Ventajas prometedoras de la IA en el mercado de la tecnología financiera

Ventajas prometedoras de la IA en el mercado de la tecnología financiera

  • Big Data
  • mayo 10, 2022
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La inteligencia artificial (IA) está actualmente en boca de todos. Está afectando a numerosas industrias en todo el mundo y cambiando la forma en que hacemos las cosas. Una de las industrias críticas donde la IA está avanzando es la industria de tecnología financiera «fintech».

AI ahora está jugando un papel importante en la facilitación de los servicios financieros, reemplazando lo que requería trabajo manual hace unos años. Por ejemplo, los bancos ahora están aplicando IA para evaluar el riesgo crediticio con gran precisión. También lo utilizan para detectar con éxito el fraude en grandes redes financieras.

La IA en fintech llegó para quedarse. Ya ha hecho una gran mella y se está extendiendo al mismo tiempo. Según P&S Intelligence, se espera que la IA en el mercado fintech crezca de $7,700 millones en 2020 a $47,000 millones en 2030.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial se refiere a la inteligencia demostrada por las máquinas en lugar de la inteligencia natural mostrada por los humanos. En el sentido moderno, es un amplio subcampo de la informática que se ocupa de la construcción de máquinas que tienen una inteligencia similar a la de los humanos.

La inteligencia artificial tiene cuatro objetivos comunes para las máquinas;

  1. sistemas que piensan humanamente;
  2. sistemas que actúan humanamente;
  3. sistemas que piensan racionalmente;
  4. Sistemas que actúan racionalmente.

La humanidad aún no ha alcanzado los objetivos finales de la inteligencia artificial, aunque hemos visto avances notables en el campo.

¿Cómo están aplicando las empresas fintech la inteligencia artificial?

Las fintech modernas y las empresas de servicios financieros establecidas están utilizando la inteligencia artificial en sus negocios de diversas maneras. Incluyen;

La evaluación del riesgo crediticio implica estimar la probabilidad de que un prestatario potencial no pueda pagar un préstamo. Es crucial para instituciones financieras como bancos y cooperativas de crédito que generan ingresos al prestar dinero con intereses. Cada vez que una institución financiera presta dinero, corre el riesgo de que el prestatario no pueda devolverlo. Por lo tanto, los bancos se toman la molestia de evaluar la solvencia de cada prestatario potencial. Consideran numerosos factores, como la deuda pendiente, el historial de pagos, la duración del historial crediticio y el uso de la tarjeta de crédito.

Tradicionalmente, los puntajes de crédito son aprobados manualmente por humanos. Pero no importa cuán inteligente sea una persona, está destinada a cometer errores al evaluar a cientos de miles de clientes todos los días. Por otro lado, la inteligencia artificial puede completar la tarea sin cansarse.

Los programas de computadora pueden analizar automáticamente varios factores que afectan la solvencia de un cliente y generar una puntuación de inmediato. Entonces un humano toma la decisión final. La IA hace mucho por los humanos con sus análisis. El operador humano solo necesita verificar dos veces cuando la IA detecta señales de alerta en el historial crediticio de un prestatario.

Muchas nuevas empresas de la nueva era han creado grandes empresas que venden software de verificación de crédito impulsado por IA a instituciones financieras, p. B. Upstart, que gestiona el crédito al consumo.

El fraude es un problema grave para cualquier empresa de servicios financieros. Los bancos, las aplicaciones comerciales y de pago, los intermediarios y similares se enfrentan a diario a fraudes sin precedentes. Según la empresa de detección de fraude Feedzai, los intentos de fraude bancario aumentaron un 159 % desde los últimos tres meses de 2020 hasta el primer trimestre de 2021, y la mayoría se realizaron en línea. La Comisión Federal de Comercio de EE. UU. dijo que los consumidores perdieron $ 5.8 mil millones por fraude bancario en 2021, un 70% más que en 2020.

