Aprendizaje automático para la gestión de inversiones en 2021

La inversión es una parte integral de la banca, y también es la parte más riesgosa. ¿Hay alguna forma de proteger sus activos de riesgos injustificados y aumentar la eficiencia de cada nueva inversión? Sí, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en la banca están superando sus límites, haciéndolo aún más prometedor, rentable, inteligente y seguro. En este artículo, analizaremos el futuro de estas tecnologías para el sector fintech y nos centraremos en el uso de la IA y el aprendizaje automático para la gestión de inversiones.

Inteligencia artificial en la banca 2021: qué esperar

Hasta la fecha, la inteligencia artificial en la banca es una de las tecnologías más prometedoras para utilizar con diferentes propósitos. Debido a las grandes oportunidades de personalización, análisis de datos y diferentes capacidades de resolución de tareas, así como al precio asequible de implementación, el uso de la IA y el aprendizaje automático en la banca es una tendencia fintech más que está evolucionando, según esta infografía.

Machine Learning en Beneficios Bancarios

Este aumento rápido y, lo que es más importante, generalizado en el valor de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para la banca tiene bases sólidas, ya que estas tecnologías prometen beneficios completamente nuevos y altamente efectivos.

  • Análisis avanzado de datos. Anteriormente, los bancos se veían obligados a analizar datos con acceso limitado a la información. Por ejemplo, cuando un cliente viene con una solicitud para otorgar un préstamo, la decisión se tomó únicamente sobre la base de las declaraciones de ingresos, activos y pasivos corrientes del cliente y su historial crediticio. Por el momento, la inteligencia artificial en la banca permite analizar cantidades ingentes de información, a la altura de la solicitud del usuario en las redes sociales, para tomar decisiones más competentes y menos riesgosas.
  • La ventaja de vanguardia. El aprendizaje automático en la banca puede hacerte más competitivo según la tarea que quieras resolver con su ayuda. Además, nos detendremos en la inteligencia artificial en los estudios de casos bancarios para que pueda encontrar la tarea que es relevante para su negocio y que se puede resolver con IA al mismo tiempo.
  • Recorte de costes. Dependiendo de la forma en que use AI y ML para su institución financiera, puede reducir algunos costos. Por ejemplo, el uso de asesores robóticos como parte de su equipo de soporte puede reducir el costo de mantenimiento del personal.
  • Mejor seguridad. La inteligencia artificial en la banca se puede aplicar de diferentes formas si quieres conseguir más seguridad. Por ejemplo, la detección de fraudes con tarjetas de crédito mediante el aprendizaje automático se ha convertido en una aplicación bastante estándar de la tecnología, mientras que las cámaras innovadoras con reconocimiento facial pueden determinar si las intenciones de un cliente son falsas a juzgar por sus expresiones faciales.

Ejemplos de estudios de casos de inteligencia artificial en la banca

En cuanto a la aplicación práctica de estas innovaciones en el ámbito de la repostería y las finanzas, la IA y el ML pueden utilizarse con éxito para:

  • Mejora del servicio al cliente. Por ejemplo, un chatbot puede ayudar a los clientes a navegar por el sitio web y la aplicación del banco, sugerir pagos regulares y notificar a los usuarios en caso de gastos excesivos. Los chatbots aún más avanzados ya ayudan a los clientes con la planificación presupuestaria, el ahorro de dinero y la gestión de inversiones.
  • Evaluación de riesgos. Ganar dinero con dinero siempre es un proceso riesgoso, por lo que AI y ML pueden ayudar a evaluar correctamente los riesgos al emitir un préstamo y asegurarse de que el cliente no esté involucrado en el lavado de dinero y el financiamiento del terrorismo. Además, el aprendizaje automático para la gestión de inversiones y la evaluación de riesgos también es muy útil.
  • Detección de fraude con IA y aprendizaje automático. La detección de fraudes con tarjetas de crédito mediante el aprendizaje automático no es el único ejemplo de la utilización de esta tecnología con fines de seguridad. Además, la inteligencia artificial puede proteger las bandejas de entrada de sus empleados de los correos electrónicos de phishing, así como mantener seguros los datos de sus clientes en las aplicaciones de banca móvil. Como alternativa, puede utilizar una solución de seguridad ya preparada o asociarse con una empresa con experiencia en detección de fraudes como Grupo SPD para crear su propio sistema de prevención de fraude basado en las principales amenazas a las que se enfrenta.
  • Gestión de inversiones. En cuanto al aprendizaje automático para la gestión de inversiones, a continuación encontrará más información sobre este tema.

