La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son pioneros en nuevas oportunidades de crecimiento en FinTech.
El uso de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) está cambiando el panorama de la industria de servicios financieros, con beneficios excepcionales tanto para los consumidores como para las empresas FinTech, incluidos procesos más eficientes, mejores análisis financieros y participación del cliente.
Según un estudio de adopción de Economist Intelligence Unit, el 54% de las organizaciones de servicios financieros con más de 5000 empleados han adoptado IA. El informe también encontró que el 86% de los ejecutivos de servicios financieros planean aumentar sus inversiones relacionadas con la inteligencia artificial hasta 2025. [1]
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Diferencias entre IA y ML
Aunque la inteligencia artificial y el aprendizaje automático a veces se usan indistintamente, son diferentes.
La IA es parte del campo más amplio de las ciencias de la computación que permite a las computadoras resolver problemas previamente manejados por el trabajo humano. Es un término genérico para las máquinas que pueden simular la inteligencia humana y tiene muchas aplicaciones en la sociedad actual, que incluye ML.
ML es una aplicación de IA que brinda a los sistemas la capacidad de aprender automáticamente de los datos y mejorar de la experiencia sin estar programados explícitamente. ML puede ayudar a generar, administrar y dar sentido a los datos, proporcionando información significativa.
Beneficios de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en los servicios financieros
Existen varios beneficios de utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la industria de servicios financieros. Las empresas que utilizan AI / ML para mejorar los modelos predictivos, en lugar de depender únicamente de trabajadores humanos, son capaces de procesar enormes cantidades de datos, optimizar los procesos de trabajo y reducir el fraude. Los siguientes son ejemplos en los que las tecnologías de aprendizaje automático se utilizan para innovar la experiencia de servicio al cliente dentro de los sectores financieros para impulsar la industria.
Beneficio #1: Menos sesgado
Los seres humanos son naturalmente propensos a los prejuicios. Es posible que inconscientemente hagan un uso selectivo de los datos o tomen decisiones intuitivas sobre otras personas en función de la edad, el género o la raza. En la mayoría de los casos, la IA estará menos sesgada que los humanos. Eso no significa que la IA sea completamente objetiva. Cuando un algoritmo se entrena con datos que están sesgados sistemáticamente, tomará decisiones sesgadas [1] [2]. Las organizaciones deberán mantenerse actualizadas para ver cómo la IA puede mejorar la equidad y dónde una combinación de ML e inteligencia humana puede reducir el sesgo. Esto puede ser particularmente útil en las áreas de servicio de préstamos y en la determinación de un nivel de crédito apropiado sin sesgos humanos.
Beneficio #2: Requiere menos tiempo
AI / ML es más rápido que los procesos manuales, porque los modelos se actualizan casi en tiempo real, o posiblemente en tiempo real. Cuando se integra en un sistema de toma de decisiones automatizado, un modelo puede predecir el comportamiento de millones de usuarios en segundos. Sería demasiado caro generar la misma potencia de procesamiento si los modelos predictivos fueran gestionados manualmente por personas que emitieran los mismos juicios. Este beneficio es útil para tomar decisiones complejas con respecto a los servicios financieros.
Beneficio #3: Mayor costo-beneficio
Los modelos predictivos están reemplazando o complementando las capacidades humanas porque pueden tomar decisiones más rápidas y, por lo tanto, más baratas que las que toman los expertos humanos. AI / ML a menudo es más barato de implementar que sus contrapartes humanas porque las actualizaciones las realizan algoritmos ML en lugar de humanos. Los costos iniciales de inversión y mantenimiento no se acercan a la contratación de expertos humanos altamente capacitados.
Beneficio #4: Mayor escalabilidad
AI / ML es capaz de manejar grandes conjuntos de microsegmentos. La microsegmentación impulsada por inteligencia artificial es el proceso de dividir grandes grupos de clientes creados a partir de técnicas tradicionales de macro-segmentación, lo que permite a las empresas interactuar con los clientes de formas más personalizadas y personalizadas. La microsegmentación significa una mayor probabilidad de tasas de conversión y una mejor orientación.
Beneficio #5: Mejora la fidelidad del cliente
Al aprovechar la inteligencia artificial para comprender mejor al cliente, aprovechar la toma de decisiones en tiempo real y el análisis predictivo, se puede mejorar la participación del cliente. El uso de motores de recomendación de productos, por ejemplo, ha demostrado ser eficaz para ofrecer una experiencia personalizada y aumentar los ingresos. Los motores de recomendación de productos son una aplicación especial de IA diseñada para proporcionar sugerencias para cada usuario en función de una serie de factores, incluido el comportamiento pasado, el comportamiento durante la sesión, la economía del producto y los comportamientos y preferencias de usuarios similares.
Beneficio #6: Mejora la prevención de fraudes
El fraude global está evolucionando más rápido de lo que los bancos pueden responder. Aunque la IA / ML no resuelve mágicamente estos problemas, sí permiten que los modelos reduzcan las falsas alarmas e identifiquen patrones de transacciones fraudulentas que pueden ser demasiado sutiles para que los humanos las noten. Además, AI / ML puede reducir drásticamente la lista de casos fraudulentos que deben ser revisados por expertos humanos. Los algoritmos pueden categorizar correctamente un mayor volumen de casos, antes de generar una lista de casos "demasiado cercanos para llamar" para la revisión de expertos. Esto brinda a los consumidores niveles más altos de seguridad y seguridad financiera.
Beneficio #7: Optimiza la evaluación de riesgos crediticios
Un algoritmo predictivo de IA puede devolver una evaluación inmediata del riesgo crediticio de un usuario, lo que permite a los representantes del cliente diseñar una oferta relevante. Esta técnica aumenta la eficiencia de las ofertas al acelerar el proceso general de evaluación del riesgo crediticio.
Estos son sólo 7 beneficios de adoptar AI / ML en los negocios. Cuando se usa correctamente, AI / ML puede complementar la toma de decisiones manual y la experiencia humana. AI / ML continuará impactando a los negocios en el futuro. En última instancia, estas tecnologías tienen menos que ver con reemplazar a las personas y más con brindar a los trabajadores humanos tecnologías que los ayuden a hacer su trabajo mejor o de manera más efectiva.
“Los modelos predictivos superan sistemáticamente a los expertos humanos en un 20-30%;
es decir, cometen entre un 20% y un 30% menos de errores o identifican un 20-30% más de casos importantes o rentables ". [2]
Cómo implementar AI / ML en los negocios
Desde elegir la herramienta adecuada con tecnología de inteligencia artificial hasta configurar las entradas de datos y los flujos de trabajo correctos, implementar la inteligencia artificial puede resultar engorroso para las empresas. Es necesario comprender cómo funciona la IA, las ventajas que crea y sus diversas aplicaciones. Para llevar su negocio al siguiente nivel utilizando AI / ML, puede ser útil asociarse con un especialista experimentado que comprenda cómo desarrollar e integrar una estrategia que se adapte mejor a sus requisitos.
Conclusiones
● La inteligencia artificial y el aprendizaje automático a veces se usan indistintamente, pero tienen diferentes definiciones. AI es un término genérico para máquinas que pueden simular la inteligencia humana, mientras que ML es un subconjunto de AI.
● Los modelos predictivos impulsados por AI / ML pueden ayudar a las empresas a aumentar los ingresos al ampliar los esfuerzos de análisis de datos para obtener información a un mayor volumen, calidad y velocidad.
● Si desea aplicar soluciones de inteligencia artificial en su empresa para mejorar los procesos comerciales, puede ser útil asociarse con un experto con conocimientos y experiencia profundos.
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