Como hemos visto en anteriores posts, la inteligencia artificial ya ha recorrido un largo camino desde sus inicios, posicionándose como un elemento clave en distintos ámbitos y sectores pasando a ser ya un hecho en muchos aspectos de nuestra vida. Hoy veremos cómo se utiliza la inteligencia artificial en una de sus aplicaciones más interesantes.
En la gran mayoría de los casos prácticos de utilización de la inteligencia artificial, la base de la tecnología tiene que ver con la utilización de datos y cómo las empresas pueden hacer un uso eficiente de estos. En este apartado entra en juego la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, bien para tratar y analizar una gran cantidad de datos o bien para trabajar con un universo de datos más reducido en el caso del aprendizaje por refuerzo.
El aprendizaje por refuerzo, permite que la tecnología de la inteligencia artificial requiera una cantidad de datos menor que por ejemplo un big data, ya que utiliza el aprendizaje por patrones en los datos, sin ser guiado por un humano que previamente haya analizado los datos.
Potencial de uso en Fintech
Tradicionalmente en el sector bancario y fintech las relaciones personales con el cliente han sido la base para la toma de decisiones. En el mundo digital en el que vivimos, estas relaciones personales están cada vez más diluidas, y es ahí donde la AI se puede aprovechar, en muchas ocasiones, para recuperar esa relación en un perfil de cliente diferente al tradicional, utilizando datos e información que se comparen y den como resultado servicios o productos que el cliente necesite.
Inteligencia artificial en la toma de decisiones
El aprendizaje por refuerzo tiene un gran impacto en la toma de decisiones de gestión. Es aquí, donde el análisis de datos obtiene unos resultados enfocados a los requerimientos tanto de la diversificación de activos, como en los estilos de inversión.
Roboadvisors
Los roboadvisor son utilizados por los usuarios para la toma de decisiones financieras, tanto en fondos de inversión como en carteras de activos. En este ámbito, la inteligencia artificial puede tener en cuenta tanto datos de cotizaciones, como bonos, fondos de inversión, etc… y puede ayudar a hacer recomendaciones de cuándo comprar o vender. Estos sistemas son cada vez más utilizados en empresas financieras o startups con tecnología financiera.
Proceso comercial en las Fintech
El análisis predictivo de los usuarios y de la utilización de los servicios financieros puede afectar directamente a la estrategia comercial, tanto en la gestión de ventas, como en la captación de clientes y también en la optimización de recursos. De esta forma, permite que se actualicen las estrategias de captación o gestión, adecuándose a las necesidades de sus clientes.
Gestión para el cliente retail
Los servicios de inteligencia artificial enfocados a la gestión de carteras en diferentes segmentos del mercado, permite a los clientes retail o minoristas poder acceder a servicios de gestión o asesoramiento que, anteriormente, estaban reservados a grandes patrimonios y clientes más tradicionales de banca privada.
Esto se consigue utilizando también el aprendizaje automático, el cual permite por una parte, el análisis de diferentes activos diferenciando por perfiles de riesgo y reduciendo significativamente los costes que esto supone.
Inteligencia Artificial en los bancos.
La aplicación de la inteligencia artificial en los bancos actualmente se centra principalmente en tres puntos. El primero de ellos es el uso de chatbots para la atención al cliente a través de las webs del propio banco, con la finalidad de resolver problemas a los clientes a tiempo real. El segundo es la detección de fraudes, utilizando algoritmos que protejan tanto a los clientes, como al banco en la detección temprana de estos casos. El tercero son las aplicaciones crediticias en las que se encuentra automatizado el proceso de suscripción y decisión de cara al cliente.
Autor: Juan Esteve, Director del Departamento de Formación de Zonavalue.com
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