Vivimos en un mundo en el que la IA se ha convertido en parte integrante de nuestras vidas, y negar su importancia sería miope. A su vez, la tecnología financiera ofrece numerosas ventajas a las partes interesadas y a los clientes.
A lo largo del día, los ciudadanos realizan millones de transacciones, como pagar facturas, ingresar dinero, retirar fondos, cobrar cheques, etc. Los bancos deben intensificar constantemente sus esfuerzos de ciberseguridad para asegurar estas operaciones y hacer frente a las acciones fraudulentas en tiempo real antes de que se cometa el delito. Los bancos utilizan la inteligencia artificial para mejorar los pagos digitales, detectar vulnerabilidades de software, identificar comportamientos sospechosos de los clientes y mitigar los riesgos de estafa. Potenciada por el ML, la IA ayuda a detectar y prevenir acciones ilegales como el phishing de correo electrónico, el fraude de tarjetas de crédito/móviles, los robos de identidad y las reclamaciones de seguros falsas.
Por ejemplo, el banco danés Danske Bank actualizó su obsoleto software de detección de fraudes con modernos algoritmos de IA. Gracias a la capacidad de ML para comparar transacciones anteriores (información personal, datos, dirección IP, ubicación, etc.) e identificar casos sospechosos, la detección de fraudes aumentó en 50%, y los falsos positivos se redujeron en 60%. Dado que la banca es un objetivo codiciado por todos los hackers, la adopción generalizada de ML e IA puede ayudar a las organizaciones financieras a responder a las amenazas digitales y combatir los ciberataques antes de que afecten a los sistemas internos, los empleados o los clientes.
El uso de chatbots en la banca es uno de los mejores ejemplos de aplicación de la IA. Una vez desplegados, están disponibles las 24 horas del día, a diferencia de las personas con horarios fijos y descansos regulares para cenar. Además, analizan el comportamiento del cliente y acumulan experiencia propia, creando escenarios de usuario y patrones de comportamiento. Al integrar chatbots enriquecidos con IA en las aplicaciones bancarias, los gestores pueden estar seguros de que sus clientes reciben atención personalizada las 24 horas del día, los 7 días de la semana, con productos y servicios suministrados en consecuencia.
Desde 2019, Erica, un asistente virtual impulsado por IA del Bank of America, ha procesado más de 50 millones de solicitudes de clientes, manejando sin problemas tareas como reducir la deuda de la tarjeta de crédito y actualizar la seguridad de la tarjeta.
Hoy en día, los bancos pretenden emplear una amplia gama de herramientas inteligentes para que las decisiones sobre préstamos y créditos sean más informadas, precisas y rentables. El software bancario convencional suele estar plagado de errores, inexactitudes en el historial de transacciones o clasificaciones erróneas de los acreedores. Las organizaciones financieras deben prestar mucha atención a sus historiales de crédito y referencias de clientes a la hora de proporcionar recursos crediticios y evaluar la solvencia de una persona o empresa. En resumen, los sistemas basados en IA analizan los patrones de comportamiento de los clientes para tomar una decisión basada en datos sobre su solvencia y enviar advertencias si surge alguna actividad controvertida o peligrosa.
Inteligencia artificial en la banca ayudan a las empresas a gestionar grandes volúmenes de datos para elaborar tendencias de mercado, valores y divisas. Además, aprendizaje automático en banca emplea algoritmos para medir el sentimiento del mercado y sugerir inversiones. Los especialistas en finanzas utilizan la IA para garantizar que las inversiones en valores sean razonables y que el riesgo de fracaso sea bajo, de modo que puedan operar de forma más previsible y rentable.
A medida que pasa el tiempo, los clientes esperan una mejor experiencia de usuario y una mayor comodidad en el manejo de las aplicaciones bancarias. Por ejemplo, la necesidad de acudir a una sucursal bancaria para ingresar y retirar dinero se eliminó con la llegada de los cajeros automáticos.
Hoy en día, la gente es más conocedora de la tecnología, y los bancos tienen que ofrecer nuevas capacidades para procesar los pagos digitales de forma rápida y segura. En consecuencia, la IA a menudo ayuda a reducir el tiempo necesario para registrar la información KYC y erradicar los errores. El sitio uso de la inteligencia artificial en la banca agiliza el tiempo de comercialización del producto y mitiga los obstáculos previos al lanzamiento. Además, los clientes no tienen que pasar por el engorro de solicitar manualmente un préstamo personal, ya que IA y ML en FinTech reducir los tiempos de aprobación, capturando datos sin errores sobre las cuentas de los clientes.
Vivimos en una época de fluctuaciones monetarias, agitación política, catástrofes naturales y conflictos armados, y las finanzas y la banca son las más afectadas. En tiempos turbulentos, es importante tomar decisiones de inversión prudentes para mantenerse a flote y evitar pérdidas financieras. Aquí entra en juego la IA, que proporciona una visión útil de los acontecimientos actuales y predice lo que nos espera. Además, la IA determina si un cliente podrá devolver un préstamo analizando patrones de comportamiento, historial crediticio y datos personales disponibles.
Globalmente, el sector FinTech se considera el más regulado de la economía mundial. Como principal legislador, el gobierno vigila y censura a los bancos para evitar que cometan delitos financieros, blanqueen dinero o evadan impuestos.
