¿IA en finanzas? Si no está familiarizado con esta combinación, es probable que se esté perdiendo de mucho. Los objetivos principales de las instituciones financieras (bancos, fondos de cobertura y compañías de seguros) son minimizar los riesgos, reducir los costos y brindar servicios de atención al cliente de alto nivel a los clientes que utilizan IA.
Con grandes cantidades de datos en el sector financiero, se vuelve cada vez más importante utilizar la IA para el análisis de datos, la gestión de riesgos, el servicio personalizado y la gestión de carteras. Según una encuesta en 2023 realizada por NVIDIA en 200 instituciones financieras con sede en América y Europa, las empresas estaban trabajando en los siguientes casos de uso:
- El 26% de ellos estaban trabajando en un modelo de lenguaje grande.
- 23% en el sistema de recomendación
- 23% en optimización de cartera
- 22% en detección de fraude
La mitad de los encuestados creía que la IA mejoraría sus rendimientos anuales en un 10 % y un tercio estimó que la IA reduciría sus gastos anuales en un 10 %
En este blog, aprenderemos sobre los casos de uso de la IA en las finanzas, sus beneficios y los desafíos que enfrentan las instituciones financieras al emplear la IA.
IA en Finanzas
La IA es una combinación de datos, poder computacional y tecnología. El aspecto tecnológico de la IA es el siguiente:
Aprendizaje automático: el aprendizaje automático consta de algoritmos que se pueden entrenar en datos financieros, ya sea supervisados o no, para clasificar, predecir y encontrar anomalías en los datos financieros.
Deep Learning: Deep Learning emplea redes neuronales para analizar datos financieros. Deep Learning es adecuado cuando tenemos miles de millones de registros de datos de mercado.
Procesamiento de lenguaje natural: el procesamiento de lenguaje natural en finanzas se utiliza para analizar y extraer información de contratos, análisis de sentimiento de los mercados financieros y mejorar la experiencia del cliente en fintech mediante chatbots.
¿Cuáles son los casos de uso de la IA en las finanzas?
Detección de fraude
El fraude en la banca y las finanzas no solo causa problemas financieros sino que también afecta la imagen de la institución. La IA está entrenada en datos históricos y puede diferenciar una transacción típica de una anomalía. A medida que haya más datos y métodos de investigación disponibles, la precisión de los sistemas de inteligencia artificial para detectar fraudes aumentará aún más.
Evaluación de riesgos
La evaluación de riesgos es esencial para verificar la elegibilidad del préstamo y la probabilidad de que un prestatario no cumpla con el pago de un préstamo. AI puede analizar registros de crédito y estados financieros para evaluar los perfiles de riesgo de los prestatarios. Además, los auditores pueden usar la IA para examinar los registros financieros y garantizar que la empresa cumpla con las leyes y regulaciones aplicables.
Comercio
La IA está entrenada con años de datos financieros y puede identificar tendencias que pueden ser difíciles de ver a simple vista. En pocas palabras, la IA genera mejores señales comerciales. La IA se puede utilizar en el comercio de alta frecuencia, donde los intercambios se realizan en fracciones de segundo con la ligera fluctuación de los precios. Las empresas de gestión de carteras pueden desarrollar sistemas de IA para obtener mayores tasas de rendimiento, lo que ganará la confianza de los clientes y, a su vez, generará más negocios.
Servicio al cliente 24/7
En la banca, los chatbots impulsados por IA pueden brindar un servicio al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana, respondiendo preguntas comunes. Con la llegada de ChatGPT, no se puede negar el potencial comercial de los grandes modelos de lenguaje.
¿Cuáles son los beneficios de usar IA en Finanzas?
Ahorra tiempo
La IA en finanzas ahorra tiempo al automatizar tareas repetitivas, liberando a los humanos para manejar problemas complejos. Los auditores no tienen que leer los registros financieros de una empresa durante la auditoría. Además, el uso de chatbots de atención al cliente en aplicaciones fintech ahorra tiempo, acelera los procesos y brinda servicio las 24 horas, los 7 días de la semana.
Ahorra dinero
AI ayuda en la detección de fraudes, la gestión de carteras y la evaluación de riesgos al otorgar préstamos. Por lo tanto, el uso de IA puede ayudar a una institución financiera a tomar decisiones bien informadas que minimicen las pérdidas.
Eficiente
El error humano en el ecosistema financiero podría tener efectos adversos. Los sistemas de IA son eficientes en la toma de decisiones complejas, lo que reduce el riesgo de error humano.
Desafíos del uso de la IA en las finanzas
Calidad de datos
Basura dentro basura fuera. La creación de una estrategia de datos eficaz para una institución financiera requiere diligencia debida. Identificar y examinar fuentes de datos, recopilarlos y convertirlos al formato requerido puede ser un desafío para los sectores financieros impulsados por IA.
Privacidad y seguridad de datos
Las instituciones financieras utilizan datos personales todos los días. Por ello, es fundamental que adopten medidas de seguridad para mantener la privacidad de los datos personales. Además, deben seguir las leyes de regulación de datos para comprender el uso legal de los datos.
Inclinación
El comportamiento gnóstico hacia variables como el color, la raza, la etnia o el género se denomina sesgo en la IA. Los datos de entrenamiento históricos pueden tener sesgos que pueden traducirse en sistemas de IA. Las solicitudes sesgadas pueden ser dañinas: limitaciones en la concesión de préstamos a un grupo minoritario. La evaluación y gestión de riesgos son necesarias para una aplicación de IA imparcial.
IA en finanzas: camino a seguir
La IA en finanzas puede mejorar la experiencia del cliente, detectar transacciones fraudulentas, evaluar riesgos, ayudar a crear estrategias comerciales para fondos de cobertura y otras cosas. El ecosistema de IA (aplicaciones y métodos de investigación) está en constante evolución y los clientes se inclinan por experiencias sin complicaciones. Las instituciones financieras deben actualizar constantemente sus sistemas de IA en función de las necesidades de sus clientes y los casos de uso de IA de vanguardia disponibles.
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