La inteligencia artificial está cambiando la forma en que vivimos. Pensábamos que faltaba mucho para que las máquinas y los software fueran capaces de ejecutar acciones y resolver problemas. Pero ahora es posible ver varios usos de la inteligencia artificial en los servicios financieros.
Pero, ¿cómo se ha utilizado la inteligencia artificial en otros sectores? ¿Cómo se puede aplicar en los servicios financieros? Aquí en Finerio Connect respondemos esas preguntas.
¿Dónde se ha utilizado la inteligencia artificial con éxito?
Uno de los ejemplos más reconocidos está en el turismo. La inteligencia artificial ayuda a optimizar promociones y precios, además de prevenir transacciones fraudulentas. Asimismo, es posible ofrecer ofertas personalizadas de acuerdo a fechas, rutas y costos. Cuando compramos un boleto de avión y hacemos la reserva en un hotel, los sitios de viaje están planeando nuestras siguientes vacaciones.
También podemos ver que la industria del transporte se apoya en la inteligencia artificial. Se están desarrollando funciones avanzadas como el estacionamiento automático, para hacer una conducción más fácil y segura. Por lo tanto, es cada vez más común ver automóviles autónomos.
La inteligencia también la podemos ver en la medicina. Desde cirugías realizadas por robots, enfermeras virtuales, hasta el monitoreo de pacientes emplean Inteligencia artificial para proveer el mejor cuidado. Además, se usa en el análisis de imágenes y varias tareas administrativas, como llenar reportes. Esto también está ayudando a reducir costos y permitiendo que los médicos se enfoquen en sus pacientes.
Los servicios financieros no se quedan atrás y muchas aplicaciones de inteligencia artificial son utilizadas tanto por instituciones tradicionales como por fintech. Aquí compartimos algunas de las más populares.
1. Inteligencia artificial y decisiones de crédito
La inteligencia artificial ofrece una evaluación más rápida y más acertada de potenciales clientes, con un costo menor. Lo que permite tomar decisiones más informadas. Un score crediticio alternativo que utiliza inteligencia artificial es mucho más completo y sofisticado comparado con criterios tradicionales de score de crédito. Esto ayuda a los prestamistas a distinguir entre cliente un alto riesgo y aquellos que no son riesgosos, pero no tienen un historial de crédito.
La ventaja es que estos sistemas son objetivos, por lo tanto, existen menores sesgos al tomar decisiones.
Los bancos digitales y fintech usan algoritmos de aprendizaje automático también conocido como machine learning. Con información alternativa por ejemplo de diferentes cuentas bancarias o de un smartphone se puede evaluar mejor a clientes potenciales de un crédito y proporcionar opciones personalizadas.
También las empresas de crédito empresarial en los Estados Unidos han reportado excelentes resultados gracias al uso de esta herramienta. Por ejemplo, de acuerdo con la compañía Emerj, 40% de las empresas que usan inteligencia artificial para financiamiento y préstamos obtuvieron una puntuación superior a 3 (de 4 puntos), en su puntuación de evidencia de retorno de inversión. Lo que indica un ecosistema de proveedores más sólido.
2. Inteligencia artificial y gestión de riesgo
La potencia del procesamiento permite manejar grandes cantidades de datos en poco tiempo y la computación cognitiva ayuda a administrar datos estructurados y no estructurados, una tarea que a un humano le llevaría demasiado tiempo. Los algoritmos analizan historiales de transacciones e identifican a tiempo signos de futuros problemas.
La inteligencia artificial en finanzas es una herramienta poderosa cuando se analiza en tiempo real las actividades de cualquier mercado o ambiente. Es posible hacer predicciones y generar detalles basados en múltiples variables, indispensables para la planeación financiera.
Una compañía de préstamos estadounidense, Crest Financial, empleó inteligencia artificial en la plataforma Web de los servicios de Amazon. E inmediatamente vio una mejora en los análisis de riesgo, sin el retraso asociado a los métodos de análisis tradicionales.
3. Inteligencia artificial y prevención de fraude
Por varios años la inteligencia artificial ha tenido un buen desempeño en la detección de fraude financiero. Y se está buscando mejorar los algoritmos con aprendizaje automático.
La inteligencia artificial es especialmente efectiva en la prevención de fraudes en tarjetas de crédito. Este tipo de fraude ha tenido un crecimiento exponencial en los últimos años a causa del incremento del comercio electrónico y transacciones en línea. Los sistemas de detección de fraude analizan el comportamiento de los clientes, la ubicación, los hábitos de compra y establecen mecanismos de seguridad cuando algo parece salir de la normalidad y contradice patrones de gasto.
Los bancos también emplean inteligencia artificial para revelar y prevenir otros tipos de delitos financieros como el lavado de dinero. Las máquinas reconocen actividades sospechosas y ayudan a cortar los costos de investigación en detectar acciones de lavado de dinero.
