El internet cada día se ha vuelto una herramienta muy importante en todas las gestiones que se precisan desarrollar, y actualmente la inteligencia artificial va cobrando más espacios, ya que muchas tecnologías la aplican para la ejecución de acciones y resolución de problemas.
El sector bancario y financiero, se han integrado al uso de estas herramientas mediante las redes sociales, aplicaciones de navegación financiera, etc., y más actualmente han incorporado el machine learning o aprendizaje automático para evaluar mejor sus clientes potenciales ante un crédito y por supuesto, proporcionar opciones personalizadas.
¿Qué es la inteligencia artificial y para que se utiliza?
En base a lo planteado anteriormente, se genera la interrogante ¿qué es la inteligencia artificial en el sector financiero? Se conoce como inteligencia artificial (IA) a la disciplina que permite automatizar la toma de decisiones y ejecutar acciones a través del uso de sistemas informáticos y aplicación de técnicas matemáticas a grandes volúmenes de datos.
Es importante saber que la inteligencia artificial sirve para realizar distintos tipos de análisis, como lo son: los análisis descriptivos; los cuales se encargan de explicar qué ha pasado, los análisis predictivos que se dedican a anticipar qué es lo que puede pasar, y los análisis prescriptivos que recomiendan qué es lo que debe hacerse para lograr una meta determinada.
¿De qué formas la inteligencia artificial ha beneficiado a la banca y al sector financiero?
La inteligencia artificial ha beneficiado, y beneficia actualmente al sector bancario, desde que éste ha implementado la aplicación de tecnologías que han mejorado significativamente la experiencia del usuario, aumentando vertiginosamente la eficiencia en los procesos internos y reforzando adecuadamente la seguridad, entre otros tópicos del mundo financiero que necesitaban ser reforzados.
A continuación se describen las formas en las que la inteligencia artificial ha beneficiado a la banca y al sector financiero.
Automatización de procesos
La industria financiera se refiere a la automatización de procesos cuando desean reducir los costos operativos y aumentar la productividad. Así se hace posible que el software habilitado con la inteligencia artificial, pueda verificar datos y generar informes en función de los parámetros dados, pueda revisar documentos y extraer información de formularios (solicitudes, acuerdos, etc.).
En este sentido, al emplear la automatización en tareas repetitivas de alta frecuencia, reduce considerablemente el error humano, permitiendo que la institución financiera pueda reorientar los esfuerzos de la fuerza laboral en aquellos procesos que requieren la participación humana.
Prevención de fraudes y mejoras en la seguridad
La inteligencia artificial es capaz de identificar actividades fraudulentas y controlar efectivamente el blanqueo de capitales. Esto, combinado con la aplicación del algoritmo machine learning, es capaz de aprender por sí mismo, y crear modelos que permiten detectar fraudes más complejos de manera automática.
Productos financieros online
Muchos factores como la pandemia del covid- 19 y el empeño de agilizar y facilitar ciertos tramites o procedimientos que requieren la inversión de mucho tiempo, ha permitido que ya no sea necesario acercarse a la sucursal de una entidad bancaria para abrir una cuenta de ahorro, solicitar una tarjeta o un crédito, ya que todo esto se puede llevar a cabo por canales digitales como banca móvil y banca digital.
En algunas instituciones financieras estos procesos son administrados mediante inteligencia artificial, y las decisiones son tomadas por el algoritmo en función de las necesidades del cliente, su historial financiero e información de terceras fuentes.
Gestión de riesgo
La inteligencia artificial se ha convertido en una poderosa herramienta en el sector financiero porque permite manejar grandes cantidades de datos en tiempo real. Por lo tanto es posible hacer predicciones y generar detalles basados en múltiples variables, que son indispensables para la planeación financiera.
Créditos automatizados
Con la puesta en marcha del machine learning en bancos y la tecnología predictiva, la inteligencia artificial podrá generar modelos de riesgo de crédito, basados en los datos financieros, comportamiento crediticio y de consumo del cliente.
