Son más extensos que clásicos como Walden de Henry David Thoreau y éxitos modernos como Harry Potter y el prisionero de Azkaban de JK Rowling, pero lejos de ser tan interesantes.
Sin embargo, cada semana, los gobiernos estatales y locales de Estados Unidos los producen por docenas, lo que crea una nefasta acumulación de soporíficas tareas para los gestores de fondos que estudian la posibilidad de comprar o no sus bonos.
Morgan Stanley, uno de los bancos de inversión más grandes de Wall Street, experimentó con entregar el trabajo de leer prospectos de bonos de 120 mil palabras a robots, para ver si los resultados podrían producir una especie de guías que pueden separar la señal del ruido.
Los estrategas Michael Zezas y Mark Schmidt efectuaron 150 declaraciones oficiales a través de un programa de aprendizaje automático. Dijeron que revelaba algunos patrones que podrían ayudar a los inversionistas a evitar rebajas en la calificación o incumplimientos sin tener que leer cientos de páginas de informes. La deuda de mayor calidad tendía a tener más referencias al estado financiero que la deuda en incumplimiento o degradada, dijeron los estrategas.
El banco dijo que los hallazgos podrían ayudar a los analistas cuando se les solicita un comentario rápido respecto a un nuevo acuerdo de bonos, pero que no servirían como reemplazos computarizados.