Los requisitos y normas legales cambian con frecuencia, por lo que los bancos cuentan con grandes departamentos que investigan y aplican la legislación financiera. Por desgracia, estas meticulosas medidas requieren mucho tiempo y grandes inversiones cuando se hacen manualmente. Por suerte, la IA (potenciada por el aprendizaje profundo y la PNL) sustrae las nuevas normativas y evalúa los requisitos de cumplimiento para satisfacer todos los términos y condiciones externos e internos. Aunque la IA no puede sustituir a un analista de cumplimiento normativo, puede poner de relieve los momentos cruciales o controvertidos de las normativas y proteger a la empresa de los riesgos legislativos.
La IA se utiliza ampliamente en el análisis del lenguaje natural y la semántica de uso general. Puede detectar patrones específicos y correlaciones de datos que los humanos o las tecnologías tradicionales suelen pasar por alto. El análisis predictivo ayuda a las entidades financieras a definir oportunidades de venta sin explotar, métricas basadas en datos o perspectivas específicas del sector que pueden generar un impacto sustancial en los ingresos.
Como los delincuentes son cada vez más sofisticados en sus intentos de engañar al sistema, los bancos deben estar atentos a las nuevas tecnologías avanzadas para ir un paso por delante de los estafadores. Los sistemas de lucha contra el blanqueo de capitales obsoletos, con normas o umbrales anticuados, suelen producir resultados inexactos con tasas de falsos positivos. La IA, por su parte, analiza grandes volúmenes de datos y emite una señal de alarma si detecta una transacción inusual o un comportamiento sospechoso.
Por ejemplo, la Autoridad de Conducta Financiera del Reino Unido (FCA) presentó un informe sobre el uso de la IA en los servicios financieros en 2022, en el que concluía que FinTech debe "supervisar y apoyar la adopción segura de la IA en los servicios financieros para combatir el blanqueo de capitales".
Dado que FinTech exige precisión, gran parte del trabajo que consume tiempo o es tedioso se delega en la automatización. Las personas son propensas a cometer errores por cansancio o descuido, por lo que la automatización robótica de procesos (RPA) aumenta la eficiencia operativa y permite a los responsables concentrarse en los objetivos básicos que requieren la intervención humana.
Por ejemplo, JPMorgan Chase CoiN aprovecha con éxito la RPA para revisar documentos y obtener datos cruciales, convirtiendo la información no estructurada en información práctica.
Hoy en día, observamos cómo los bancos cambian rápidamente hacia relaciones centradas en el cliente, aplicando un enfoque holístico para satisfacer plenamente las necesidades y expectativas de los clientes. Los clientes esperan que los bancos les atiendan 24 horas al día, 7 días a la semana y a gran escala, y que mejoren su experiencia con nuevas herramientas y funciones innovadoras. Para cumplir estas ambiciosas expectativas, las organizaciones bancarias deben superar primero los obstáculos internos, como los sistemas de software heredados, los silos de datos, los presupuestos limitados y la mala calidad de los activos. Una vez superados estos obstáculos, estarán medio preparadas para adoptar la IA a la hora de abordar sus problemas cotidianos.
En general, la IA no sólo garantiza una ciberseguridad inigualable, sino que también hace que los servicios financieros sean más cómodos y ahorren tiempo tanto a los clientes como a los empleados.
A pesar de sus innegables ventajas, su adopción generalizada se ve obstaculizada por diversos problemas, como la falta de credibilidad y los riesgos de seguridad. Sin embargo, un enfoque global de la IA y la aprendizaje automático en finanzas disminuye las probabilidades de fracaso y atrae importantes beneficios. Al adoptar la IA en las finanzas y la banca, los responsables de la toma de decisiones pueden encontrarse con los siguientes problemas.
La IA recopila, almacena y maneja grandes cantidades de información confidencial, que requiere una protección decente frente a accesos no autorizados. Así pues, los bancos deben hacer hincapié en la protección integral de los datos cuando manejen grandes volúmenes de información relacionada con la IA para eliminar los riesgos de seguridad y preservar la seguridad de la información confidencial y de los clientes.
Antes de adoptar la IA, las empresas FinTech deben estructurar los datos para realizar las tareas correctamente. Aplicar los datos a situaciones de la vida real es imposible si no se corresponden con la realidad actual. Además, los datos que difieren del formato legible por máquina pueden provocar un comportamiento imprevisto del modelo de IA. Por lo tanto, los bancos que pretendan adoptar la inteligencia artificial deben modificar sus políticas de datos e introducir más orden en los flujos de datos.
Como los programas basados en IA eliminan los errores y ahorran tiempo, se emplean mucho en los procedimientos de toma de decisiones. Por desgracia, pueden tener sesgos derivados de errores de juicio humanos anteriores. La reputación del banco corre peligro cuando pequeñas discrepancias en la IA se agravan y causan problemas a gran escala. Por lo tanto, los datos que intervienen en los escenarios de IA deben ser claros y transparentes, sin dejar espacio para la controversia y las discrepancias.
Desde su fundación en 2007, el Grupo Innowise ha adoptado tecnologías de vanguardia que impulsan los negocios y mejoran nuestras vidas a través de las tecnologías modernas. Aprovechamos al máximo la inteligencia artificial y ofrecemos soluciones avanzadas como asistentes de voz, analistas de contenido con PNL, análisis del comportamiento del cliente, software de detección de fraudes y mucho más. Con nuestro profundo apoyo, su negocio está equipado con herramientas que garantizan la seguridad de los activos financieros y una inmensa comodidad tanto para los bancos como para sus clientes.
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