La presencia de la IA en las finanzas se hace presente con aportaciones y mejoras importantes, no solo desde el punto de vista de la innovación, sino también en pro de la seguridad y la transparencia.
Pese a todo, los grandes avances en IA en el sector financiero aún presentan imperfecciones, ya que se sigue trabajando por mejorar considerablemente la contextualización de los servicios de asesoramiento financiero.
Credit-scoring
Una de las principales aportaciones de la IA al sector financiero son estos sistemas automatizados con los que una entidad puede decidir si la solicitud de crédito cuenta con las garantías de solvencia suficientes. De este modo, se aporta mayor precisión, automatización y rapidez, combinando diferentes algoritmos y Big Data.
Un ejemplo claro es el de Zest Finance, una startup que vende un software de calificación crediticia y que toma como base la IA. En todo momento ha ido ganando adeptos e inversores debido a sus bondades.
Detección de fraude y cumplimiento normativo
La IA puede ejercer una labor fundamental en la investigación en profundidad de las entidades financieras, que están obligadas a seguir unas normas estrictas para impedir delitos como el blanqueamiento de capital. De este modo, los sistemas informáticos empleados por las instituciones financieras tradicionalmente no dan una seguridad certera, pero con el machine learning y la IA se está consiguiendo atajar de raíz el problema. Es algo que ya vienen haciendo empresas como Trifacta y Nice Actimize.
Asistentes virtuales para la atención al cliente
Los chatbots se perfeccionan a raíz de la incorporación de la IA. Algunas startups como Kasisto han podido mejorar el trato digital al cliente y brindarle mejores recomendaciones y asesoramiento a partir de la combinación del Big Data, el ML y diferentes algoritmos.
Los chatbots en el sector financiero pueden llevar a cabo tareas rutinarias y mejorar la productividad y la eficiencia en aspectos como: apertura de cuentas, solicitud de préstamos o gestión de pagos. Además, ofrecen una experiencia de usuario personalizada 24/7.
Personalización de servicios
En relación con la aportación anterior, la IA al sector financiero puede generar la posibilidad de analizar los datos demográficos o transacciones anteriores, realizando recomendaciones y presentando productos financieros a cada cliente. Solo así será posible dar un servicio más preciso y riguroso en cada momento.
Automarización de procesos
En línea con lo anteriormente expuesto, la automatización ayuda a las empresas del sector financiero a reducir de manera notable sus costos y a aumentar la eficiencia en tareas que resultan clave para el core business. Así pues, se destinarán mayores esfuerzos a la verificación de identidad, la evaluación crediticia y la gestión de riesgos.
Gestión de activos
En este sentido, la IA puede favorecer a mejorar la gestión de activos financieros, detectando patrones e indicios mediante las redes sociales y buscando correlaciones con otras noticias y los mercados bursátiles.
Investigación e información de mercados
Gracias a la IA se pueden indexar y seleccionar informaciones financieras concretas, analizando de primera mano informes, artículos, newsletters o webs personalizadas de manera automatizada.
Análisis y predicción de datos
A partir de la aplicación de la IA al sector de las finanzas, se pueden procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real, generando análisis precisos y predicciones. Las empresas fintech podrán tomar decisiones basadas en datos con mayor rapidez y precisión.
Gestionar y hacer crecer su base de clientes
Existe una tendencia al alza de que las entidades financieras buscan los mejores recursos tecnológicos para brindar a sus clientes una reducción del riesgo y la inclusión crediticia. Para ello, les brinda la posibilidad de tomar decisiones basadas en datos alternativos en tiempo real.
De este modo, al habilitar procesos y ofertas personalizadas en cada etapa del ciclo de vida del cliente, se conseguirá crear productos y servicios optimizados. Los proveedores de datos externos conectados, mediante una plataforma centralizada, serán capaces de simplificar el consumo de datos, garantizando así un acceso y un proceso de integración 100% eficientes.
Ahorro económico
Como algo evidente, la implicación de las nuevas tecnologías, y en especial de la IA, ayudará a que las entidades financieras logren ser más rentables y reduzcan sus inversiones en operaciones rutinarias y gastos aparentemente innecesarios. Así pues, gastos laborales y recursos que antes se ponían en manos de los trabajadores, tienden a automatizarse para reducir el tiempo y la inversión de capital asumida.
En resumen, se puede afirmar que la IA transformará por completo los métodos de trabajo en las empresas del sector financiero de todo el mundo. De implantarse por completo, podría automatizarse hasta el 27% del trabajo actual que acometen los empleados, ganando eficiencia, seguridad y transparencia en todos los aspectos.
