6 Formas en las que la IA está transformando la industria financiera

La tecnología ha estado a la cabeza de la evolución de la mayoría de las empresas e industrias del mundo. ¡Y la industria financiera no es diferente!

Más bien, Fintech (Finanzas + Tecnología) ha abierto una gran cantidad de opciones para que las firmas financieras comprendan a sus clientes y diseñen productos de acuerdo con lo que quieren y esperan de la industria. La Inteligencia Artificial ha estado a la vanguardia de esta evolución.

Las aplicaciones bancarias cada vez mayores con su fácil acceso, sitios web bancarios que facilitan la banca por Internet, compañías de seguros que ofrecen productos personalizados, plataformas en línea que brindan servicios financieros a bajos costos de servicio; son algunos ejemplos ampliamente utilizados de este espacio empresarial en evolución.

Alcance de la inteligencia artificial en la gestión financiera

El sector ha experimentado un crecimiento sin precedentes en términos de ventas e inversiones. El mercado global de Fintech fue valorado en $ 111,240.5 millones en 2019 y se espera que crezca a una tasa compuesta anual de 9.2% a casi $ 158,014.3 millones para 2023. Según un informe de Statista, el valor de una inversión en empresas Fintech ascendió a aproximadamente 136 mil millones de dólares estadounidenses. en 2019. Analicemos ahora las razones de este crecimiento récord:

1. Automatización
Dado que la tecnología y sus herramientas empoderadas han sido parte de nuestras vidas, los humanos hemos intentado desarrollar dispositivos que puedan pensar y decidir como mentes humanas y hacer cosas de forma autónoma. Esto es exactamente lo que pretende lograr la Inteligencia Artificial.

Por ejemplo: Se promociona que todos los ciudadanos indios tengan su propia puntuación CIBIL (Credit Information Bureau (India) Limited) personal, que de hecho es un resumen numérico de 3 dígitos del historial crediticio de un consumidor y un reflejo del perfil crediticio de la persona. Es en este puntaje que las personas reciben préstamos, ofertas de inversión bancaria, etc. Pero, ¿cree que este puntaje lo calculan los individuos que forman parte de la organización? ¡No mi querido! Es nuevamente un algoritmo basado en Inteligencia Artificial y una herramienta de software que procesa los datos necesarios para proporcionar soluciones exactas en términos de números.

Hace tiempo que pasó el tiempo en que las personas hacían colas en bancos, oficinas de correos, etc. para invertir sus fondos. Ahora, simplemente necesitan abrir el sitio web o la aplicación móvil necesarios y hacer el trabajo al instante. Ya sea un préstamo de automóvil o un seguro de automóvil, todo se puede resolver a través de plataformas fintech autónomas. La IA generalmente se ha hecho cargo de todas las tareas mundanas y repetitivas de la industria, incluida la presentación y el análisis de solicitudes de crédito, préstamos y tarjetas, etc. Esto ayuda a reducir significativamente los costos de adquisición de usuarios y el tiempo de incorporación del cliente, lo que lleva a una mejor experiencia del cliente y también a los profesionales contratados. pueden hacer un mejor uso de su tiempo, solucionando problemas de alto nivel, que todavía parecen requerir la intervención humana.

2. Seguridad
El auge y auge de la tecnología financiera ha sido una de las razones del aumento en el número de estafadores que siempre están atentos a las vulnerabilidades de los usuarios para engañarlos robando dinero de sus cuentas financieras. El pirateo de tarjetas de usuario, cuentas bancarias, etc. son ejemplos de esta creciente amenaza. Estos problemas de seguridad también pueden aumentar el costo de mantenimiento de la aplicación de una empresa a largo plazo. Lo bueno es que la solución a estos problemas también se encuentra en la tecnología. Dado que los algoritmos basados ​​en inteligencia artificial pueden entrenar software para analizar los datos del usuario, también se puede utilizar para concentrarse en actividades falsas, transacciones sospechosas y patrones centrados en el fraude. Esto permite una detección más rápida de irregularidades, lo que lleva a los equipos de TI y profesionales interesados ​​a tomar acciones instantáneas.

