¿Cómo adoptar IA en la industria financiera?
La inteligencia artificial desempeña un papel fundamental en la industria financiera, al permitir la automatización de procesos, contribuir al análisis de datos complejos en tiempo real, e impulsar y evolucionar la manera en que se analiza y crea información del negocio.
Entre otros aportes, contribuye a mejorar la precisión en la toma de decisiones, a identificar patrones y tendencias, gestionar riesgos y detectar fraudes.
Incluso, brinda la posibilidad de personalizar la experiencia del cliente, ofrecer recomendaciones de inversión y optimizar diversas operaciones, como la gestión de carteras y la detección de oportunidades comerciales.
En este artículo analizamos cómo adoptar la IA en la industria financiera, para lograr mayor eficiencia, seguridad y capacidad de adaptación, en un sector cada vez más complejo y dinámico.
Actualidad de la inteligencia artificial en el sector financiero
Un reciente análisis de Jeff Kearns, Senior Communications Officer del Fondo Monetario Internacional, destaca que las instituciones financieras podrían duplicar su gasto en inteligencia artificial entre 2024 y 2027.
En este sentido, referencia un estudio de mercado de International Data Corp, donde se estima que el gasto del sector financiero en esta tecnología podría aumentar más del doble, hasta alcanzar los 97.000 millones de dólares en 2027, con una tasa de crecimiento anual compuesta de 29%.
En su artículo, Kearns destaca que las herramientas de IA y quienes las utilizan son los dos nuevos elementos imprescindibles de las instituciones financieras y los bancos centrales de todo el mundo.
Al mencionar un caso de aplicación, comenta la experiencia de JPMorgan, que cuenta con un grupo de investigación sobre IA integrado por unos 200 empleados.
Un dato que muestra la creciente relevancia de la inteligencia artificial en las entidades financieras.
Por su parte, Accenture estima en su informe ‘Banking on AI’, que los bancos podrían aumentar su productividad hasta en un 30% en los próximos tres años mediante la aplicación de la IA generativa.
Además, considera que la banca será uno de los sectores más profundamente impactados por esta tecnología.
Importancia de adoptar la IA en la industria financiera
La aplicación de inteligencia artificial en la industria financiera es crucial, debido a su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos de manera rápida y precisa, identificar patrones y tendencias, y tomar decisiones basadas en análisis predictivos.
Con la IA, las entidades financieras pueden mejorar la precisión de sus pronósticos, gestionar el riesgo, detectar fraudes de manera más eficiente y customizar sus servicios.
Además, la inteligencia artificial permite automatizar procesos repetitivos y reducir costos operativos, favoreciendo a la rentabilidad y la competitividad.
También brinda la posibilidad de mejorar la experiencia del cliente, al proporcionar respuestas rápidas y personalizadas.
Beneficios de implementar inteligencia artificial en el sector financiero
Para Fernando Tormo, Director Comercial de IT Patagonia, los beneficios que aporta la IA en la industria financiera están asociados a la velocidad en la creación de contenidos relevantes para los clientes. Además, el hecho de que permite generar una interacción 7×24 entre la empresa de servicios financieros y sus usuarios.
“En un futuro cercano, y a partir del conocimiento exhaustivo de los usuarios de la banca digital, se podrá llegar a cada cliente con un producto en el momento justo en que lo necesita. Esa sensibilidad en el modelo puede definir la lealtad a futuro de un cliente”, asegura el ejecutivo.
Otro beneficio que puede brindar la IA en la industria financiera es la automatización de procesos repetitivos, como la entrada de datos y la clasificación y gestión de documentos.
Esta automatización libera tiempo y capacidades de los equipos para tareas más estratégicas y de mayor entrega de valor.
Al mejorar la eficiencia operativa y agilizar la toma de decisiones, las instituciones financieras logran adaptarse más rápidamente a las condiciones dinámicas del mercado y a las necesidades cambiantes de sus clientes.
La IA también puede analizar grandes volúmenes de datos financieros de manera rápida y precisa, identificando patrones, tendencias y correlaciones que pueden ser difíciles de detectar con métodos tradicionales.
De igual modo, esta tecnología tiene la capacidad de identificar patrones sospechosos o anomalías en las transacciones financieras, ayudando a detectar y prevenir el fraude de manera más efectiva.