Por este motivo, todo estará automatizado y el cliente podrá verificar el estatus de su solicitud a través de los canales virtuales de la institución. Esto agilizará la entrega de clientes y reducirá el riesgo al realizar un análisis profundo sobre cada cliente.
¿Qué es el machine learnig y para qué sirve?
Se define machine learning o aprendizaje automático, como una de las herramientas con las cuales cuenta la inteligencia artificial, que consiste en que las maquinas aprendan sin ser programadas previamente para esa tarea en específico.
Esta sirve para:
- La detección de rostros: desbloquear teléfonos móviles, filtros de redes sociales y otras necesidades de identificación.
- Reconocimiento de voz: los asistentes digitales aprenden nuestro tono, el idioma y hasta son capaces de reconocer órdenes y preguntas simples.
- Correo electrónico: muchos sistemas de correo electrónico aplican el machine learning para aprender cómo nos comportamos e identificar cuando un correo es malware o spam.
- Maps: los mapas de Google y Apple indican rutas más eficientes para llegar al destino. Esto es posible gracias a la combinación de inteligencia artificial con el análisis de datos obtenidos de patrones de tráfico, noticias y transporte relacionadas con el tránsito, y otras apps aplicadas para finanzas.
¿Cómo el machine learning impacta en el sector bancario?
Son muchas las técnicas abordadas mediante el machine learning que han impactado positivamente el sector bancario. En este sentido se ha reducido el margen de error en actividades realizadas por humanos, y ha aumentado considerablemente la confianza del cliente en la institución financiera. A continuación se describen algunas acciones que han impactado para bien las actividades bancarias desde la aplicación del aprendizaje automatizado.
Detección de fraudes bancarios
Mediante el uso del machine learning en bancos, es posible detectar posibles fraudes en tiempo real. Es en este sentido, se extraen datos y modos de proceder, que permiten identificar comportamientos anómalos o acciones sospechosas, en cuyo caso se puede solicitar una identificación del usuario extra como medida de seguridad.
Lo relevante de la aplicación de estas técnicas es que se realizan en tiempo real, de tal manera que pueden ser evitados los fraudes y no solamente descubrirlos a posteriori.
Predicción de riesgos crediticios
El machine learning es capaz de evaluar si un cliente podrá abonar en el tiempo estimado y con sus respectivos intereses una solicitud de crédito generado por la entidad bancaria. Esta compleja tarea se realiza calculando las variables de rentabilidad, apalancamiento o liquidez, de manera rápida y precisa.
En este aspecto, la inteligencia artificial genera modelos de riesgo de créditos que se fundamentan en datos financieros, comportamiento crediticio y consumo de los clientes. Es así como se puede identificar cuando incrementar o reducir la línea de crédito de un cliente basándose en la aversión del banco al riesgo.
Motor de recomendaciones
Mediante los canales digitales como la aplicación de la banca móvil o la página de la banca online, se pueden establecer interacciones con el cliente en las cuales se recomiendan productos o servicios financieros en base a su perfil, necesidades, comportamientos y preferencias.
Segmentación de clientes
Lo más relevante en este aspecto es mejorar la experiencia del cliente, por eso, el estudio y análisis de los datos se convirtieron en la mejor forma de conocer el comportamiento de los clientes, su nivel de afinidad y patrones de conducta en determinados segmentos, lo cual da paso al diseño de estrategias o recomendación de productos específicos mediante campañas de publicidad personalizadas.
Por lo tanto, el machine learning es una herramienta de muy utilizada para detectar si un cliente desea cambiar de entidad, a través del análisis de cómo ha dejado de usar los servicios financieros en el último periodo, y así tomar acciones necesarias e inclinar la balanza a favor de la institución.
De esta manera, cada vez que el cliente encaje con un patrón ingresará dentro de la segmentación y por lo tanto se mejorará la experiencia hacia el cliente.
