La IA está transformando las finanzas de maneras revolucionarias, desde la automatización de tareas rutinarias hasta la detección de patrones complejos. Esta tecnología permite examinar millones de puntos de datos, documentos y también artículos de noticias para generar conocimientos que van mucho más allá de las capacidades humanas.
Por el lado de las operaciones, la IA agiliza los procesos y reduce los costos mediante la automatización. Por ejemplo, la automatización robótica de procesos utiliza robots de software para manejar tareas repetitivas y de gran volumen, como el procesamiento de préstamos y la gestión de reclamaciones. Esto no sólo acelera estos procesos, sino que también reduce el error humano.
La IA mejora la detección y prevención del fraude, al aprovechar los datos en finanzas, los modelos de aprendizaje automático pueden analizar millones de transacciones para detectar patrones sutiles que indiquen cualquier fraude de manera más rápida y precisa que los humanos. Los bancos utilizan estos análisis para detectar transacciones fraudulentas en tiempo real, reduciendo las pérdidas por fraude.
En este contexto, la identidad digital puede ayudar a reducir el fraude basado en la inteligencia artificial al proporcionar una capa adicional de verificación, garantizando que solo los usuarios legítimos accedan a las transacciones y servicios financieros.
Aquí, la importancia de las aplicaciones de aprendizaje automático en las finanzas se vuelve evidente, ya que los modelos de aprendizaje automático son particularmente hábiles en el análisis de conjuntos de datos complejos para mejorar las evaluaciones de riesgos y los análisis financieros.
Por ejemplo, se están utilizando herramientas de inteligencia artificial para realizar controles de conocimiento del cliente (KYC) y monitoreo contra el lavado de dinero (AML). Al analizar los datos de los clientes, los patrones de transacciones y las conexiones con entidades potencialmente riesgosas, estos sistemas pueden resaltar actividades sospechosas para su posterior revisión.
Esto proporciona una mayor eficiencia y reduce las posibilidades de que pasen fondos ilegales. La vigilancia basada en IA también puede ayudar con el cumplimiento normativo al señalar las operaciones que pueden violar ciertas reglas.
Esta tecnología analiza cantidades masivas de datos estructurados y no estructurados para descubrir conocimientos que a los humanos les sería imposible detectar por sí solos. Los bancos utilizan algoritmos de inteligencia artificial para analizar datos y noticias del mercado rápidamente y también utilizar las redes sociales para guiar las decisiones de inversión y las estrategias comerciales. Además, las compañías de seguros aprovechan la inteligencia artificial para predecir mejor el riesgo, detectar el fraude antes y establecer primas más precisas.
En el frente de la experiencia del cliente, los chatbots de RPA y los asistentes virtuales permiten un servicio al cliente 24 horas al día, 7 días a la semana a una fracción del costo de los agentes humanos. Estos robots pueden comprender el lenguaje natural, acceder a los datos de los clientes y responder muchas consultas comunes. Sin embargo, las cuestiones más complejas se traspasan sin problemas a los representantes humanos.
Otra aplicación clave es la toma de decisiones crediticias, las herramientas de inteligencia artificial pueden incorporar diversos datos de los clientes, como el historial de ingresos y gastos, para generar calificaciones de riesgo crediticio. Estas puntuaciones basadas en datos son mucho más precisas y justas que los métodos tradicionales.
Al optimizar las operaciones administrativas y mejorar las experiencias de los clientes, la IA genera importantes ahorros de costos para las instituciones financieras y al mismo tiempo mejora la satisfacción del cliente.
La IA marca el comienzo de un capítulo nuevo y muy emocionante para la industria financiera. Sin embargo, para aprovechar todo su potencial y al mismo tiempo gestionar los riesgos y los costos de transición, será necesario realizar esfuerzos coordinados entre los responsables de las políticas, las empresas, la sociedad civil y también los consumidores durante la próxima década y más allá.
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