Cómo integrar la inteligencia artificial en las aplicaciones Fintech

Este artículo analiza cómo la integración de la inteligencia artificial en las aplicaciones fintech puede mejorar los resultados de su negocio.

Veamos cómo la IA puede mejorar una aplicación FinTech. Considere los siguientes beneficios de la inteligencia artificial en el sector fintech:

1. Reducir los costos operativos

Una premisa básica de la innovación en el mundo de los negocios es que una empresa puede ofrecer los beneficios de la innovación a los clientes solo si administra los costos. FinTech ofrece comodidad y alta accesibilidad a los clientes. Las instituciones financieras tradicionales no podían ofrecerlos porque el costo era demasiado alto.

Las instituciones financieras pueden ofrecer servicios superiores ya que han podido controlar sus costos operativos. La inteligencia artificial en la tecnología financiera ha jugado un papel clave aquí.

Como se puede leer en “La IA está acelerando el crecimiento de las empresas FinTech”, Los algoritmos de IA han marcado la diferencia. Los algoritmos de evaluación les ayudan a desarrollar mejores productos financieros; además, el análisis predictivo puede guiar a los clientes a elegir el producto o servicio adecuado.

AI ayuda a la industria financiera a comercializar mejor sus productos. La automatización inteligente impulsada por IA está ayudando a las empresas FinTech a reducir costos en varias etapas de sus operaciones.

2. Automatice la atención al cliente

Mencioné cómo AI está reduciendo los costos operativos para las empresas FinTech, y la función de atención al cliente automatizada es un ejemplo clave de esto. Las empresas FinTech ven tres patrones destacados en relación con el servicio al cliente, que son los siguientes:

• Muchas consultas y solicitudes de los clientes son similares, es decir, diferentes clientes pueden hacer las mismas preguntas. Los algoritmos de IA con la ayuda de análisis pueden abordar estas preguntas, lo que puede liberar a los representantes de servicio al cliente experimentados para abordar preguntas más complejas.
• Los clientes necesitan respuestas instantáneas, siempre. Los chatbots impulsados ​​por IA pueden abordar muchas de estas preguntas de inmediato, transfiriendo solo las consultas especializadas al equipo de atención al cliente. Lea más sobre esto en “¿Cómo pueden beneficiarse las empresas Fintech de un chatbot?”.
• Dado que las empresas FinTech atienden a clientes de distintas geografías, sus costes de atención al cliente serían muy elevados si dependen totalmente del ser humano. Los chatbots de IA ayudan a administrar este costo.

lidiauna conocida aplicación de pago móvil utiliza un chatbot para la atención al cliente.

Nuestro blog aquí analiza cómo puede desarrollar un chatbot inteligente para una excelente experiencia del cliente.

3. Asesor financiero impulsado por IA

Al igual que los chatbots para el servicio al cliente, los asistentes digitales impulsados ​​por IA pueden ayudar a los usuarios de las aplicaciones FinTech brindándoles asesoramiento financiero y servicios de gestión financiera personal.

Estos asistentes digitales pueden ayudar a los usuarios a dar sentido a sus planes financieros en función de sus hábitos de gasto, extractos bancarios, etc., lo que ayuda a los usuarios a mejorar su gestión de activos.

Dichos asesores impulsados ​​​​por IA utilizarán las capacidades de NLP. Pueden usar algoritmos de aprendizaje automático para estudiar los patrones de las transacciones de los usuarios, además, pueden usar un modelo de recomendación de productos.

Como resultado, estos asistentes digitales pueden recomendar productos y servicios financieros a los usuarios. Lea más sobre esto en “Diez aplicaciones de IA a Fintech”.

4. Prueba de solvencia

Muchas personas no tienen suficiente historial de crédito, por lo tanto, su puntaje de crédito es bajo. Como resultado, los bancos no se arriesgan a prestarles dinero. Es posible que las personas perfectamente confiables que son capaces de pagar los préstamos no obtengan préstamos debido a esto.

