IA: una palanca clave de la fintech

La Tecnología Financiera se sirve de la Inteligencia Artificial como herramienta, por ejemplo, para mejorar la eficiencia, reducir costos y automatizar procesos, como la relación con el cliente y la seguridad cibernética. La aplicación de IA y las herramientas de aprendizaje automático (Deep learning) en el mercado financiero son un activo y una ventaja competitiva.

La sinergia entre Fintech e inteligencia artificial (IA) es presente y futuro. Fernando Guarneros Olmos, periodista especializado en tecnología, sostuvo que las fintech tuvieron un desarrollo acelerado en 2020, pues los usuarios se volcaron hacia ellas ante las condiciones sanitarias; el estudio World Retail Banking Report 2021 corroboró la tendencia en base a la experiencia de los clientes con la atención. El informe de Zion Market Research anunció en 2021 que el mercado global de IA en Fintech había acumulado ganancias de 9.530 millones de dólares en 2019 y previó ingresos de 73.700 millones para 2026. Según Forbes, además, el 65% de los expertos en administración de finanzas esperan cambios positivos con la aplicación de la tecnología a los datos en los diferentes servicios financieros.

FinTech, o Tecnología Financiera, es una innovación habilitada por la tecnología en el sector financiero. Algunas de las convergencias son la gestión de transacciones financieras, la detección de fraudes, la cognición mejorada, la simulación social y el monitoreo sobre las tendencias actuales del mercado, las oportunidades, el crecimiento de los ingresos y los posibles riesgos que obstaculizan el crecimiento.

Algunas áreas donde se aplica la IA dentro de las finanzas son:

• Detección de fraudes: los modelos de IA aprenden constantemente y se calibran ante nuevas amenazas a partir de patrones de comportamiento obtenidos. El reconocimiento de voz identifica la identidades con autenticaciones de dos factores.
• Credit Scoring: los modelos como la Red Neuronal Artificial predicen con alta precisión los riesgos de endeudamiento a partir de scorings.
• Gestión de cobranza: se ofrece información relevante y ayuda a los cobradores a evitar que las deudas aumenten, facilitando datos para la estructuración de estrategias y canales de cobro efectivos para cada particular.
• Comercio algorítmico: el aprendizaje automático utiliza instrucciones preprogramadas para analizar datos y tomar decisiones más rápido.
•  En seguridad cibernética se convierten preguntas frecuentes en conversaciones simuladas.

Los principales beneficios se pueden resumir en:

• Las entidades bancarias pueden obtener datos sobre la satisfacción de sus clientes, como patrones de devolución o la cantidad de créditos tomados.
• El aprendizaje automático.
• Los clientes pueden gestionar sus carteras con asesores automatizados o la gestión digital de capitales.
• La disminución de la inversión del capital, del tiempo de los trabajadores y el uso de herramientas, con chatbots, asesores automatizados, interfaces de IA y WhatsApp para clientes. Disponen de una gran capacidad de responder consultas básicas. Y pueden restablecer contraseñas olvidadas u otorgar acceso adicional.
• La participación humana se liberará de tareas repetitivas y atenderá situaciones más complejas. La IA les brinda soporte para agilizar y optimizar esa experiencia con el suministro de información y análisis de datos.

La inversión en servicios proactivos personalizados ofrece una mayor captación y retención de clientes para las organizaciones financieras. Esto significa enfrentar desafíos en la implantación, derivados de los cambios desde el punto de vista comercial y la transformación de la cultura empresarial, así como guiar la tecnología para dar respuesta a los negocios y generar más conexiones.