solución: Reducción del tiempo de análisis de cartolas de una semana a menos de 10 minutos. Se entrenó la IA con terminología financiera específica. Uso de RAG para incluir contexto particular de la compañía.
Highlights
● Velocidad de procesamiento.
● Modelo personalizado.
● Privacidad y seguridad.
● Escalabilidad.
● Costos.
