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Cómo afecta y afectará la Inteligencia Artificial al sector financiero

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Con información de http://www.eleconomista.es/autor/Galo-Montes

Como si de un nuevo mantra se tratase, en este 2018 uno de los términos más acuñados en tecnología es IA, Inteligencia Artificial. La capacidad que nos ofrecen los nuevos sistemas de supercomputación, permitiendo el procesamiento de ingentes cantidades de datos diversos, está permitiendo mejorar multitud de aspectos de nuestro día a día, y sólo estamos ante la punta del iceberg.

Como usuarios y ciudadanos en un mundo donde la cantidad de información es abrumadora y discriminar entre lo que no es realmente útil o no es cada día más difícil, esperamos que las organizaciones con las que nos relacionamos nos conozcan y nos proporcionen justamente los datos necesarios para poder tomar las decisiones adecuadas e intentar así cumplir de la mejor manera posible nuestros objetivos profesionales y personales.

Como no podía ser de otra manera, el sector financiero es uno de los más importantes en el uso de la Inteligencia Artificial por los valores intrínsecos y grandes beneficios que aporta en la gestión de clientes, gestión interna, control del fraude, y sobre todo para mantener su competitividad en un mundo crecientemente globalizado y digitalizado en el que irrumpen continuamente nuevos competidores, así como otros modelos de negocio.

En esa guerra por el conocimiento para poder ofrecer los mejores productos y servicios, de forma personalizada, los desarrollos se centran en tres ejes: el aprendizaje automático, la utilización del lenguaje natural y la computación cognitiva o entendimiento contextual.

Desde Hewlett Packard Enterprise observamos que estas innovaciones se están aplicando en este 2018 fundamentalmente en cinco áreas. La primera es el asesoramiento financiero automatizado o desatendido. Estos sistemas pueden ser especialmente eficaces para alcanzar los objetivos del inversor y nivel de riesgo que desean afrontar.

Esto permite evaluar todas las opciones disponibles en el mercado y ofrecer las mejores recomendaciones al inversor. Además, podrán informar de forma más adecuada de los detalles de las mismas generando mayor confianza y seguridad en la propia entidad financiera.

Como segunda área, numerosos bancos están dotando sus sistemas de atención al cliente de chats respaldados por habilidades conversacionales basados en IA, los cuales con técnicas de big data y aprendizaje automático, saben cómo responder cada día de manera más eficaz a las posibles preguntas de los clientes. Siendo capaces de gestionar las solicitudes de los mismos y hacer recomendaciones de productos de forma desatendida y adaptándose a las características del lenguaje del usuario. En tercer lugar, siguiendo la estela que Paypal inició en su día, pionero en pagos online y aplicación de AI, la detección de fraudes y gestión de riesgos es clave para simplificar una problemática que crece exponencialmente. Con el aumento de los productos y servicios ofrecidos por las entidades, así como su complejidad y gestión, se hace indispensable poder disponer de herramientas que automaticen estas tareas, detectando anomalías que prevengan tanto a clientes como entidades de cualquier comportamiento no previsto. La ventaja de los nuevos sistemas es que aprenden automáticamente y de forma muy rápida, de tal forma que si se detecta una situación de riesgo o fraude una vez, se evitan posibles situaciones similares futuras.

En cuarto lugar, está el cumplimento regulatorio. En un entorno donde se producen continuos cambios de regulación y matizaciones sobre las leyes existentes, es fundamental disponer de herramientas para la detección de incumplimientos. Por último, la predicción de los mercados de acciones y futuros. Cuando se trata de grandes datos y reconocimiento de patrones, los humanos no somos rival para la Inteligencia Artificial. Analistas, corredores de bolsa y otros actores clave en los mercados han adoptado soluciones de IA como una herramienta para predecir las cotizaciones futuras.

Ya que la IA es capaz de evaluar los comentarios públicos de las empresas, analistas independientes y otros actores, haciendo un análisis de sentimientos (uso de palabras, patrones de discurso, etc.), que permitirá la comparación con los datos históricos para predecir el rendimiento de las acciones con mucha certeza.

En este punto, los últimos avances de computadores basados en memoria – memoria rodeada de CPUs, en contraposición al enfoque tradicional de CPU con su memoria – permiten obtener rendimientos superiores con predicciones mucho más fiables y a más largo plazo.

Todo lo indicado anteriormente tiene varios denominadores comunes para poder ser efectivos y tener éxito en este camino de la IA. Lo primero es disponer de suficientes datos para que la Inteligencia artificial pueda dar los frutos esperados. Muchas entidades no disponen de datos suficientes, por lo que sería necesario, previo consentimiento del usuario, una compartición de los mismos entre distintos actores que permitan proporcionar un mejor servicio.

Las alianzas a nivel de datos entre entidades serán críticas para ofrecer el mejor servicio. Estas alianzas pueden ser muy variadas y entre sectores muy variopintos, pero siempre persiguiendo dar una atención personalizada y adecuada al usuario.

Estamos ante una verdadera revolución, y como en todas las anteriores, un enjambre de start-ups ya están desarrollando activamente nuevas ideas, conceptos y modelos de negocio. Estas start-ups apoyadas y en estrecha colaboración con los grandes actores del mercado cambiarán el concepto de acceso y servicio financiero.

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