5 aplicaciones de la IA en la banca

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Con la aparición de la tecnología digital, las instituciones financieras de todo el mundo están recurriendo al uso de potentes avances tecnológicos como Inteligencia Artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML). Las aplicaciones de la IA en el sector bancario están configurando gradualmente el proceso general de producción, entrega y utilización de productos financieros. Con el tiempo, se ha producido un aumento considerable en el uso de la IA y el ML en una amplia gama de aplicaciones en todo el sistema financiero, como la interacción automatizada con el cliente, la mejora de las aplicaciones web y móviles, la operación de cuentas bancarias a distancia, la autenticación y la verificación, la evaluación de la calidad del crédito a los productos financieros y los contratos de seguros. Las instituciones bancarias están aprovechando el poder de la IA y el ML para transformar el proceso actual y utilizarlo para el control de calidad, la evaluación de datos, la vigilancia y la detección de fraudes. En este blog, analizaremos de cerca algunos de los usos y aplicaciones más eficaces de la IA en la banca.

1. Uso de chatbots

¿Qué son los chatbots? Los chatbots son programas de IA que pueden iniciar una conversación e interactuar con un ser humano. Se trata de talkbots automatizados que procesan la información solicitada de forma comprensible para el ser humano, ya sea en formato de texto o de voz, y responden en consecuencia. Las instituciones bancarias suelen utilizar estos chatbots para responder a las consultas de los clientes a gran escala. En gran medida, estos chatbots no solo resuelven las consultas o quejas de los clientes, sino que también ahorran mucho tiempo y esfuerzo a los banqueros. Una iniciativa reciente del Banco HDFC es el lanzamiento de su primer talkbot, "Eva", que es extremadamente popular y ha servido a numerosos clientes del banco de forma eficaz.

2. Ayudas a la investigación de mercado y servicios de apoyo

El aprendizaje automático ha influido en los vendedores para analizar el comportamiento pasado y optimizar las tendencias actuales y futuras de los productos. Los banqueros están utilizando esta tecnología para comprobar la viabilidad de sus productos financieros existentes en el mercado y elaborar sus campañas específicas en consecuencia. En la era actual de la digitalización, hay más cosas que se añaden al kit de un cliente moderno que una cuenta bancaria normal en un determinado banco. Tiene la opción de realizar funciones bancarias como transferencias de fondos, o presentar una queja o reclamación a través de la banca móvil o de Internet y no necesita visitar un banco para registrarla. La IA y el ML han allanado el camino de los clientes desde la primera interacción, proporcionando la mejor asistencia al cliente de su clase y sustituyendo así los métodos tradicionales de relación con el cliente.

3. Detección y prevención del fraude

El aprendizaje automático surgió en el sector bancario para proteger la infraestructura bancaria de los fraudes. Resulta fácil capturar las transacciones fraudulentas con la ayuda de Algoritmos de ML que identifican fácilmente las actividades sospechosas basado en el historial de transacciones. Podemos considerar el ejemplo de las enormes transacciones desconocidas que se inician desde una determinada cuenta fraudulenta que tiene un historial de controles mínimos. Este tipo de transacciones son fácilmente capturadas por las máquinas en tiempo real sobre la base de las acciones pasadas y ayudan a asegurar el dinero de los clientes en los bancos. Los algoritmos de aprendizaje automático no sólo ayudan a los ordenadores a detectar más rápidamente los fraudes, sino que también identifican con facilidad las ciberamenazas y otras prácticas virtuales desleales.

4. Análisis y evaluación de riesgos

Todas las instituciones financieras verifican la solvencia de un cliente potencial antes de concederle un préstamo. Ya han pasado los días en los que los bancos solían confiar en técnicas tradicionales como la comprobación del crecimiento de los ingresos del cliente potencial, su puntuación de crédito o su historial de transacciones para evaluar los riesgos antes de proceder a los trámites del préstamo. Con la llegada del aprendizaje automático, a los bancos les resulta más fácil no sólo evaluar los riesgos, sino también comprobar las condiciones del mercado en tiempo real y estimar el comportamiento del cliente potencial para identificar cualquier posible fraude. Esto ha dado lugar a un mejor análisis de los riesgos y a una mayor satisfacción de los clientes.

5. Aprendizaje profundo en la supervisión bancaria

Hay algunos algoritmos en el ML supervisado que no son tan simples y transparentes. En estas condiciones, el aprendizaje profundo entra en escena. Aprendizaje profundo es una red sensorial profunda que utiliza capas diversificadas de neuronas con miles de células en cada capa para analizar los datos. La potencia de estos algoritmos está creciendo exponencialmente en las áreas de aprendizaje automático. Las instituciones bancarias lo están utilizando en la fase inicial de desarrollo al tomar decisiones crediticias que podrían ayudar al proceso de ML de los préstamos y también a controlar el cumplimiento de la normativa de dichas instituciones.

La negociación algorítmica y las complejas condiciones del mercado han mejorado considerablemente con el uso de la Inteligencia Artificial. Los fondos de cobertura de los sistemas de gama alta están desplegando modelos de IA para tomar decisiones en tiempo real y salvar el abismo entre el análisis de datos y la perspicacia comercial.

Conclusión:

Por lo tanto, podemos afirmar que las aplicaciones de la IA en la banca son abundantes y permiten a las instituciones pasar de los métodos históricos reactivos a una forma más proactiva y personalizada de atender las necesidades de los clientes. En cierto modo, estas potentes herramientas han permitido a las empresas financieras comprender tanto los puntos fuertes como las limitaciones de los productos financieros y, por lo tanto proporcionar productos y servicios de calidad a los usuarios finales. Los bancos deben asegurarse de no sacrificar ningún aspecto de la seguridad bancaria y de mantener la cordura y la estabilidad financiera en general.


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Sobre el autor

Maria Thomas es Directora de Marketing de Contenidos y Especialista de Producto en GreyCampus (https://www.greycampus.com/), con 8 años de rica experiencia en cursos de certificación profesional como PMI- Project Management Professional, PMI-ACP, Prince2, ITIL (Information Technology Infrastructure Library), Big Data, Cloud, Marketing Digital y Six Sigma.

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