Además, puede fortalecer la seguridad cibernética mediante la identificación y mitigación de posibles vulnerabilidades en los sistemas de información.
Large Language Model: la evolución de la IA en el sector financiero
El Large Language Model (LLM) es una tecnología de inteligencia artificial que utiliza redes neuronales profundas para comprender y generar texto de manera contextualmente relevante y coherente.
Estos modelos, como GPT-3 de OpenAI, al ser entrenados con grandes cantidades de datos textuales pueden entender el lenguaje humano y generar respuestas en función del contexto proporcionado.
Su impacto en el sector financiero es significativo, ya que permite mayor eficiencia operativa, una toma de decisiones más informada y mejores experiencias del cliente.
De hecho, los LLM están siendo utilizados por entidades financieras para una amplia gama de aplicaciones. Desde la automatización de tareas administrativas hasta el análisis de datos financieros complejos.
Entre otras capacidades, estos modelos pueden ayudar en la creación de informes financieros, la detección de fraudes, la generación de pronósticos y la elaboración de estrategias de inversión.
Al analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, los LLM pueden identificar patrones y tendencias que podrían pasar desapercibidos para las personas, lo que ayuda a gestionar riesgos y oportunidades de una manera más efectiva.
Desde IT Patagonia, como partner estratégico regional de la plataforma colaborativa de data science Dataiku, estamos promoviendo un producto especial que permite a las empresas integrarse con el LLM que estén utilizando actualmente (OpenIA, Meta, etc).
Su objetivo es generar nuevos contenidos a partir del aprendizaje de la información de sus clientes que tienen a disposición, para poder aportar soluciones de una manera más oportuna.
Una solución efectiva para adoptar IA en el sector financiero
Dataiku es una plataforma que permite a los clientes de la industria financiera poder tener la gestión de los datos centralizada, sin importar si esa información está alojada en un ERP, archivo Excel, CRM, etc.
“El gran valor que tiene Dataiku es que se adapta a todos los roles en el área de data, ya que es una solución realmente colaborativa”, destaca Fernando Tormo.
Se trata de una plataforma que ahorra mucho tiempo por su enfoque en el negocio financiero.
Entre otras funcionalidades, permite utilizar plantillas previamente desarrolladas, como modelos entrenados en fraude de tarjetas de crédito o segmentación de clientes.
7 soluciones de rápida implementación de IA en la industria financiera
El cambio de conducta que caracteriza a los consumidores en los últimos años, también se ve reflejado en sus interacciones con el sector financiero.
El desafío de poder responder a las expectativas de las personas y brindar experiencias de cliente satisfactorias, requiere que las empresas estén comprometidas con la innovación y sean cada vez más eficientes.
En respuesta a este reto, las soluciones pay and play basadas en analítica de datos e inteligencia artificial permiten acelerar el desarrollo, la investigación y el análisis del comportamiento del cliente.
Compartimos cinco ejemplos de uso de la plataforma de data science, Dataiku, en entidades financieras.
1) Segmentación inteligente de clientes
La clave hoy pasa por entender los comportamientos y preferencias de los usuarios, y a partir de esa comprensión poder segmentarlos adecuadamente.
Teniendo ese conocimiento y la capacidad de poder plasmarlo en acciones efectivas, orientadas a las necesidades de las personas y las empresas, se pueden personalizar los servicios financieros y realizar recomendaciones que potencien la experiencia de cliente.
La solución empresarial de segmentación de clientes de Dataiku permite enriquecer el enfoque de segmentación, combinando el aprendizaje automático y las técnicas existentes, para profundizar la experiencia en productos y la eficacia del marketing.
Además, revela las tendencias de segmentación de clientes a lo largo del tiempo, garantizando que todos los equipos comprendan eficazmente su combinación de clientes pasados, actuales y potenciales futuros.
La información procesable al instante, permite a los especialistas de marketing comprender instantáneamente el reparto de ingresos y la combinación de productos, entre otras capacidades.
Todo esto a través de paneles prediseñados de análisis de segmentos, niveles y ventas cruzadas.
2) Puntuación crediticia
Mejorar los cuadros de mando crediticio con fuentes de datos más poderosas y una revisión colaborativa más rápida, es vital para retener y expandir una base de clientes.