También ha habido una evolución de tecnologías como Blockchain (bajo el ámbito de la IA) que permite transacciones (¡ya sean datos o fondos!) De una manera muy segura en tiempo real.

3. Evolución de productos y servicios
La inteligencia artificial es básicamente la tecnología subyacente para hacer que el hardware y el software sean “inteligentes”. Por lo tanto, cuando las aplicaciones móviles, los sitios web, las plataformas de datos, las encuestas, etc., recopilan y almacenan millones de datos en forma de Big Data (una tecnología bajo el ámbito de la IA) y luego los analizan con algoritmos de IA; ayuda a las empresas a comprender los requisitos y expectativas de los usuarios. Dado que los activos financieros, como los fondos de inversión, etc., se basan directamente en las elecciones del usuario y la discreción para el éxito; los datos recopilados y su análisis ayudan a las instituciones financieras a crear estos productos. Por ejemplo: cuando las instituciones financieras obtuvieron datos sobre el aumento de la confianza de los usuarios en el “oro” como activo; condujo al desarrollo de varios productos relacionados con las inversiones en oro.

Básicamente, la tecnología cognitiva y la inteligencia artificial han impulsado la presencia digital general de los bancos y los han ayudado a seguir siendo competitivos y viables en esta era de competencia sin fin.

4. Chatbots para CRM
La era de la pandemia nos ha hecho a todos conscientes de las limitaciones de los humanos y su disponibilidad en tiempos difíciles. Con menos mano de obra disponible, las empresas de todo el mundo vieron la inclusión de chatbots basados ​​en inteligencia artificial en varias industrias (¡en la mayoría de los sitios web y aplicaciones!) Y los desarrolladores de aplicaciones financieras no fueron diferentes. Con un tiempo de lapso cero y una resolución instantánea de los problemas de los usuarios, han estado ayudando a las empresas financieras a mantenerse al tanto del juego de CRM (gestión de relaciones con el cliente), con o sin ejecutivos de atención al cliente. De hecho, los chatbots son cada vez más inteligentes y parecen multiplicar la experiencia del usuario y la satisfacción del cliente.

5. Comercio Los
mercados y las firmas financieras simplemente no funcionan con los sentimientos e inclinaciones actuales de los inversores. De hecho, las tendencias y el análisis futuros son de suma importancia para estas empresas que tienden a comerciar en diferentes aspectos del mercado y se benefician de sus volatilidades. La inteligencia artificial ayuda a estas firmas financieras a garantizar rendimientos hasta cierto punto a raíz de los patrones del mercado y los gráficos de la empresa que analizan con años de datos. Los gobiernos también pueden utilizar estas herramientas de software para una formulación de políticas más eficaz.

6. Mitigación de riesgos
Todos somos conscientes de que todas las decisiones financieras, tanto para las firmas financieras como para los usuarios, implican riesgos. Pero, dado que la inteligencia artificial tiende a procesar decenas de patrones de datos y huellas digitales generales de los consumidores, pueden ayudar a reducir significativamente estos riesgos, especialmente para las empresas financieras. Por ejemplo, cuando un usuario solicita un préstamo o una tarjeta de crédito; Estos algoritmos pueden rastrear sus registros anteriores para analizar si vale la pena tomar el riesgo o no. Además, ahora hay nuevas empresas basadas en inteligencia artificial como ‘Wallet’ que analizan los patrones de los usuarios y los asesoran sobre inversiones que ayudarían a reducir sus riesgos financieros generales y aumentar los retornos.

La
IA es la nueva columna vertebral de las decisiones financieras El debate sobre la inclusión o exclusión de la IA en las finanzas ha terminado hace mucho tiempo (¡aunque la inclusión de la IA tuvo muchos críticos!). La tecnología ha transformado la industria en una máquina bien engrasada que se alimenta de datos valiosos y su análisis y patrones confiables. Está aquí para quedarse y su uso en evolución indicado en los indicadores anteriores es una amplia prueba.

Fuente: Andrea Laura.