Los enfoques de inteligencia artificial (IA) están dando forma a la banca del futuro y provocando cambios sustanciales en las operaciones de los negocios. Cada día, estas perspectivas se vuelven aún más importantes para permitir la transformación empresarial, y eso implica ganancias operativas, mayor productividad, más ingresos y la creación de nuevos productos digitales, además de impulsar una mejor experiencia para los consumidores.
Según la encuesta FEBRABAN Tecnología Bancaria 2022, la inteligencia artificial es la segunda tecnología más aplicada en el sector financiero, solo por detrás de las inversiones en ciberseguridad. Y debido a que es una industria que trata diariamente con una enorme cantidad de datos, el machine learning en el área de las finanzas es cada vez más necesario.
El machine learning, un enfoque de IA que permite a un sistema aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana, ha demostrado ser extremadamente útil para detectar fraudes y anomalías. El uso del aprendizaje automático en el sector financiero es importante porque permte realizar análisis predictivos para tener una mejor comprensión del comportamiento del consumidor.
¿Cómo comenzó a utilizarse el aprendizaje automático en finanzas?
Inicialmente, el machine learning en el sector comenzó debido a la necesidad de tener predicciones más concretas sobre los próximos movimientos del mercado. Por lo tanto, podrían anticipar algunas acciones y maximizar su rendimiento y rentabilidad.
Aplicaciones en finanzas
- Automatización de procesos: una técnica para eliminar tareas repetitivas del día a día y reducir burocracias. En el caso del sector financiero, la automatización de procesos es una de las aplicaciones más comunes del machine learning. La automatización se utiliza para:
- Ampliar la cartera de servicios disponibles.
- Mejorar la experiencia del cliente.
- Optimizar los recursos dirigiendo a las ubicaciones correctas.
- Reducir costos.
- Trading algorítmico: es una estrategia utilizada para monitorizar los movimientos del mercado en tiempo real. De esta manera, es posible tomar decisiones más asertivas e inteligentes; los profesionales del sector pueden identificar patrones, hacer predicciones de tendencias al alza o a la baja en el mercado de valores, y mucho más.
- Puntajes de crédito: ya es una práctica recurrente y consolidada. Básicamente, los puntajes de crédito dependen de una serie de cuestiones que se analizan, como el riesgo de incumplimiento de contrato. El aprendizaje automático analiza cientos de datos de perfiles de clientes y hace predicciones de los riesgos que corren las instituciones.
- Seguridad del sistema financiero: Con el creciente número de transacciones financieras y ciberdelincuencia, las entidades financieras están apostando por el machine learning como estrategia de seguridad para detectar fraudes, identificar riesgos y aislar ciberamenazas a los sistemas de la institución.
Debido a que el sector financiero tiene un gran volumen de datos, el machine mearning tiene el potencial de mejorar muchos aspectos del ecosistema. Con el creciente número de transacciones, usuarios e integraciones de terceros, las amenazas a la seguridad también están aumentando.
En este contexto, las instituciones de soluciones financieras también deben utilizar la obtención de ingresos en la estrategia de seguridad, la gestión de riesgos y el cumplimiento. Esto se debe a que los algoritmos de aprendizaje automático están entrenados para detectar fraudes.
Las instituciones pueden utilizar esta tecnología para rastrear los parámetros de transacción de las cuentas en tiempo real, así pueden identificar comportamientos fraudulentos con alta precisión, advirtiendo al cliente e incluso previniendo la transacción cuando la probabilidad de fraude alcanza el 95%.
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La inteligencia artificial está cada vez más inmersa en el mundo en el que vivimos, la banca no es ajena a esta tendencia. La industria financiera necesita implementar este tipo de tecnología para seguir siendo competitiva. La aplicación de IA en apps y servicios bancarios permite aumentar los ingresos mediante una mayor personalización de su portafolio para los clientes, reducir los costos a través de la automatización, margen de error limitado y una mejor utilización de los recursos.
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