5 aplicaciones de la IA en la banca

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) and Aprendizaje automático (ML). The applications of AI in banking is gradually shaping the overall process of production, delivery, and utilization of financial products. With time, there has been a considerable rise in AI and ML usage in an extensive range of applications across the financial system like automated client interaction, upgraded web and mobile applications, remote bank account operation, authentication, and verification, assessing credit quality to financial products and insurance contracts. Banking institutions are leveraging AI and ML power to transform the current process and using it for quality control, data assessment, vigilance and fraud detection. In this blog, we shall closely analyze some of the most effective uses and applications of AI in banking.

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

Aprendizaje automático has influenced marketers to analyze the past behavior and optimize the current and future trends of products. Bankers are using this technology to check the viability of their existing financial products in the market and craft their targeted campaigns accordingly. In the current era of digitization, there are more things added to a modern customer’s kitty than just a regular bank account in a certain bank. He/She has the option to perform banking functions like transfer funds, or raise a ticket of complaint or grievance through mobile or internet banking and need not visit a bank to register one. AI and ML have smoothened the customers’ journey from the very first interaction by furnishing the best in class customer support thereby replacing the traditional customer relationship methods.

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 based on the transaction history. We may consider the example of unknown huge transactions which are initiated from a certain fraud account which has a history of minimal checks. Such transactions are easily captured by machines in real-time on the basis of past actions and help in securing the clients’ money in the banks. Machine learning algorithms not only help computers in faster detection of frauds but identifies cyber threats and other unfair virtual practices with ease.

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 is a deep-rooted sensory network which uses diversified layers of neurons with thousands of cells in each layer to analyze the data. The power of such algorithms is growing exponentially in Machine Learning areas. Banking institutions are using this in the early development stage while making credit decisions which could aid the ML process of lending and also monitor the cumplimiento de la normativa of such institutions.

Algorithmic trading and complex market conditions have considerably improved with the use of Inteligencia Artificial. Hedge funds across high-end systems are deploying AI models to make decisions in real-time and bridge the chasm between análisis de datos and business acumen.

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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