¿Cómo está transformando la Inteligencia Artificial el sector financiero?
Los departamentos de marketing y desarrollo de productos de las entidades financieras son los que reciben la mayor parte de la inversión que se hace en modelos de Inteligencia Artificial (IA). Se analiza el comportamiento del cliente para conocerlo mejor y así poder ofrecerle una mejor atención y productos adaptados a sus expectativas y necesidades.
Veamos cómo esta tecnología está transformando el sector financiero:
1. En los créditos bancarios
Probablemente uno de los usos más prometedores de la IA y el análisis de datos es su aplicación a los modelos de valoración del riesgo.
Por lo general, para determinar la solvencia de un cliente los bancos tenían en cuenta sus ingresos y gastos históricos y actuales, su estilo de vida, el historial de pagos anteriores, los productos contratados, etc.
La IA da la posibilidad de acceder a más información del solicitante de un crédito y de procesar datos que con la tecnología anterior no se podían tratar, puede mejorar el proceso de elaboración del perfil de crédito del solicitante y generar información más precisa sobre los riesgos de una operación.
La IA está creando modelos predictivos de la capacidad de obtener ingresos y de hacer pagos de las personas analizando los datos, y así acelerar la toma de decisiones crediticias. Ello permitiría evitar situaciones en las que el cliente no pueda hacer frente a sus obligaciones financieras, facilitando un endeudamiento responsable y evitando situaciones de sobreendeudamiento.
2. En la atención al cliente
En esta era digital, los clientes esperan la atención permanente de los bancos, tanto a través de una persona como a través de medios digitales, las 24 horas del día, todos los días del año.
En esta línea, los chatbots y los programas de chat en vivo, han adquirido gran relevancia.
Los chatbots son programas de IA que son capaces de mantener una conversación con un cliente, sobre un tema bancario específico. Los más avanzados se pueden integrar con capacidades de aprendizaje profundo que les permiten aprender continuamente de las conversaciones con los clientes.
Ofrecen comodidad y soporte personalizado instantáneo. Además, son ideales para el sector financiero, ya sea para el servicio al cliente o para las ventas. También ayudan al cliente a registrarse en un servicio financiero, comprender cómo funciona e incluso obtener más detalles relacionados con la seguridad.
3. En la gestión de las finanzas personales
Con el uso de la IA y el aprendizaje automático se han creado programas cuyo objetivo es obtener y analizar toda la información financiera del usuario para organizarle sus finanzas. Además, con una lógica predefinida y una capacidad para aprender continuamente de las interacciones, el sistema puede automatizar operaciones como son las transacciones. Esto dará como resultado una mayor productividad y reducción de errores.
Ya existen herramientas que ayudan a los usuarios a gestionar su presupuesto de forma autónoma, cuantificando sus ahorros en función de sus patrones de ingresos y de gasto actuales.
También ayudan a crear carteras de valores donde invertir mis ahorros, Para ello previamente comprueba mi perfil de inversor, incluyendo el riesgo que puedo asumir, y mis objetivos financieros. El resultado es una propuesta de inversión en determinados títulos valores.
4. En la aplicación de distintas normativas
Los bancos se rigen por regulaciones legales aplicables dentro de su área geográfica. El cumplimiento de estas regulaciones se complica cuando los servicios se prestan en 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.
5. En el fraude financiero
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. Hay que tener en cuenta que éstos también tienen acceso a la IA.
En este campo se han desarrollado programas que identifican patrones de comportamiento de clientes que permiten la detección de conductas anormales. Por ejemplo, cuando el cliente se sale de unos patrones habituales, el sistema da una alerta. A continuación, se pasa a la acción, desde una solicitud de autenticación biométrica del cliente, una revisión de la transacción por parte del banco y una llamada al cliente, hasta el bloqueo de la tarjeta, si fuese necesario.
Resumiendo, las entidades financieras están empezando a implantar la IA con el fin de mejorar la seguridad, reducir los costes e incrementar la eficiencia operativa.
Pero todo esto ¿redundará también en beneficio de los usuarios y clientes?
En la próxima entrega se plantea que puede que no todo sean ventajas.
