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Desde el hogar hasta la oficina, el impacto y la innovación de la inteligencia artificial (IA ) pueden verse en casi todos los aspectos de la vida cotidiana. Según un estudio, el 63% de los clientes de todo el mundo han utilizado una o más plataformas de fintech. Debido a estas tendencias y a sus ecosistemas digitales, las fintech tienen una ventaja especial ante los increíbles avances de la IA y el aprendizaje automático (ML).
Las empresas del sector financiero pueden aprovechar la inteligencia artificial de muchas maneras, desde el análisis y la gestión de grandes cantidades de datos hasta el suministro de información valiosa. Las técnicas de aprendizaje automático en las fintech son capaces de recopilar y analizar conjuntos de datos extremadamente grandes en tiempo real y, lo que es más importante, tienen la capacidad de aprender de los resultados y realizar mejoras.
Un enfoque personalizado de las finanzas impulsado por la IA es muy beneficioso tanto para la empresa como para el cliente. Además de hacer que los servicios cotidianos funcionen mejor, la tecnología de IA también ayuda a las empresas a abordar problemas inesperados con soluciones nuevas y creativas. A medida que la demanda de servicios bancarios en línea sigue aumentando, la adopción de IA y ML se está convirtiendo en la clave para el crecimiento y la sostenibilidad de la industria fintech. Estas son siete formas en las que la inteligencia artificial cambiará la tecnología financiera en un futuro próximo.
1. Mayor seguridad
A lo largo de los años, la inteligencia artificial ha dado un gran impulso a la seguridad de los datos en el sector de la tecnología financiera. Muchos bancos y fintechs ofrecen asistencia a sus clientes a través de chatbots basados en la IA. Estos modelos de IA pueden ofrecer una variedad de soluciones diseñadas para mejorar las precauciones de seguridad, como el restablecimiento de contraseñas olvidadas y el otorgamiento de acceso adicional.
Otra forma en que la IA está mejorando la seguridad en las finanzas es mediante el reconocimiento de voz, facial y de huellas dactilares. Esta capa de seguridad añadida hace que sea más difícil para los intrusos eludir las contraseñas tradicionales. Aunque estos tipos de procesos aún se están perfeccionando, es posible que las soluciones de seguridad respaldadas por la IA sustituyan por completo a los nombres de usuario y las contraseñas en un futuro próximo.
A medida que el mundo se vuelve más online y menos presencial, la ciberseguridad es cada vez más importante. Las fintech, los bancos y otras instituciones financieras son las que corren más riesgo, ya que manejan miles de millones de dólares de dinero cada día. Mantenerse al tanto de las innovaciones en IA y aprendizaje automático garantiza que tu empresa tenga la seguridad más sólida disponible.
2. Detección de fraude más efectiva
Desde estafas con tarjetas de crédito y solicitudes de préstamos hasta reclamaciones de seguros falsas y transferencias electrónicas fraudulentas, la actividad financiera engañosa ha seguido aumentando en los últimos años. Estas transacciones bancarias falsas pueden costar millones de dólares a particulares y empresas. Además de las pérdidas financieras, las empresas deben gestionar la experiencia negativa de los clientes y enfrentarse a posibles daños en su reputación.
Gran parte de la financiación de la IA en el sector bancario utiliza soluciones de aprendizaje automático para combatir el fraude y los problemas de ciberseguridad. Con una escala tan grande de operaciones financieras que se producen a diario, es casi imposible revisar manualmente todas y cada una de las transacciones para detectar actividades erróneas o potencialmente sospechosas.
Los sistemas de IA eficientes pueden supervisar las transacciones bancarias en tiempo real mientras los algoritmos de IA detectan anomalías o patrones inusuales que se desvían de los comportamientos de gasto típicos de un usuario. Con la IA, las empresas financieras pueden responder más rápidamente a las actividades potencialmente fraudulentas y con mayor precisión. Los sistemas superiores de IA a menudo pueden reaccionar ante una actividad sospechosa antes de que el fraude se produzca definitivamente.
3. Optimización del servicio al cliente
Dado que la inteligencia artificial ya ha introducido importantes mejoras en el servicio de atención al cliente de los bancos y las fintech, los clientes están cada vez más acostumbrados a recibir respuestas rápidas en cualquier momento del día. Las entidades financieras deben estar disponibles las 24 horas del día, los siete días de la semana, para responder a las preguntas y facilitar las transacciones. Si los clientes no reciben una atención rápida, se corre el riesgo de ceder las relaciones comerciales a la competencia.
Los centros de llamadas suelen estar muy presionados para gestionar los retrasos, además de ofrecer una asistencia constante. Los chatbots basados en IA, los ayudantes virtuales y otras interfaces de IA ayudan a minimizar la carga de trabajo atendiendo las consultas básicas y los problemas más frecuentes de los usuarios. Esto libera tiempo para que los equipos de atención al cliente se centren en solicitudes más complicadas. Pueden estar más atentos a las necesidades de los clientes y, en última instancia, crear una mejor relación de trabajo.
La IA sigue mejorando el servicio de atención al cliente de las fintech con el uso de un complejo análisis de sentimientos que se centra en comprender la experiencia del cliente, identificar las carencias y entrenar a los chatbots para que aborden estos problemas. La comunicación entre los clientes y las empresas de tecnología financiera es cada vez más fácil y accesible gracias a los sistemas basados en la IA. Clientes más felices y empleados de atención al cliente más felices equivalen a un negocio más exitoso.