El AutoML (machine learning automático) permite acelerar el proceso de calificación crediticia e implementar modelos de mayor rendimiento. De esta manera, se puede lograr una predicción precisa de eventos y poder determinar eventuales riesgos.
La solución de calificación crediticia de Dataiku proporciona un espacio unificado donde confluyen el conocimiento empresarial existente, el análisis asistido por máquinas (por ejemplo, la búsqueda automática de una gran cantidad de funciones e iteraciones de funciones para señales crediticias) y la colaboración en tiempo real con cuadros de mando crediticios.
Así lo destaca Benjamín Libman, Content Marketing Manager de Dataiku, en su artículo ‘7 Solutions for AI in Financial Services’, en el que menciona que los equipos de crédito pueden beneficiarse inmediatamente con un enfoque asistido por aprendizaje automático.
De esta manera, se establece una base sobre la cual construir modelos de IA de calificación crediticia dedicados, al mismo tiempo que permanece la conexión a la base de clientes y sistemas actuales.
3) Prevención del fraude
La integración del aprendizaje automático en la detección del fraude optimiza la identificación de comportamientos fraudulentos, ofreciendo una oportunidad para limitar el impacto de potenciales pérdidas y mejorar la confianza de los clientes.
Para la detección de fraude con tarjetas de crédito, Dataiku proporciona un espacio de scoring unificado que utiliza reglas comerciales y de aprendizaje automático.
Además, explora datos con información analítica, de forma rápida y exhaustiva, y procesa la integración de API y la gestión de alertas en tiempo real.
4) Forecast financiero
La inteligencia artificial generativa facilita la creación de pronósticos más precisos y menos costosos, con resultados inmediatos.
5) Análisis de cobertura de servicio
La exploración espacial de la red de distribución es posible a partir de la recopilación, procesamiento y análisis de datos de tecnologías como GPS, sensores de ubicación y satélites. Esto permite mejorar las estrategias de cobertura y posicionamiento competitivo.
6) Clasificación de alertas contra el lavado de dinero
Las mejoras en los procesos contra el lavado del dinero (AML, por sus siglas en inglés) deben ocurrir en muchos puntos de la cadena de datos.
Por lo cual, Benjamín Libman considera que una solución modular que pueda incorporarse fácilmente a los flujos existentes para procesar de manera más eficiente las alertas, es un medio eficaz para mejorar las tasas de detección y reducir la fatiga de las alertas.
Gracias a la solución empresarial AML Alert Triage de Dataiku, los analistas de delitos financieros pueden reforzar sus evaluaciones iniciales mediante la priorización de la probabilidad de riesgo.
7) Análisis documental
La capacidad de aprovechar datos no estructurados a través de la inteligencia documental es fundamental para la gestión de servicios financieros.
La solución Interactive Document Intelligence de Dataiku para ESG consolida automáticamente datos de documentos no estructurados en una base de datos unificada, con capacidad de búsqueda y categorizada automáticamente.
Ofrece información accesible a través de un dashboard y utiliza una base de datos modular de palabras clave ESG (medioambiente, sociedad y gobernanza, por sus siglas en inglés).
Conclusión
Con la masificación de la digitalización, los datos se convirtieron en el activo más valioso de las organizaciones.
Por eso, para ser competitivas, las entidades financieras necesitan comprender con claridad en qué estado están operando, y a partir de allí, definir estrategias de negocio basadas en información veraz.
Mediante algoritmos avanzados de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural, la IA puede analizar grandes volúmenes de datos financieros de manera eficiente y precisa.
Esta capacidad brinda la posibilidad de identificar patrones, tendencias y correlaciones en los datos, que pueden ser utilizados para tomar decisiones informadas en áreas como la gestión de inversiones, la evaluación de riesgos y la detección de fraudes.
Además, permite automatizar procesos de recopilación, limpieza y análisis de datos, lo que aumenta la eficiencia y reduce los errores humanos.
La implementación de la IA en la industria financiera optimiza el procesamiento de datos, proporcionando una base sólida para la toma de decisiones estratégicas y la mejora de la competitividad.Te invitamos a conocer nuestro Data Innovation Studio, para conocer cómo sacarle el mayor provecho a los datos que genera tu entidad, con tecnologías y herramientas de vanguardia.
