Hacer predicciones siempre ha sido parte de la industria bancaria. Fijar el precio de los préstamos ha requerido una estimación del riesgo del incumplimiento de un prestatario evaluando posibles pérdidas, garantías, etc. Por ello era necesario un profundo conocimiento y una larga experiencia por parte de los banqueros.
Hoy en día, sería difícil identificar una línea de negocio en un banco que no tenga múltiples necesidades de análisis predictivo. A medida que se ha ido tomando conciencia del enorme potencial de la analítica predictiva y el aprendizaje automatizado, la necesidad de más datos, una mejor capacidad de modelado y la capacidad de convertir datos en información operativa, se ha disparado.
Con la llegada de la transformación digital, el sector ha experimentado un cambio radical. Todos los bancos quieren encontrar nuevas formas de capturar y organizar los datos, de forma que necesitan nuevas herramientas y técnicas para aprender de sus datos e incorporar su capacidad en productos, servicios, interacciones con clientes y operaciones.
Los chatbots, las aplicaciones móviles, la automatización robótica de procesos y el aprendizaje automático son algunas de las formas de inteligencia artificial que están ganando terreno en el sector financiero. De hecho, la IA está preparada para brindar a la industria bancaria un ahorro potencial de $447 mil millones para 2023.
Uno de los mayores desafíos para los banqueros es proporcionar crédito en la medida adecuada: al prestatario y para la tenencia correcta. Un pequeño error puede hacer que el acuerdo del préstamo se estropee, lo que resultará en grandes pérdidas.
Hasta hace poco, los bancos determinaban la solvencia de un individuo al verificar sus ganancias históricas y actuales, los gastos de su estilo de vida, el historial de pagos anteriores, etc. No hace falta decir que es un proceso serio que consta de varios pasos lógicos y una rigurosa compilación de datos.
El uso de la inteligencia artificial puede ayudar a los banqueros y las instituciones financieras a crear modelos predictivos de la capacidad de generación de ingresos y la capacidad de pago de las personas analizando los datos, y así acelerar la toma de decisiones crediticias. También permite identificar las cuentas que pueden generar buenos rendimientos y aquellas que tienen una alta probabilidad de convertirse en préstamos incobrables.
En la era digital actual, los clientes esperan que los bancos brinden soporte al cliente no sólo a través del modo convencional (en persona), sino a través de medios digitales.
En esta línea, los chatbots y el software de chat en vivo, se han convertido en el primer punto de contacto para los clientes que buscan soporte al cliente. Los chatbots son programas de inteligencia artificial que funcionan según reglas preestablecidas. Los más avanzados se pueden integrar con capacidades de aprendizaje profundo que les permiten aprender continuamente de las conversaciones con los clientes. ¿Cuáles son las principales ventajas? Ofrecen comodidad y soporte personalizado instantáneo. Además, son ideales para el sector financiero, ya sea para el servicio al cliente o para las ventas.
Las aplicaciones móviles y las webs se han vuelto populares para la gestión financiera personal. Con el uso de la IA y el aprendizaje automático, el objetivo es compilar y analizar toda la información financiera del usuario para organizar las finanzas. Además, con una lógica predefinida y una capacidad para aprender continuamente de las interacciones, el sistema puede automatizar fácilmente operaciones como son las transacciones. Esto dará como resultado una mayor productividad y reducción de errores.
También existen herramientas que ayudan a los usuarios a cuantificar sus ahorros y sus ingresos en función de sus patrones de gasto actuales. Cada día nos acercamos más a que las finanzas autónomas se conviertan en una realidad.
Dentro de las finanzas autónomas, los chatbots basados en inteligencia artificial, ayudan al cliente a registrarse en un servicio financiero, comprender cómo funciona e incluso obtener más detalles relacionados con la seguridad.
Los bancos e instituciones financieras se rigen por regulaciones legales aplicables dentro de su área geográfica. El cumplimiento de estas regulaciones se vuelve tedioso cuando los servicios se prestan en un mercado muy grande que se extiende por múltiples países; contabilidad, evaluación de riesgos, garantizar el cumplimiento al tratar con valores, productos de seguros, deudas y productos financieros similares.
Con la inteligencia artificial, se puede mejorar la confiabilidad en la evaluación de riesgos mediante la introducción de marcos sistematizados que evitan los errores manuales.
La lucha contra los delitos financieros, especialmente el blanqueo de capitales y el fraude, es cada vez más desafiante, ya que los criminales se vuelven más sofisticados.
Las pérdidas por fraude parecen aumentar cada año, con algunas estimaciones que afirman pérdidas por fraude en todo el mundo de hasta $200mil millones en 2017. Y a pesar del coste, aún existen bancos que están luchando contra el fraude con sistemas anticuados.
El aprendizaje automático es la solución ideal para luchar contra el fraude. Por la propia naturaleza del negocio, los bancos registran grandes cantidades de información relevante sobre todo tipo de transacciones. Estos datos son la base del enfoque del aprendizaje automático, ya que con ellos se puede hacer investigación de pérdidas por fraude, modelos de capacitación para detectar con precisión actividades sospechosas para detectar y prevenir el fraude en tiempo real.
Hay varias formas en que la IA reformará el sector financiero, acelerará los procesos existentes y les dará un rigor renovado que faltaba en los procesos manuales. Se reducirá el volumen de errores y se maximizará la productividad y la eficiencia operativa de las instituciones bancarias y financieras, además de combatir el fraude.
Los bancos que adopten la IA en sus modelos comerciales, la podrán aprovechar al máximo y pensaran en cómo introducirla en cada parte de su organización para superar con creces a su competencia, mientras que los bancos que vacilen, retrasen o eviten el aprendizaje acerca de esta tecnología, perderán terreno y, en última instancia, puede que no sobrevivan.
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