¿Qué se entiende por gestión de inversiones?

Tal como lo define Investopedia, “La gestión de inversiones se refiere al manejo de activos financieros y otras inversiones, no solo comprarlos y venderlos. La gestión incluye la elaboración de una estrategia a corto o largo plazo para adquirir y enajenar participaciones en cartera. También puede incluir servicios y deberes bancarios, presupuestarios y fiscales”.

¿Cómo ML y AI pueden beneficiar la gestión de inversiones?

Si echamos un vistazo más a las infografías anteriores, descubriremos que el aprendizaje automático para la gestión de inversiones puede ser útil con todos los aspectos centrales de este proceso.

  • Hacer nuevas formas de datos sometidos a un análisis preciso. Nunca puedes estar seguro de que estás teniendo en cuenta toda la información que conoces. A su vez, la IA puede profundizar y encontrar relaciones invisibles que afectan directamente los beneficios de la inversión.
  • Disminuir la influencia de los sesgos humanos en el proceso de toma de decisiones. AI no tiene emociones y es totalmente indiferente a la decisión que tomarás. Su tarea es solo sugerir un mejor trato con una mirada imparcial.
  • Aclarar los posibles riesgos y oportunidades. Como dijimos, la evaluación de riesgos es una ventaja de aprendizaje automático competente para la gestión de inversiones. Gracias a esta oportunidad, podrá tomar las decisiones de inversión más acertadas.
  • Haz predicciones precisas. La inteligencia artificial para la gestión de inversiones también puede estar impulsada por un predictor que le permitirá obtener predicciones tan precisas como sea posible teniendo en cuenta los datos históricos y en tiempo real.
  • Sugerir la mejor decisión guiándose por ciertos parámetros. Por ejemplo, si está buscando la oportunidad de invertir en bienes raíces en una determinada región, ya hay dos parámetros por los que el modelo puede guiarse al buscar las mejores opciones.

¿Cuáles son los principales tipos de estrategias de inversión y cómo ML puede ser útil para cada uno?

Así es como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden funcionar para hacer que las diferentes estrategias de inversión sean seguras y beneficiosas.

Definición de la estrategiaLa forma de aplicar ML y AIValue InvestingEsta estrategia significa invertir en valores infravalorados pero prometedores.ML y AI pueden buscar dichas acciones utilizando capacidades predictivas de análisis de datos.Inversión de ingresosEl propósito de esta estrategia es obtener un flujo constante de ingresos pasivos. La tarea de AI y ML será analizar diferentes mercados y tendencias actuales con el objetivo de encontrar las ofertas más prometedoras de ingresos pasivos. Inversión en crecimiento El objetivo de esta estrategia es aumentar el capital. El ejemplo más simple es un depósito con una opción de capitalización de intereses. Un sistema impulsado por IA puede analizar diferentes opciones, calcular el posible aumento de capital para un período determinado y sugerir la mejor solución de todas las disponibles. Small-Cap InvestingEsta es la estrategia de inversión en acciones de las empresas con una pequeña capitalización de mercado. AI y ML pueden buscar y sugerir acciones de las empresas de pequeña capitalización más prometedoras. Inversión socialmente responsable Esta estrategia sugiere invertir en proyectos ecológicos y/o socialmente prometedores. El modelo ML puede investigar las tendencias sociales actuales para averiguar en qué proyectos es más prometedor invertir.

Conclusión

Como puede ver, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial son bastante prometedores para la banca y las finanzas, especialmente en un entorno de mayor riesgo y falta de garantías, es decir, en la gestión de inversiones y la lucha contra el fraude bancario. En 2021, debe centrarse en estos desafíos y aprovechar la innovación fintech para obtener también una ventaja adicional.

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