Esta es un área en la que las empresas FinTech con soluciones impulsadas por IA están ayudando a los clientes. LenddoEFLuna empresa emergente de la industria FinTech con sede en Singapur, utiliza tecnología de IA para analizar puntos de datos alternativos para determinar la solvencia crediticia de un prestatario potencial.

Los usuarios que se registran en LenddoEFL permiten que la aplicación extraiga sus datos de las redes sociales, navegadores web, ubicaciones geográficas, teléfonos inteligentes, etc. Los algoritmos de IA de LenddoEFL analizan varios aspectos y determinan la solvencia, por ejemplo:

• Si un usuario escribe una línea de asunto de correo electrónico detallada, es probable que el usuario esté orientado a los detalles.
• Si LenddoEFL descubre que un usuario usa regularmente aplicaciones financieras en su teléfono inteligente, entonces su algoritmo determina que es probable que se tome en serio los asuntos financieros.

Leer «Cómo la inteligencia artificial podría reemplazar los puntajes de crédito y remodelar la forma en que obtenemos préstamos” para obtener más información sobre cómo LenddoEFL utiliza esos puntos de datos no convencionales para predecir la solvencia crediticia.

5. Automatización de informes financieros

Puede usar IA para crear informes financieros a partir de datos financieros. Una empresa con sede en Chicago, EE. UU. llamada «Narrative Science» ha creado un producto llamado «Pluma”, que utiliza “Generación de lenguaje natural” (NLG), una capacidad de IA.

Los bancos y las empresas financieras tienen datos masivos y crean informes a partir de ellos después de un análisis detallado de los datos. La creación de estos informes requiere un análisis profundo de los datos, por lo tanto, lleva tiempo. Las empresas necesitan dichos informes repetidamente, aunque los conjuntos de datos de entrada puedan ser diferentes.

Quill usa análisis para obtener información de los datos financieros, posteriormente, usa NLG para crear informes financieros como lo harían los analistas. Los usuarios de Quill pueden controlar los análisis, el idioma y el formato, además, pueden personalizar los informes. Lea más sobre esto en “Casos de uso de Inteligencia Artificial en FinTech”.

6. Comercio de acciones con IA

Un poderoso caso de uso de la tecnología de IA en el sector financiero es el comercio de acciones de IA. Los asesores de robots pueden usar algoritmos de IA para analizar una gran cantidad de puntos de datos y pueden ejecutar operaciones a un precio óptimo. Los sistemas comerciales de IA pueden ayudar a los analistas a pronosticar los mercados con mayor precisión.

Las empresas comerciales pueden usar algoritmos de IA para mitigar los riesgos de manera más eficiente y, además, pueden ofrecer mayores retornos a sus clientes. Los algoritmos de ML e IA pueden procesar millones de puntos de datos y obtener información mucho más rápido que los sistemas actuales que utilizan varios modelos estadísticos.

Lea más sobre esto en “Cómo la tecnología de comercio de IA está haciendo que los inversores del mercado de valores sean inteligentes y más ricos”. Varias empresas han desarrollado este tipo de soluciones, por ejemplo:

• Neurensic, con sede en Chicago, EE. UU., ha desarrollado una plataforma de inteligencia artificial para identificar patrones comerciales complejos en muchos mercados en tiempo real y a gran escala.
• GreenKey Technologies, otra empresa con sede en Chicago, EE. UU., ha creado una plataforma comercial basada en inteligencia artificial que utiliza reconocimiento de voz y PNL. La plataforma ayuda a los comerciantes a buscar rápidamente entre conversiones y datos financieros.

7. Detección de fraude más precisa

Los bancos y las instituciones de servicios financieros operan bajo regulaciones estrictas, y el enfoque en la detección de fraudes, la seguridad de los datos, etc. es muy importante. Naturalmente, las empresas FinTech deben cumplir con las mismas regulaciones y demostrar el mismo enfoque, como expliqué en «Cómo proteger su aplicación Fintech».

¡La buena noticia es que los bancos, las instituciones de servicios financieros y las empresas FinTech se toman en serio la detección de fraudes, la seguridad, etc.! Sin embargo, también hay un impacto no deseado.

