Inteligencia artificial en finanzas: un alidado en la trasformación
Si bien, la gran mayoría de las personas asocian este término con robots, cuando hablamos de Inteligencia Artificial (IA), nos referimos a los sistemas computacionales que buscan simular la inteligencia humana para llevar a cabo y optimizar tareas similares a las nuestras a partir del aprendizaje generado en función de los grandes volúmenes de datos que esta consume. ¿El objetivo? Potenciar nuestras capacidades.
En los últimos años esta tecnología ha avanzado; actualmente ya se utiliza en una amplia gama de áreas y apunta a transformar al sector financiero en los próximos años, convirtiéndose en un activo y ventaja competitiva muy valiosos, pues cada vez se utilizan más los modelos de IA para evaluar y procesar las solicitudes de crédito, automatizar procesos, mejorar los servicios de atención al cliente y generar nuevas e importantes oportunidades de ingresos a través la venta cruzada de productos financieros, entre otras tareas que requieren de varios recursos más allá de lo económico.
Debido a que todos los días se generan miles de millones de transacciones y solicitudes, lo que supone una enorme cantidad de datos que se han convertido en la clave para obtener información y generar valor, la IA se está aplicando para sacar el mayor provecho de la digitalización en la industria. En general, la IA puede implementarse en un amplio espectro de casos de uso como los mencionados anteriormente, no obstante, en la industria destacan:
Credit scoring. La mayoría de las entidades financieras se apoyan de los registros de crédito para evaluar la solvencia de los solicitantes; sin embargo, el resultado suele ser un análisis superficial de los posibles prestamistas.
Para este caso los modelos de IA predicen con precisión los riesgos de endeudamiento a partir de scorings basados en factores imparciales como ingresos, empleo, patrones de comportamiento, datos históricos, entre otros, que son clave para obtener información decisiva para la aprobación.
Detección de fraudes. Mientras los sistemas tradicionales de detección se basan en conjuntos de reglas con un margen de error considerable, los modelos de IA aprenden activamente y se calibran ante nuevas amenazas de seguridad potenciales o reales, a partir de los patrones de comportamiento que esconden los datos.
Gestión de la cobranza. Las instituciones financieras han confiado en el uso de correos electrónicos y llamadas telefónicas en sus intentos por optimizar los cobros, sin tomar en cuenta diferentes factores de impago. Los modelos de IA brindan información clave y ayudan a los cobradores a evitar que las deudas escalen a otras fases al facilitarles datos para la elaboración de estrategias y canales de cobro adecuados para cada caso; por ejemplo, los modelos son capaces de identificar la situación económica y el punto dentro del ciclo de vida de los clientes para brindarles la ayuda necesaria y así promover el pago de su deuda.
Si bien la IA ha ayudado a las empresas de la industria a resolver problemas complejos, aún existe una gran oportunidad para aumentar su adopción en el campo de la analítica de clientes con el fin de reducir costos, generar nuevas oportunidades de venta y hacer más eficientes sus iniciativas de marketing.
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Por cortesía de «El Economista»