Los sistemas de seguridad sofisticados e inteligentes y los servicios de atención al cliente racionalizados son las claves del éxito empresarial. Las instituciones financieras, en particular, necesitan mantenerse a la vanguardia utilizando tecnología de vanguardia para optimizar sus IT y satisfacer las últimas demandas del mercado. El panorama bancario está en constante cambio, y la aplicación del machine learning en la banca podría decirse que todavía está en sus primeras etapas. Sin embargo, los bancos que utilizan IA y ML van a superar rápidamente a sus competidores.
Las soluciones de aprendizaje automático ya están arraigadas en el sector financiero y bancario. El 85% de los encuestados utiliza algún tipo de ML e IA, según una encuesta realizada en 2020 por el Cambridge Centre for Alternative Finance, y las empresas fintech están ligeramente por delante de los operadores tradicionales en la adopción de la IA. Por ejemplo, muchas empresas financieras ya han adoptado el aprendizaje automático en la gestión de riesgos (56%) y la generación de ingresos. El aprendizaje automático ofrece innumerables oportunidades para ofrecer soluciones bancarias personalizadas aprovechando los datos de los clientes.
En este artículo, examinaremos una serie de casos de uso y destacaremos los beneficios del ML en la banca, aportando sugerencias para implementar el ML en tu negocio.
Estadísticas del machine learning en la banca
Para corroborarlo, echemos un vistazo a algunas estadísticas recientes sobre la adopción del ML en el mercado fintech.
- Las empresas financieras emplean al 60% de todos los profesionales que tienen las habilidades para crear sistemas de IA.
- Los bancos de todo el mundo podrán reducir sus costes en un 22% para 2030 utilizando tecnologías de inteligencia artificial, ahorrando hasta un billón de dólares, según una previsión de la empresa de investigación Autonomous Next.
- Se espera que la tecnología de reconocimiento facial aumente su tasa de crecimiento anual de ingresos en más de un 20% en 2020, y que se implemente en el sector bancario para ayudar a prevenir el fraude con tarjetas de crédito.
- La implementación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la banca será fundamental para que las instituciones financieras sigan siendo competitivas y prosperen en el mercado en 2024; tanto la adopción de la banca web como la móvil entre los consumidores estadounidenses aumentará, alcanzando el 72,8% y el 58,1%, respectivamente, según Insider Intelligence.
- Se espera que el ahorro de costes agregado para los bancos gracias a las aplicaciones de IA sea de 447.000 millones de dólares en 2023, según el informe AI in Banking de Insider Intelligence.
A medida que el mundo avanza hacia el ML, es crucial considerar la transformación digital en las empresas financieras para reforzar el negocio, asegurándose de seleccionar las tecnologías específicas que mejor se adapten a su modelo de negocio.
A continuación se presentan algunas de las tendencias de ML e IA más impactantes en el sector de las tecnologías financieras que pronto se convertirán en estándares del sector:
Tendencias de ML en el ámbito fintech
1. El impacto del Metaverso
Todo el mundo habla del Metaverso. Este «mundo» virtual hiperconectado de interacciones y transacciones tendrá un profundo impacto en la industria fintech. La nueva frontera de las criptomonedas, los tokens digitales y las NFT está reestructurando las finanzas online. El metaverso da lugar a una serie de interesantes oportunidades, entre ellas:
- Compromiso colaborativo con los clientes. Las interacciones con los clientes y entre ellos se convierten en un sinónimo de la vida real, aunque mucho más fluidas y seguras. Por ejemplo, los clientes pueden asistir a un evento para inversores, participar en un programa patrocinado por el banco o elaborar planes de inversión para la jubilación con un asesor avatar.
- Nuevos productos y mercados. La economía del metaverso es una nueva fuente de crecimiento y oportunidades para que los bancos aseguren y presten contra bienes inmuebles virtuales, NFT y criptomonedas. La gente seguirá gastando dinero para poseer activos digitales y gastar dinero virtual en el mundo real. Los bancos podrán realizar interacciones con los clientes, como patrocinios reales para eventos virtuales o escaparates de sucursales. Incluso podrá introducir su PIN para obtener dinero en su cartera virtual, salir de una cita con su asesor avatar a un cajero automático o comprar un bolso después de examinarlo y «probarlo» virtualmente. ¡Las posibilidades son infinitas y alucinantes!