Los sistemas de información de estas empresas escanean continuamente las transacciones y detectan fraudes, utilizando varias técnicas de comparación de patrones. Sin embargo, los sistemas demasiado seguros a veces identifican transacciones perfectamente válidas como fraudulentas. Esto afecta negativamente a la experiencia del usuario.

tarjeta MasterCard, el gigante de servicios financieros multinacional estadounidense está tomando medidas para cambiar esto. Su «Plataforma de inteligencia de diseño» impulsada por IA hace que la detección de fraude sea más precisa, por lo tanto, evitará que las transacciones válidas se marquen como fraudulentas.

MasterCard está actualizando constantemente sus capacidades de inteligencia artificial para lograr esto. En 2017, la compañía ha adquirido Brighterión, una start-up de IA que hace que los sistemas de seguridad de la información sean más inteligentes con sus algoritmos. Lea más sobre esto en este comunicado de prensa de MasterCard.

8. Aumente la investigación financiera usando IA

Los inversores realizan una gran cantidad de investigación financiera antes de invertir, y la IA los está ayudando a reducir el esfuerzo manual aquí. Si bien incluso los expertos financieros más experimentados solo pueden procesar una cantidad limitada de información disponible para su investigación, los algoritmos de ML aumentan significativamente su capacidad.

Estas herramientas de IA/ML no solo procesan un conjunto de datos mucho más grande, sino que también ayudan con la diligencia debida. Las herramientas de análisis de sentimientos de AI/ML pueden revisar noticias, revisiones financieras, etc., y brindan información sobre cómo los mercados ven las perspectivas de una empresa o valores.

AlphaSense, una empresa con sede en Nueva York, EE. UU., ofrece un motor de búsqueda impulsado por IA. Ayuda a los bancos y las instituciones de servicios financieros a aumentar su investigación financiera, como puede leer en “AI y el resultado final: 15 ejemplos de Inteligencia Artificial en finanzas”.

9. Perfil de riesgo del cliente usando IA

Los bancos, las instituciones de servicios financieros y las empresas de tecnología financiera deben perfilar a sus clientes en función de su puntuación de riesgo. Esto les obliga a procesar una gran cantidad de datos.

Las «redes neuronales artificiales» (ANN), un subconjunto de capacidades de IA, pueden marcar la diferencia aquí. Las redes neuronales artificiales están hechas de modelos de procesamiento de información que procesan información como lo hace nuestro cerebro como inteligencia humana, y puede leer más sobre ellos en “Una introducción a las redes neuronales artificiales (con ejemplo)”.

Los sistemas de IA compuestos por ANN pueden procesar un gran conjunto de datos de clientes y utilizar sus modelos de clasificación integrados. Estos modelos luego clasificarán a los clientes en varias categorías de riesgo, es decir, de bajo a alto.

Los bancos pueden entonces asociar productos financieros para un perfil de riesgo dado. También pueden predecir posibles morosos y actuar en consecuencia, lo que les ayuda a reducir sus niveles de NPA. Lea más sobre esto en “Perfil de riesgo del cliente utilizando Machine Learning en préstamos”.

Finalmente, lea más sobre ejemplos de la vida real de inteligencia artificial para comprender cómo aprovechar el potencial de esta tecnología avanzada.

¿Planea aumentar su aplicación FinTech con la ayuda de IA?

Como acaba de ver, la IA puede mejorar significativamente su aplicación FinTech. Sin embargo, la inteligencia artificial en el contexto del desarrollo de fintech puede ser compleja y debe contratar a una empresa de desarrollo de software competente y confiable para tales proyectos.

En DevTeam.Space tenemos el historial correcto para esto, y puede juzgar nuestras capacidades leyendo «Ciclo de vida de desarrollo de IA: Explicación».

Si desea interactuar con desarrolladores de software competentes en DevTeam.Space, ponte en contacto rellenando este formulario rápido con sus requisitos iniciales de IA para el proyecto de la industria financiera.

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