El mercado de valores Nasdaq es un blanco atractivo para los estafadores. Dado que es la bolsa de valores más grande del mundo por su volumen, debe ser supervisada constantemente en busca de intentos de engañar al sistema, como las manipulaciones para inflar el precio de cierre de algunas acciones; el churning (la rápida compra y venta de acciones) para crear una falsa impresión de alta actividad; y la suplantación o spoofing (colocar una gran orden de compra o venta sin la intención de ejecutarla realmente) para forzar una alta demanda.
Nasdaq, su firma matriz, anunció recientemente que la supervisión va a empezar a contar con la ayuda de la inteligencia artificial (IA). Un nuevo sistema de aprendizaje profundo trabajará conjuntamente con los analistas humanos para vigilar aproximadamente 17,5 millones de transacciones al día.
De acuerdo a una publicación del MIT, este sistema mejora el software de vigilancia ya existente, basado en estadísticas y reglas para marcar cualquier señal de abuso del mercado. En este mercado de valores de EE. UU., por ejemplo, el antiguo sistema emitía alrededor de 1.000 alertas diarias para que fueran investigadas los analistas humanos, afirmó la directora de vigilancia del mercado de las acciones de Nasdaq en Norteamérica, Martina Rejsjo.
Solo una fracción de estos casos se confirmaría posteriormente como fraude y daría lugar a importantes multas.
El nuevo sistema combinado tendrá una serie de ventajas. Según Nasdaq, será más preciso a la hora de identificar los patrones de abuso, lo que reducirá la carga de los analistas humanos.
En segundo lugar, será más eficaz a la hora detectar los patrones de abuso más complejos, particularmente la suplantación o spoofing, que Nasdaq cree que serán cada vez más comúnes.
Para empezar, el sistema ha sido entrenado para detectar los subconjuntos especiales de abuso a partir de los ejemplos anteriores. Cada vez que detecte una actividad sospechosa similar, alertará a un analista humano con las habilidades adecuadas para solucionarla.
Un comportamiento extraño en unas acciones de biotecnología, por ejemplo, será señalado inmediatamente para un analista familiarizado con los comportamientos de mercado de la industria de la biotecnología.
Después de investigar el caso, el analista introducirá el resultado de nuevo en el sistema. De esta manera, el algoritmo de aprendizaje profundo perfecciona continuamente su comprensión. También será entrenado para detectar diferentes tipos de abuso a lo largo del tiempo.
Pero las redes neuronales, los algoritmos que impulsan estos sistemas de aprendizaje profundo, son tan buenos como los ejemplos con los que se entrenan. En otros campos, los hackers han podido engañarlos explotando sus puntos débiles. El director gerente de inteligencia artificial de Nasdaq, Doug Hamilton, explicó que, por esa razón, primero el equipo implementará el nuevo sistema de vigilancia sobre el anterior, en lugar de reemplazarlo de inmediato. Tener a los analistas humanos como respaldo añade una capa adicional de la seguridad, subraya.
Si el sistema se convierte en un éxito, la compañía planea implementarlo a nivel mundial. Nasdaq también opera 29 mercados en América del Norte y Europa y proporciona tecnologías de vigilancia del mercado a otros 59 mercados, a 19 reguladores y a más de 160 bancos y corredores.
La empresa considera que detener la actividad fraudulenta es una parte crucial para mantener la confianza en el sistema financiero. "La integridad del mercado es una de las cosas más importantes para un intercambio", aseguró Rejsjo.
Resulta muy importante que el sistema pueda adaptarse más rápidamente a los nuevos patrones a medida que las tácticas de los estafadores cambian y se vuelven más sofisticadas. Sus técnicas para engañar al mercado está evolucionando constantemente, "por lo que los patrones y tipos de abuso que se llevan a cabo también", concluyó el director de tecnología reguladora del mercado de Nasdaq, Tony Sio.