Dado que el fraude bancario ya es significativo y está creciendo, las instituciones financieras siempre están buscando nuevas formas de combatirlo. La inteligencia artificial representa un método sofisticado para detectar y prevenir el fraude en las redes financieras. Pueden usar IA para analizar grandes cantidades de transacciones para identificar tendencias de fraude. Si el modelo de IA detecta alguno, puede marcarlos para una mayor investigación o detenerlos automáticamente.

Los programadores informáticos pueden aplicar técnicas de aprendizaje automático (ML) para detectar transacciones inusuales en la red de un banco. Puede entrenar un modelo de aprendizaje automático para la detección de fraude alimentándolo con muchas transacciones y asignándolas a categorías de fraude o no fraude. El modelo aprende de este enfoque para marcar transacciones que se asemejan a «fraude». Este método no es perfecto ya que los delincuentes pueden ser muy inteligentes. Por lo tanto, debe entrenar constantemente el modelo de aprendizaje automático para detectar nuevos tipos de fraude.

La atención al cliente es fundamental para cualquier empresa financiera. Los clientes insatisfechos tienden a llevar su dinero a otras empresas, por lo que la mayoría de las instituciones financieras trabajan para brindar una excelente atención al cliente. La atención al cliente generalmente requiere un ejército de empleados y, a menudo, es ajetreada y costosa. Debe tener en cuenta que muchas empresas subcontratan su atención al cliente a otros países con salarios más bajos para ahorrar costos. AI puede ayudar con la atención al cliente junto con los operadores humanos.

El uso más común de la IA en el servicio al cliente son los chatbots. Los chatbots son aplicaciones de software que se utilizan para realizar conversaciones de chat en línea automáticamente. Está programado para enviar respuestas automáticas a consultas específicas de clientes en lugar de contactar directamente a un representante de servicio al cliente.

Los chatbots simulan conversaciones similares a las humanas, por lo que las empresas los utilizan para la atención al cliente. Las instituciones financieras pueden programar sus chatbots desde cero, pero no es fácil. La forma más fácil es tomar una plataforma de chatbot preconstruida y personalizarla según sus necesidades específicas.

Las instituciones financieras también pueden usar IA para ayudar a los agentes de apoyo humanos. Puede aplicar inteligencia artificial a las consultas de los clientes para interpretar automáticamente sus preguntas y mostrar los materiales relevantes. Esto ahorra tiempo para el agente y el cliente y reduce los costos.

Este caso de uso está relacionado con la detección de fraude, pero no es lo mismo. Se trata de proteger las plataformas de back-end del banco en lugar de las aplicaciones orientadas al usuario.

La inteligencia artificial fortalece la ciberseguridad para las instituciones financieras y otras empresas de muchas maneras. Una forma única es automatizar muchas tareas de ciberseguridad que normalmente realizaría un analista humano. Esto incluye escanear repositorios de códigos, servidores, estaciones de trabajo y otro hardware en busca de vulnerabilidades conocidas.

La IA puede consumir miles de millones de artefactos de datos dentro de una red informática. Luego analiza estos artefactos para detectar comportamientos atípicos. AI también ayuda a combatir los bots dentro de una red al distinguir los bots buenos (como los rastreadores web) de los bots malos y detener a estos últimos. Los ataques cibernéticos están aumentando en complejidad y alcance, lo que impide que las organizaciones utilicen las herramientas de ciberseguridad heredadas para combatir las nuevas amenazas. Por ello, la aplicación de la IA en la ciberseguridad ha sido acogida con los brazos abiertos.

Han surgido muchas nuevas empresas que se especializan en aplicar inteligencia artificial a los procesos de ciberseguridad y han construido negocios sólidos.

Según MarketsandMarkets, se espera que la IA en el mercado de la ciberseguridad crezca de 8800 millones de dólares en 2019 a 38 mil millones de dólares en 2026.