2. La IA conversacional y el compromiso de los clientes
Los clientes de hoy en día esperan una comunicación permanente con las empresas y respuestas rápidas. Las interacciones con las instituciones financieras impulsadas por la IA pueden satisfacer estas expectativas. Con la ayuda de la analítica de datos, los chatbots ML pueden crear experiencias interactivas naturales con resolución de problemas en tiempo real y un alto nivel de personalización.
3. Soluciones de IA de bajo código y sin código
Cada vez es más popular el desarrollo de soluciones de IA y ML altamente automatizadas para las finanzas adaptadas a las necesidades de tu negocio con la ayuda de herramientas de IA de bajo código o sin código. El 65% de las empresas están planeando utilizar soluciones de bajo código o sin código para reducir los costes de desarrollo de software y el tiempo de comercialización, lo que les permite adoptar rápidamente los cambios de la industria, según la investigación de Gartner. Con la IA de bajo código o sin código, incluso aquellos que no tienen una amplia experiencia en programación pueden crear, editar y actualizar aplicaciones que pueden ofrecer una experiencia de cliente perfecta.
Principales casos de uso del aprendizaje automático en la banca y las finanzas
Los bancos están ampliando constantemente su uso de ML para mejorar la experiencia del cliente y las operaciones de back-office.
Las herramientas de aprendizaje automático permiten a los bancos transformar sus flujos de datos en conocimientos prácticos, desde las operaciones hasta el desarrollo empresarial y el marketing. Por lo general, las empresas recurren a los casos de uso del aprendizaje automático en la tecnología financiera para obtener una asistencia más rápida, una seguridad más sólida y unos procesos fluidos y elegantes. Esta sección ilustrará los casos de uso de aprendizaje automático más populares en la banca.
1. Procesamiento de documentos y de la incorporación a la empresa
El aprendizaje automático en la banca va mucho más allá de la detección de fraudes y el procesamiento de transacciones. El procesamiento de documentos es tradicionalmente un proceso que requiere mucho esfuerzo y tiempo. El aprendizaje automático puede reducir en última instancia el tiempo dedicado a organizar, clasificar, etiquetar y procesar los documentos. En primer lugar, hay que pasar las copias por el proceso de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y, a continuación, los algoritmos de aprendizaje automático pueden procesar el texto de los documentos escaneados para analizar el contexto. Con la ayuda de esta información, el modelo de aprendizaje automático clasifica e indexa todo para futuras consultas.
El procesamiento de documentos basado en el aprendizaje automático también es útil para los bancos tradicionales que todavía dependen de los formularios en papel durante el proceso de incorporación de nuevos clientes. Tanto si se trata de escanear un documento de identidad como una factura, el aprendizaje automático es una herramienta altamente escalable y potente para la incorporación de nuevos clientes. Los clientes pueden abrir una cuenta bancaria en tan solo unos minutos, completando las comprobaciones necesarias en tiempo real. Estos casos de uso del aprendizaje automático ayudan a las empresas a establecer relaciones sanas y valiosas con sus clientes.
El proceso de incorporación de clientes se agiliza considerablemente gracias al aprendizaje automático. Puede determinar cómo los pequeños cambios en el viaje de decisión del consumidor influyen en las tasas de conversión. Al analizar miles de acciones de los usuarios, el aprendizaje automático ayudará a las organizaciones financieras a mejorar la forma en que los consumidores interactúan con sus sistemas. Además, el ML puede ofrecer a los nuevos empleados acceso a la información corporativa, a las cuentas de correo electrónico y a otros recursos de conocimiento de la empresa. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden eliminar el acceso de los empleados anteriores y realizar otras operaciones esenciales de seguridad del sistema.