4. Servicios bancarios personalizados
Las grandes instituciones financieras tienen miles, sino millones, de clientes. Ofrecer servicios personalizados a tantos individuos particulares sería una tarea increíblemente ardua si no fuera por la tecnología de IA. La personalización puede hacer que los clientes confíen más en tu empresa y aumentar la fidelidad a tu marca.
Cuando los clientes descargan aplicaciones bancarias, los algoritmos de IA recogen y analizan la información del consumidor. Basándose en los datos, pueden recomendar productos relevantes preaprobados y asesoramiento financiero personalizado. La IA en las aplicaciones bancarias también puede ayudar a los clientes a hacer un seguimiento de los objetivos financieros y los gastos individuales.
Dado que los sistemas de IA son autodidactas, no harán más que mejorar la lectura de los datos de los clientes y ofrecer experiencias personalizadas. Los modelos de IA analizan las características de la voz y el discurso y son capaces de distinguir los patrones reales de la charla sin sentido para crear una comprensión significativa. El análisis de la transcripción realizado por la IA puede incluso predecir el estado de ánimo de los clientes y aconsejar a los agentes sobre las soluciones que deben ofrecerles.
5. Inversión (Trading) algorítmica mejorada
Aunque la inversión algorítmica existe desde la década de 1970, ha recorrido un largo camino en los últimos años, con mejoras cada vez más interesantes. La inversión algorítmica utiliza tecnología de IA, como el aprendizaje automático, para ejecutar operaciones bursátiles mediante un conjunto de instrucciones preprogramadas que analizan los datos para tomar decisiones de inversión.
La IA ha transformado la mesa de operaciones tradicional, ya que analiza millones de datos en tiempo real y desarrolla un conjunto de conocimientos que los modelos estadísticos no pueden detectar. Gracias a la IA en la tecnología financiera, los consumidores pueden negociar acciones y valores a través de aplicaciones móviles fáciles de usar con la ayuda de la toma de decisiones impulsada por la IA.
Dado que un modelo de aprendizaje automático recibe constantemente nuevos datos y aprende de ellos, un sistema de IA se adapta más rápidamente a un entorno bursátil cambiante. En la próxima generación de trading algorítmico, la IA en las finanzas reducirá aún más los riesgos de las operaciones con una toma de decisiones más informada. Los sistemas podrán detectar y contabilizar las anomalías con mayor eficacia, analizar los informes financieros para detectar las tendencias de la negociación y adaptarse rápidamente para ejecutar las operaciones adecuadas en el mercado.
6. Ahorrar dinero y recursos
Al adoptar aplicaciones basadas en la IA, las empresas financieras pueden ahorrar miles de millones de dólares en capital, gastos laborales y recursos. Los procedimientos realizados manualmente suelen ser más largos y caros debido a los costes laborales. La automatización de la IA ahorra tiempo y dinero al asumir estos procesos y responsabilidades. Con la tecnología de IA que gestiona las consultas más pequeñas, los equipos de atención al cliente verán reducidos los gastos de mano de obra.
La inteligencia artificial ahorra dinero a los bancos en el front-office con conocimientos personalizados, en el middle-office con la lucha contra el blanqueo de dinero y en el back-office con la suscripción de créditos. Con el dinero que se ahorra gracias a los sistemas de IA, los bancos pueden ofrecer mejores ofertas y atraer a nuevos clientes. El resultado global es el ahorro de dinero al tiempo que aumentan los ingresos y los beneficios.
Para que las operaciones diarias de un banco funcionen sin problemas, es esencial que siempre haya suficiente flujo de caja para hacer frente a sus costes operativos a corto plazo y a sus obligaciones de deuda. Los algoritmos de IA y aprendizaje automático basados en datos mejoran la optimización del capital al mantener y organizar el flujo casi constante de los registros de efectivo.
7. Aprobación de préstamos automatizada
Conseguir la aprobación de un préstamo solía llevar horas, a veces incluso días o semanas, e implicaba montones de papeleo. Gracias a la tecnología de aprendizaje automático y automatización basada en la IA, los préstamos se aprueban con más rapidez y precisión que nunca.
Las aplicaciones especializadas de IA aceleran el costoso y laborioso proceso de evaluación y aprobación de las solicitudes de préstamo, realizando análisis en tiempo real para tomar decisiones crediticias fundamentadas. Los modelos de IA pasan por comprobaciones de verificación, se aseguran de que se cumplen los requisitos de la situación financiera y evalúan la solvencia de una persona.
A medida que la IA sigue optimizando la automatización de la aprobación de préstamos, el perfil de riesgo de los clientes será más amplio. Mientras que anteriormente se basaba en los ingresos, el historial de reembolsos, el género, la raza y los gastos del estilo de vida, la IA utiliza una variedad más amplia de puntos de datos para crear una visión más precisa de la posición financiera de un cliente. Junto con las fuentes de datos convencionales, los sistemas de IA evalúan los datos procedentes de los comentarios de las agencias de cobro, las visitas de campo y los datos de las campañas.
El futuro de la IA en el sector fintech
Si bien la IA ha recorrido un camino importante en el campo de tecnología financiera, las inmensas posibilidades apenas están comenzando a hacerse realidad. Los sistemas de inteligencia artificial son cada vez más eficientes y eficaces con cada actualización.
En un futuro próximo, cualquier fintech, banco o institución financiera que no esté utilizando IA se quedará atrás. Si quieres saber cómo puedes implementar la inteligencia artificial en tu empresa, ¡reserva una demo con nuestro equipo hoy mismo!
