La inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser útil para las instituciones de servicios financieros de múltiples maneras. Desde detectar cargos potencialmente fraudulentos hasta automatizar procesos complejos de crédito y préstamos, la fintech impulsada por IA ha demostrado ser invaluable cuando se trata de generar valor internamente para las instituciones de servicios financieros.

Casos de uso de IA en fintech

Existe una amplia gama de aplicaciones impulsadas por IA que impulsan mejoras tanto internas como externas dentro de las instituciones de servicios financieros. 

Análisis predictivo 

Dentro del ámbito del análisis hay miles de aplicaciones y casos de uso. Los bancos confían en soluciones de IA para reducir el riesgo de inversión, construir modelos basados en datos históricos y tendencias, y aprovechar esos modelos para mejorar su negocio. Los análisis predictivos son valiosos en muchos ámbitos, desde el análisis de inversiones hasta el software de gestión de riesgos operativos. Estas soluciones proporcionan información sobre cómo ciertas decisiones podrían afectar al negocio en el futuro. 

Datos buenos y limpios 

El software de aprendizaje automático y las herramientas de inteligencia artificial que impulsa dependen de una cosa: buenos datos, y muchos de ellos. Si los datos son deficientes, las predicciones y los modelos basados en esos datos son inútiles. La IA se construye sobre datos, sin importar qué tipo de algoritmo de aprendizaje automático (supervisado, no supervisado o de aprendizaje por refuerzo) utilice. Toda IA moderna utiliza IA de memoria limitada; esto significa que la "memoria" o el registro de interacciones pasadas se construye sobre los datos actuales, de los cuales dependerán las interacciones futuras. En otras palabras, los datos que alimentes a tu aplicación afectarán su rendimiento a largo plazo. 

Decisiones de crédito 

Tomar decisiones de préstamo solía ser un proceso arduo que involucraba a múltiples partes y un estudio en profundidad de las credenciales del solicitante. Ahora, los equipos utilizan un software de originación de préstamos impulsado por IA para tomar decisiones de préstamo basadas en una variedad de puntos de datos que se ejecutan automáticamente a través de la herramienta. Si alguien tiene un puntaje de crédito por debajo de una cierta cantidad, o no cumple con otros criterios dados al bot, es rechazado automáticamente. Aunque las decisiones de alto valor aún requieren la intervención humana, esta tecnología reduce significativamente la cantidad de horas dedicadas a investigar y analizar muchas de estas decisiones. Las mejoras en esta tecnología acelerarán aún más este proceso en el futuro. 

Detección de fraudes 

Las aplicaciones de IA ayudan a impulsar la primera línea de defensa para el software de detección de fraudes, uniendo datos de fuentes dispares para crear modelos que evalúan la confiabilidad de una transacción en particular. Estas aplicaciones procesan grandes cantidades de datos a escala y en tiempo real para señalar transacciones potencialmente fraudulentas. Un punto clave aquí es que un programa de detección de fraudes de calidad limitará el número de falsos positivos. Obviamente, no quieres que el programa deje pasar actividades potencialmente fraudulentas sin ser señaladas, pero los falsos positivos son un gran desperdicio de recursos y limitarlos es clave para tener un programa de detección de fraudes efectivo y eficiente. 

Gestión de riesgos 

Las instituciones de servicios financieros pueden aprovechar la IA para llevar a cabo análisis de gestión de riesgos a varios niveles. La gestión de riesgos está entrelazada en el tejido de muchos departamentos diferentes dentro de una firma de servicios financieros. Dado que hay tanto escrutinio sobre las instituciones de servicios financieros, y el costo de un desempeño deficiente o de fallar a los clientes es significativo, la gestión de riesgos es necesaria para operar un negocio funcional. Las herramientas de IA pueden ayudar a automatizar y dar forma al proceso de gestión de riesgos. Son capaces de extraer puntos relevantes de grandes cantidades de datos y entregarlos a un tomador de decisiones humano. Una vez que la IA aprende lo suficiente, incluso podría tomar medidas sobre los datos que recopila y analiza. 

Chatbots de servicio al cliente

Uno de los usos más interactivos y centrados en el ser humano de la IA en fintech es su uso en chatbots orientados al cliente. Las empresas de servicios financieros se han centrado cada vez más en proporcionar una experiencia fantástica al cliente, desde el cliente potencial hasta el cliente incorporado. Los chatbots son vitales para que los bancos proporcionen una gran experiencia sin consumir demasiados de sus recursos. La IA que impulsa estas soluciones puede ayudar a dirigir a los clientes y ejecutar funciones complicadas que podrían haber requerido un humano en el pasado. La mayoría de los chatbots utilizan un diseño emocionalmente inteligente para ofrecer a los usuarios una experiencia más humana. Cada interacción ayuda a mejorar el diseño y la lógica que el bot utiliza para llevar a cabo sus funciones. Cada vez más, los bancos están utilizando asistentes de voz en aplicaciones fintech para permitir a los clientes realizar actividades bancarias. 

Comercio

Los inversores utilizan la IA para impulsar su proceso de inversión. Esto incluye herramientas impulsadas por IA que buscan en la web piezas de información relevantes basadas en la entrada del inversor y herramientas de análisis predictivo que modelan escenarios basados en datos históricos. Hay una variedad de herramientas diseñadas para agilizar el proceso de comercio y fomentar mejores decisiones de inversión. 

La democratización del acceso a productos de inversión

La oportunidad de invertir dinero ha sido históricamente una oportunidad limitada a las élites socioeconómicas. Las tarifas de los corredores y otras complejidades eran barreras prohibitivas para las clases bajas. Sin embargo, ahora muchas aplicaciones orientadas al consumidor con tarifas de comercio bajas o nulas abren los mercados a una mayor parte de la población. Montos mínimos de inversión más bajos y la capacidad de facilitar fácilmente el comercio de alto volumen para individuos de bajo patrimonio neto hacen que jugar en el mercado e invertir sea una posibilidad real. Hay muchas opciones de inversión seguras, incluidas los fondos mutuos, los fondos indexados y los ETFs (fondos cotizados en bolsa) que reducen la cantidad de riesgo involucrado y generalmente tienen un mejor rendimiento que los fondos gestionados activamente cuando se miden durante largos períodos. Estás eliminando la capacidad de apostar en grande y ganar en grande, sin embargo, estos productos de inversión agrupados ofrecen mayores rendimientos que incluso las cuentas de ahorro con mayor rendimiento. Más acceso a productos de inversión significa (con suerte) más movilidad social ascendente para aquellos que han sido excluidos de la fiesta de inversión en el pasado. 

El futuro de la IA en fintech 

El futuro de los servicios financieros está fuertemente influenciado por la IA. La industria depende cada vez más de herramientas impulsadas por IA para realizar funciones vitales; esa tendencia se afianzará firmemente en los próximos meses y años. Aunque estamos a años de una IA con una teoría legítima de la mente, el alcance de las herramientas de memoria limitada se expandirá hasta el punto de tomar decisiones creativas casi indistinguibles de las que haría un humano, solo porque han aprendido todas las decisiones previas que los humanos en el mismo rol tomaron.