2. Detección de fraudes
El fraude en el sector fintech se está convirtiendo en un problema común para muchas empresas, independientemente del número de clientes y del tamaño. El aprendizaje automático en finanzas puede evaluar conjuntos de datos sustanciales de transacciones simultáneas en tiempo real. Al mismo tiempo, el ML puede minimizar la aportación humana aprendiendo de los resultados y actualizando los modelos. Con la ayuda del aprendizaje automático, las organizaciones financieras pueden etiquetar los datos históricos como fraudulentos o no fraudulentos y seguir mejorando su capacidad para detectar posibles fraudes aprendiendo de los patrones de comportamiento anteriores. El ML puede ayudar a los bancos a identificar rápidamente la actividad de los usuarios, verificarla y responder a los ciberataques con rapidez y eficacia.
Además de la detección de fraudes basada en reglas, el aprendizaje automático permite examinar grandes cantidades de datos en tiempo real y minimizar la intervención humana. Además, mejora la experiencia del usuario al simplificar las medidas de verificación de la identidad. En la siguiente imagen hemos ilustrado algunas diferencias entre la detección de fraude basada en reglas y la basada en ML.
3. Cumplimiento normativo
Tratar con los asuntos regulatorios en el campo de la tecnología financiera y la banca requiere muchos recursos, especialmente en términos de tiempo y dinero. Aunque las empresas inviertan miles de millones de dólares en el cumplimiento de la normativa, esto no garantiza necesariamente un cumplimiento eficaz. Por eso, entre los principales casos de uso del aprendizaje automático en las finanzas se encuentran las aplicaciones tecnológicas de regulación (RedTech). Los algoritmos de aprendizaje automático pueden escanear y aprender de los documentos normativos, y pueden reconocer fácilmente las correlaciones entre las directrices. Pueden rastrear y supervisar los cambios normativos cuando se producen. Con la ayuda de los sistemas de aprendizaje automático, las organizaciones financieras pueden identificar automáticamente las anomalías, supervisar los datos de las transacciones y garantizar que todas las transacciones cumplan con los requisitos reglamentarios. En resumen, las ventajas del ML en la banca son las siguientes:
- El trabajo regulatorio puede llevarse a cabo más rápidamente con riesgos minimizados de incumplimiento, reduciendo los recursos de tareas manuales.
- Las máquinas pueden sustituir a los humanos en tareas complejas, computacionales y que requieren mucho tiempo.
- Las organizaciones financieras pueden cumplir con las leyes, reglamentos y otras expectativas de manera más estricta.
4. Calificación de créditos
El scoring crediticio es probablemente el caso de uso más prometedor del ML en la banca. Evalúa la capacidad de pago del cliente del banco y la probabilidad de que planifique el pago de la deuda. Como hay miles de millones de personas no bancarizadas en todo el mundo y menos de la mitad de la población tiene derecho a un crédito, hay una gran necesidad de soluciones de scoring crediticio. Las decisiones de scoring de aprendizaje automático se basan en varios datos, como la experiencia laboral, los ingresos totales, el análisis de las transacciones y el historial crediticio. Es un modelo matemático que se basa en metodologías contables y estadísticas. Como resultado, los modelos de aprendizaje automático pueden proporcionar evaluaciones de puntuación crediticia más personalizadas y sensibles y fiables y dar acceso al crédito a más personas. A diferencia de los calificadores humanos, los sistemas de aprendizaje automático pueden evaluar a los prestatarios sin prejuicios emocionales. Además, con la ayuda del aprendizaje automático en la banca, las empresas pueden eliminar los sesgos de género, raciales y otros sesgos conscientes o inconscientes y servir a un público más amplio de forma más equitativa. Como se puede ver, el ML en la puntuación de crédito trae toda una serie de beneficios, con los clientes recibiendo préstamos en unos pocos clics sin salir de sus casas.
5. Сustomer Retention
La asistencia práctica al cliente es una parte esencial de un negocio financiero de éxito. El aprendizaje automático en la industria financiera ayuda a las empresas a satisfacer las necesidades de sus clientes con ofertas y servicios personalizados mediante el análisis del comportamiento del cliente en el uso de los productos. El aspecto más crucial del ML en la retención de clientes es que ayuda a las empresas a controlar y prever la pérdida de clientes mediante el seguimiento de los cambios en su comportamiento. Adquirir nuevos clientes es mucho más caro que retener a los existentes. En este caso, el aprendizaje automático ayuda a las empresas a identificar a los clientes que están dispuestos a marcharse y a actuar rápidamente para retenerlos. Tanto si se trata de alguien que se olvidó del servicio como de un cliente que tuvo una experiencia negativa, el aprendizaje automático ayuda a aumentar la confianza de los clientes y a retener su interés durante más tiempo.