Agregadores de cuentas como Plaid, el cual trabaja con gigantes financieros como Citi, Goldman Sachs y American Express, toman ventaja en la detección de fraudes. Sus complejos algoritmos pueden analizar interacciones bajo diferentes condiciones y variables y construir patrones únicos que se actualizan en tiempo real. Plaid trabaja como un widget, que conecta a bancos con su aplicación para clientes, con el fin de analizar transacciones financieras seguras.
4. Inteligencia artificial en servicios financieros de inversión
Las inversiones manejadas con datos han incrementado el rendimiento en los últimos 5 años y cerraron en un trillón de dólares en 2018. Gracias al llamado algoritmo cuantitativo de alta frecuencia de inversión.
El uso de estas herramientas en la inversión ha estado expandiéndose rápidamente a través los mercados de valores del mundo y por una buena razón: la inteligencia artificial ofrece múltiples beneficios.
Los sistemas de inversión inteligentes monitorean información estructurada (bases de datos, por ejemplo) e información no estructurada (de redes sociales, noticias, entre otros). Esto en cuestión de segundos. Y en el intercambio de valores, significa decisiones más rápidas y transacciones más rápidas.
Las predicciones en el mercado de valores son más acertadas, a causa del análisis de los algoritmos que son probados con información pasada. Lo que implica la validación del proceso para alcanzar un nuevo nivel antes de salir al mercado.
La inteligencia artificial junta recomendaciones para los portafolios más fuertes, dependiendo del inversor en específico y sus metas a largo plazo. Hoy en día múltiples instituciones confían en la inteligencia artificial para administrar la totalidad de sus portafolios.
La empresa Bloomberg, recientemente lanzó “Alpaca Forecast AI Prediction Matrix”, una aplicación para inversionistas que trabaja con inteligencia artificial. Combina información en tiempo real del mercado proporcionada por Bloomberg con una técnica avanzada de aprendizaje automático que identifica patrones en precio para una alta precisión en predicciones en el mercado.
5. Inteligencia artificial y banca personalizada
La inteligencia artificial en servicios financieros brinda nuevos beneficios para los usuarios. En el sector de la banca, la inteligencia artificial trabaja con robots inteligentes de mensajería que proporcionan soluciones inmediatas y educación financiera, como si fuera un call center, pero sin personas. También, a través de la voz y dispositivos como Alexa de Amazon, se pueden hacer transacciones. Y con ambas aplicaciones se pueden checar balances, programar pagos, monitorear la actividad de cuentas y más.
Varias aplicaciones ofrecen asesoramiento financiero personalizado y ayudan a las personas a alcanzar sus objetivos financieros. Estos sistemas inteligentes evalúan los ingresos, los gastos recurrentes esenciales y los hábitos de gasto, y elaboran un plan optimizado para cumplir metas.
Los bancos más grandes de Estados Unidos, como Wells Fargo, Bank of America y Chase, han lanzado aplicaciones de banca móvil que brindan a los clientes recordatorios para pagar facturas, planificar sus gastos e interactuar con su banco de una manera más fácil y ágil, desde obtener información hasta completar transacciones.
6. IA y automatización de procesos
Los líderes vanguardistas de la industria buscan la automatización de procesos cuando quieren reducir los costos operativos y aumentar la productividad.
Por ejemplo, el reconocimiento inteligente de caracteres hace posible automatizar una variedad de tareas mundanas y lentas que solían llevar miles de horas de trabajo e inflar las nóminas. El software habilitado con inteligencia artificial verifica los datos y genera informes de acuerdo con los parámetros dados, revisa documentos y extrae información de formularios (solicitudes, acuerdos, etc.).
El empleo de la automatización para tareas repetitivas de alta frecuencia reduce el error humano y permite que una institución financiera reoriente los esfuerzos de la fuerza laboral en proceso que requieren la participación humana.
Ernst & Young ha informado de una reducción de costes del 50% al 70% para este tipo de tareas, y Forbes lo llama un “fármaco de puerta de entrada a la transformación digital”.
Una firma financiera líder, JP Morgan Chase, ha implementado exitosamente un proceso automático robótico (RPA, por sus siglas en inglés) para ejecutar tareas como extracción de información, cumpliendo con las regulaciones de conoce a tu cliente (KYC, por sus siglas en inglés) y capturar documentos. RPA es una de las cinco tecnologías emergentes. JP Morgan Chase usa esto para mejorar los procesos de manejo de efectivo.
Conclusión
Con el uso de la inteligencia artificial en los servicios financieros se espera tener predicciones para otorgar y dar seguimiento a créditos, identificar fraudes, poder invertir en el mercado de capitales, entre otros.
Todo tipo de asistentes y apps continuarán desarrollándose y fortaleciéndose para ofrecer una administración de finanzas personales más fácil. Se pueden realizar tareas como pagar cuentas y preparar la declaración de impuesto de manera automática.
Podemos ver diferentes aplicaciones y beneficios de la inteligencia artificial difíciles de ignorar. De acuerdo con Forbes, 65% de los expertos en administración de finanzas esperan cambios positivos del uso de inteligencia artificial en servicios financieros.
