Los equipos de tecnología de riesgos se encuentran en un punto intermedio entre la reducción de costos y la posibilidad de que sus mesas de operación aprovechen todas las oportunidades.
Las interfaces de programación de aplicaciones (API, por sus siglas en inglés) surgen como una opción ideal que cumple todos los requisitos. Estas ofrecen análisis de riesgos con menor latencia, menores costos y mayor rendimiento, pues permiten una integración más profunda entre las aplicaciones y una experiencia más fluida para el usuario final, en comparación con los sistemas que dependen de la entrega de datos a través de archivos masivos o interfaces de usuario diferentes.
Diferentes personas, diferentes enfoques
Los operadores y los administradores de riesgos suelen tener su propia forma de ver el riesgo. Aunque la buena suerte pueda permitirles conseguir un sistema que satisfaga todas sus necesidades al momento de implementarla, a medida que las operaciones de negociación se expanden, las empresas pueden enfrentarse a la necesidad de mantener múltiples perspectivas con selecciones de análisis de riesgos personalizadas.
Tener que depender constantemente de los proveedores de tecnología para actualizar estos análisis y las interfaces puede llevar mucho tiempo y ser poco eficiente.
Con un modelo en el que el equipo de tecnología de riesgos mantiene las interfaces de usuario front-end y los flujos de trabajo alimentados por las API de sus proveedores de riesgos y datos, las empresas cuentan con una forma flexible de ofrecer a cada usuario los análisis y datos de riesgos más relevantes.
¿Comprar o crear?
Una de las mayores preocupaciones de las compañías que se enfrentan a necesidades de riesgo cada vez más complejas es la de comprar o crear. Tienen que decidir si invertir en un sistema de riesgos interno creado desde cero que satisfaga sus necesidades exactas, o adoptar un sistema de un proveedor que puede tener la mayoría de los análisis, interfaces y flujos de trabajo, pero no todos.
Las API son una excelente manera de encontrar un punto intermedio, personalizando las interfaces y los análisis para que se sientan como una parte más orgánica del entorno comercial y de riesgo, mientras que se externaliza la carga técnica de mantener los servicios bajo el capó -como los centros de datos, los modelos de fijación de precios y los servidores de cálculo- a los proveedores especializados en ellos.
Las API son también una necesidad para que las mesas de negociación crezcan en estrategias de trading macro y cuantitativo que se basan en el procesamiento de un amplio espectro de datos y análisis en señales de operación. Las empresas que desarrollan modelos basados en el aprendizaje automático (ML) para la negociación algorítmica, especialmente las que utilizan grandes volúmenes de datos y modelos estadísticos complejos, recurren cada vez más a los servicios basados en la nube para satisfacer sus necesidades informáticas.