El aprendizaje automático es una poderosa herramienta que ayuda a los bancos en la atención al cliente. Las organizaciones financieras recurren a los sistemas de aprendizaje automático para agilizar el proceso de asistencia y determinar lo que necesita un cliente concreto. Además, los sistemas basados en ML aprenden de su experiencia y mejoran con el tiempo, y son capaces de procesar información cada vez más compleja.
Uno de los mejores ejemplos de uso de ML en la banca son los chatbots. Proporcionan una ayuda en tiempo real y similar a la humana que aumenta la experiencia del usuario y ahorra recursos organizativos a la empresa. Una gran ventaja de los chatbots es que aprenden sobre la marcha, lo que hace que las conversaciones entre empresas y clientes sean más naturales, personalizadas y, en última instancia, más útiles. Como resultado, toda una serie de organizaciones orientadas al servicio pueden beneficiarse de los chatbots inteligentes.
6. Pagos
El sector de los pagos también se beneficia de la incorporación del aprendizaje automático en los procesos de pago. La tecnología permite a los proveedores de pagos reducir los costes de las transacciones y, por tanto, atraer más negocio. Entre otras ventajas del aprendizaje automático en los pagos está la optimización del enrutamiento de los pagos en función de los precios, la funcionalidad, el rendimiento y mucho más. Al procesar diversas fuentes de datos, los sistemas de aprendizaje automático pueden asignar sin problemas el tráfico a la combinación de variables de mejor rendimiento. Esta característica permite a las organizaciones financieras ofrecer los mejores resultados a los comerciantes en función de sus objetivos específicos. En la actualidad, existen numerosas aplicaciones de aprendizaje automático para las finanzas en el mercado, que sirven como una excelente herramienta para que las empresas generen un profundo valor al resolver problemas generalizados. Con la ayuda del aprendizaje automático en el procesamiento de pagos, los proveedores de pagos pueden identificar si una transacción debe seguir adelante o ser dirigida primero a una página de verificación en dos pasos.
7. Invertir
La tecnología de aprendizaje automático también puede utilizarse para optimizar el funcionamiento de las empresas de inversión. Por ejemplo, las empresas de inversión aplican algoritmos basados en el aprendizaje automático para supervisar simultáneamente los resultados de las operaciones, las noticias financieras, los precios y otros recursos de datos para detectar patrones que modifiquen los precios de los documentos financieros. Los algoritmos pueden ejecutar operaciones a precios razonables, reduciendo los errores humanos que, de otro modo, podrían provocar pérdidas de millones de dólares.
El aprendizaje automático también hace que los mercados financieros sean más accesibles con los robo-asesores automatizados que hacen propuestas de inversión automáticamente basadas en las preferencias de un cliente. Este tipo de asesores pueden crear carteras personalizadas y ayudar a los clientes a cumplir sus objetivos financieros, como los fondos de jubilación, el ahorro o la protección contra la inflación.
8. Detección de anomalías
La detección de anomalías es una de las áreas más desafiantes en el sector de los activos de las organizaciones financieras. Las anomalías pueden producirse por accidentes, incompetencia o errores del sistema en los procesos cotidianos. Para el sector de la tecnología financiera, es fundamental detectar las anomalías, ya que pueden estar relacionadas con actividades ilegales como la captación de cuentas, el fraude, la intrusión en la red o el blanqueo de dinero, que pueden provocar resultados inesperados. Hay diferentes formas de abordar el reto de la detección de anomalías, y el aprendizaje automático es una de ellas. Los sistemas antifraude de aprendizaje automático para las finanzas pueden encontrar eventos sutiles y correlaciones en el comportamiento de los usuarios. Compara muchas variables en tiempo real y puede procesar grandes conjuntos de datos para identificar la probabilidad de transacciones fraudulentas.
