Cómo la IA simple puede mejorar la industria de servicios financieros

Cómo la IA simple puede mejorar la industria de servicios financieros

  • Big Data
  • marzo 4, 2022
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En esta publicación de invitado en particular Kumesh Aroomoogan, cofundador y director ejecutivo de Accern, cree que los datos se consumen y se desean cada vez más, y los profesionales financieros necesitan formas más rápidas de consumirlos. Accern, fundada en 2014, acelera los flujos de trabajo de IA para firmas financieras con una plataforma de desarrollo sin código y ha recaudado $16 millones hasta la fecha. En 2018, Kumesh se incluyó en la lista Forbes 30 Under 30 Enterprise Technology. Anteriormente, fue cofundador y director ejecutivo de BrandingScholars, una agencia de publicidad, contador general de la Fundación Ford, miembro de la junta, presidente de relaciones públicas de ALPFA, investigador de acciones de Citigroup y analista financiero de SIFMA.

Las organizaciones confían en los científicos de datos para acceder a los beneficios de la IA, que solo se ha vuelto más difícil a medida que se vuelve más difícil encontrar talento. Muchas empresas enfrentan grandes desafíos debido a la escasez de expertos en ciencia de datos, lo que afecta su capacidad para integrar estratégicamente la IA en sus organizaciones.

Cada vez menos personas tienen la experiencia para crear modelos de IA desde cero y aprovechar la IA. En lugar de capacitar a los empleados para que codifiquen con fluidez o esperar a los expertos en la materia adecuados, los líderes financieros deben hacer que la IA sea más fácil y accesible para que los líderes no técnicos también puedan usar la IA. Si la IA fuera algo que casi todos en la empresa pudieran usar en su beneficio, los beneficios serían infinitos.

El uso de tecnología sin código es una forma de lograrlo y, a medida que simplifica la IA, los beneficios y las oportunidades se vuelven más profundos y exponencialmente más disponibles.

El efecto sin código

Todos los días se generan miles de millones de conjuntos de datos estructurados y no estructurados, y las empresas están recurriendo a científicos de datos que pueden codificar modelos de IA para aprovechar los valiosos conocimientos que pueden proporcionar los datos. Pero la cantidad de roles de ciencia de datos abiertos está superando la cantidad de científicos de datos talentosos. Como resultado, están surgiendo nuevas tecnologías, como sin código, que alientan a las empresas a buscar soluciones rápidas, fáciles y rentables para mantenerse presentes en su panorama competitivo.

No solo se ha vuelto difícil encontrar talento, sino que el proceso de creación de modelos de IA puede llevar mucho tiempo. Construir un modelo de IA como PNL (procesamiento del lenguaje natural) requiere mucho tiempo y conocimientos técnicos. Por ejemplo, la investigación ha demostrado que, en promedio, un equipo de TI tarda de ocho a 90 días en crear un solo modelo de IA. Los científicos de datos dedican hasta el 80 % de su tiempo a buscar, limpiar y reorganizar grandes cantidades de datos, y solo el 20 % al análisis de datos real.

En lugar de centrarse en contratar y capacitar a los empleados para que puedan codificar con fluidez, los líderes financieros pueden aprovechar las nuevas herramientas que hacen que la IA sea más fácil y accesible, lo que permite que tanto los usuarios técnicos como los no técnicos implementen modelos de IA. La tecnología sin código está haciendo realidad la inteligencia artificial simple y se está volviendo más accesible para los líderes empresariales, analistas y desarrolladores de software. Ofrece un backend preconstruido y una experiencia de usuario altamente personalizable que los equipos pueden construir sin ninguna habilidad de codificación.

¿Qué mejor acceso a la IA puede llevar a

La IA puede ayudar a resolver problemas que enfrentan los ejecutivos no técnicos, como: Más específicamente, la industria de servicios financieros y la banca pueden ayudar a crecer y modernizar su negocio y obtener información sobre sus competidores a través del análisis bancario competitivo.

También puede ayudar a los asesores de inversiones a comprender cómo los eventos actuales están cambiando las perspectivas del mercado y servir mejor a los inversores. Con una aplicación de IA sin código, los profesionales financieros no técnicos pueden ejecutar modelos de IA y NLP para analizar grandes cantidades de datos no estructurados y comprender el sentimiento detrás de la información. Los usuarios pueden profundizar específicamente en cosas como fusiones y adquisiciones, macroeconomía, guerras comerciales y casos judiciales para ver cómo estos eventos afectan a diferentes industrias y empresas específicas. Las instituciones financieras pueden aprovechar los beneficios de análisis y automatización de AI y NLP para eliminar los procesos manuales de investigación y análisis y tomar decisiones de inversión más informadas y en tiempo real.

En términos más generales, las organizaciones también pueden implementar respuestas automatizadas a través de chatbots de IA, filtrando y clasificando contenido y documentos (internos y externos) para determinar los siguientes mejores pasos para el servicio al cliente.

Es importante implementar estas ideas de manera eficiente para que las industrias, especialmente los proveedores de servicios financieros, puedan reaccionar más rápido y de manera más eficiente a las nuevas ideas. Los profesionales de las finanzas ya no tienen que esperar a que los científicos de datos conviertan sus ideas en realidad.

Así como Apple creó una categoría completamente nueva al simplificar la experiencia informática personal, también puede hacerlo la IA. Los datos se utilizan cada vez más y los profesionales necesitan formas más rápidas y sencillas de utilizarlos.

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