La inteligencia artificial se ha abierto camino en el comercio y la inversión en el sector financiero. Las empresas Fintech ahora están utilizando IA para identificar buenas inversiones y oportunidades comerciales. Un ejemplo típico de este caso de uso son las aplicaciones de inversión automatizadas, también conocidas como «roboasesores». Los asesores automáticos utilizan IA para analizar millones de puntos de datos sobre acciones, bonos, materias primas o cualquier otro activo. El análisis les ayuda a ejecutar operaciones a los precios más óptimos.

Del mismo modo, los robots comerciales de IA se han vuelto omnipresentes. El comercio autodirigido es difícil (la mayoría de los comerciantes diarios pierden dinero), por lo que las personas a menudo optan por bots comerciales algorítmicos impulsados ​​​​por inteligencia artificial. Los bots comerciales son programas informáticos que comercian en función de ciertas condiciones, como cuando el precio de una acción cae por debajo de cierto nivel. Según Mordor Intelligence, se prevé que el sector del comercio algorítmico crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 10,5 % entre 2022 y 2027. No habrá un crecimiento tan significativo si los inversores no ven ganancias en el sector.

Hay algunos mercados dedicados para comprar estrategias comerciales automatizadas, por ejemplo, el mercado MQL5. Estos mercados permiten a los comerciantes comprar y utilizar robots comerciales desarrollados por programadores experimentados de la comunidad MQL5. La comunidad responde a las solicitudes de los comerciantes para el desarrollo personalizado. Si no tiene conocimientos de programación, puede enviar una tarea a MQL5 Freelance Exchange y obtener una respuesta de uno de los 1.200 desarrolladores profesionales familiarizados con el comercio algorítmico.

Los desarrolladores también usan IA para probar sus estrategias comerciales. Backtesting se refiere a probar modelos comerciales basados ​​en datos históricos. MetaTrader 5 Trading Strategy Tester es un excelente ejemplo de una plataforma que permite a los inversores probar estrategias de inversión basadas en IA.

Los fondos de cobertura, los fondos de capital privado, los fondos mutuos o cualquier otra empresa de inversión necesitan investigación para tomar decisiones informadas. Se dedica mucho tiempo y esfuerzo a la investigación en empresas de inversión. Sin embargo, el análisis manual es difícil y estresante. Por lo tanto, dichas empresas emplean inteligencia artificial para ayudarlas a analizar datos para identificar inversiones prometedoras. Por ejemplo, la IA puede inferir la frecuencia de las compras en las tiendas minoristas analizando los registros de tráfico. Con esta información, los fondos pueden saber qué cadena minorista ha tenido buenos trimestres e invertir en ellos antes de que publiquen sus informes oficiales de ganancias.

Seguro significa protección contra riesgos, por pequeña que sea la probabilidad de ocurrencia. Las pólizas de seguro son compradas por personas naturales y jurídicas, y las empresas reguladas que comercializan dichas pólizas consideran perfiles de riesgo para determinar sus precios. Ahora los proveedores de seguros están utilizando inteligencia artificial para evaluar los niveles de riesgo.

El sector de los seguros de automóviles es el caso de uso más típico de la IA en los seguros. Gracias a la inteligencia artificial, las aseguradoras de automóviles pueden recopilar y procesar datos en tiempo real de los sensores del automóvil para evaluar el estado del vehículo y el riesgo de accidente. También puede monitorear el comportamiento y desempeño de un conductor para determinar el riesgo de un accidente. Con esta información, pueden fijar mejor el precio de sus servicios y cobrar primas más bajas a los conductores “buenos” que a los “malos”.

Los proveedores de seguros también están utilizando IA para automatizar la liquidación de reclamaciones. Los bots de IA pueden guiar a un cliente a través del proceso de presentación y presentación de reclamos en un tono conversacional.

Apenas hemos tocado la punta del iceberg. La inteligencia artificial se utiliza en muchas otras áreas del sector fintech. Sin duda, la IA y el aprendizaje automático llegaron para quedarse, y cualquier empresa de servicios financieros que no los adopte se está perjudicando a sí misma.

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