La detección de anomalías en tiempo real ayuda a las instituciones financieras a responder rápidamente a las desviaciones, ahorrando miles de millones de dólares. La detección manual de anomalías no es escalable a millones de transacciones de consumidores cada día. En este sentido, los sistemas de detección de anomalías alimentados por el aprendizaje automático pueden mantener la capacidad de respuesta en tiempo real y peinar millones de puntos de datos cada segundo ayudando a las empresas financieras a aumentar su eficiencia.
Beneficios del aprendizaje automático en la banca
Los bancos recurren a los sistemas de aprendizaje automático por múltiples razones. A continuación, enumeramos los beneficios más comunes que las organizaciones financieras obtienen del ML.
1. Ofertas personalizadas
Una gran variedad de información sobre el comportamiento de los usuarios permite a los bancos averiguar qué quieren los clientes en cada momento y por qué están dispuestos a pagar. Por ejemplo, basándose en los anuncios que el cliente estaba mirando, los bancos pueden ofrecer préstamos personalizados tras analizar todos los posibles riesgos y su solvencia. Optimizar la huella del cliente ayuda a los bancos a descubrir tendencias sutiles en el comportamiento del cliente y a crear una experiencia más personalizada para cada cliente.
2. Reducción de costes y riesgos operativos
Además, la interacción humana aporta muchos beneficios, y hay una desventaja importante. Los errores siguen siendo habituales y pueden provocar graves pérdidas. Incluso los empleados con experiencia pueden tomar decisiones equivocadas que influyen en la responsabilidad de la empresa. Por eso, los bancos y otras instituciones financieras incorporan activamente sistemas de Ml e IA para las finanzas en sus operaciones. Por ejemplo, el software de automatización de procesos robóticos (RPA) se utiliza para imitar las tareas digitales realizadas por los humanos y reducir muchos de los procesos propensos a errores (por ejemplo, con la introducción de datos de los clientes a partir de formularios o contactos). Con la ayuda del procesamiento del lenguaje natural y otras tecnologías de ML, tales bots RPA, se puede manejar una amplia gama de flujos de trabajo bancarios.
3. Mejora de la toma de decisiones sobre préstamos y créditos
Otro beneficio de los servicios de aprendizaje automático e inteligencia artificial en la banca es que ayudan a los bancos a tomar decisiones sobre préstamos y créditos más seguras e informadas. En la actualidad, muchos bancos son eficientes al utilizar el historial de crédito, las transacciones bancarias y las referencias de los clientes para determinar si una empresa o un individuo es solvente. Además, los sistemas basados en ML pueden observar patrones y comportamientos para ver si un cliente con un historial crediticio limitado es un buen cliente de crédito. El único problema de los sistemas basados en ML es que pueden tener problemas de sesgo, y todo ello se debe a la forma en que se entrenan los modelos de ML. Sin embargo, muchas instituciones están deseosas de utilizar sistemas de aprendizaje automático en la banca para eliminar el sesgo y llevar la ética a sus procesos de entrenamiento de ML.
4. Mejora de la evaluación de las inversiones
El proceso de valoración de inversiones consta de múltiples y complejos cálculos. El método incluye la colaboración de diferentes equipos responsables de varios aspectos de la gestión de activos de inversión, especialistas en productos y gestores de carteras. Estos equipos deben considerar diferentes enfoques de inversión. La solución de ML para esto es una aplicación que puede procesar grandes cantidades de datos de otras fuentes en tiempo real mientras aprende los sesgos y las preferencias con respecto a la tolerancia al riesgo, las inversiones y el horizonte temporal.
5. Detección de fraudes y cumplimiento de la normativa
Ya hemos hablado de la detección del fraude en los casos de uso del aprendizaje automático en la sección de banca. La idea principal es que, con la ayuda de los sistemas de aprendizaje automático, se pueden cribar grandes cantidades de datos aplicando diferentes algoritmos e identificando el fraude. Cuando se trata del cumplimiento de la normativa, el asistente virtual de ML ayuda a los bancos a supervisar las transacciones, vigilar el comportamiento de los clientes y registrar la información en sistemas adicionales de cumplimiento y regulación, minimizando el riesgo general.
