Blog

El ecosistema financiero, y en particular el bancario, es una de las áreas con mayor potencial de aplicación de la IA debido, principalmente, a su gran capacidad de generar datos, al elevado volumen de transacciones y a la naturaleza cuantitativa de su actividad. Todo esto hace que pueda aprovechar al máximo la mayoría de los beneficios de la inteligencia artificial, entre los que destaca el sistema de aprendizaje automático.

Existen innumerables debates sobre qué tendencias relacionadas con tecnología IA marcarán la pauta de la innovación en el sector financiero. “Lo cierto es usando IA y RPA, los bancos están creando soluciones que reducen o eliminan los errores humanos en muchos procesos. Eso, a su vez, ayuda a reducir los problemas de seguridad que pueden resultar de esos errores”. Se enumeran las 6 tendencias más prometedoras para el sector financiero.

1.Innovación colaborativa: es la tendencia a complementar los recursos internos con múltiples fuentes externas con el objetivo de innovar. En este contexto, hay 2 líneas de trabajo que son compatibles entre sí:

a. El crowdsourcing: herramienta para externalizar microtareas que, cuando se realizan a gran escala, pueden generar valor y acelerar el proceso de innovación. Entre los mecanismos más populares del crowdsourcing destacan 3 estrategias: los open challenges, que ofrecen a las entidades financieras la opción de encontrar soluciones innovadoras con la ayuda de las plataformas públicas, los bug bounty, que son programas utilizados por las entidades de crédito para detectar puntos débiles en sus sistemas, y las plataformas, donde los pequeños bancos se sirven de especialistas para crear o solucionar alguna duda relacionada con la inteligencia artificial.

b. Fusiones, adquisiciones, alianzas, iniciativa empresarial y proyectos de incubación: dada la complejidad de la innovación en el mundo actual, las instituciones financieras son conscientes de que sus recursos internos son limitados, por lo que buscan incorporar estas soluciones formando alianzas o fusionándose con otras entidades.

2. Nuevos avances del aprendizaje automatizados: el aprendizaje automatizado está evolucionando, principalmente, hacia avances en aspectos operacionales y organizativos de las entidades financieras: AutoML y MLOps. El primero es una herramienta para desarrollar modelos que automaticen tareas repetitivas, mientras que el segundo es un conjunto de prácticas cuyo objetivo es integrar modelos de aprendizaje automático, desarrollo operacional y datos para ayudar a gestionar el ciclo de vida de una producción de aprendizaje automático, que generalmente es bastante complejo. Entre los principales beneficios del AutoML destaca la capacidad para automatizar la creación de modelos ML sin comprometer su calidad, igualando su implementación y reduciendo los tiempos de implementación y costes.

3. Edge AI: es una técnica computacional que recoge, analiza y procesa los datos muy cerca de la fuente (por ejemplo, un teléfono móvil). De esta forma, las entidades evitan enviar información a ubicaciones centralizadas y pueden procesar los datos en tiempo real. El éxito del 5G es especialmente interesante para esta tecnología, ya que proporciona información a tiempo real sobre las circunstancias o características del cliente (hábitos de compra, hobbies, etc.). Por lo tanto, esto abre la puerta a recomendaciones instantáneas de nuevos servicios financieros basados en programas de IA.

4. La influencia de la IA en el diseño estratégico de servicios: crear servicios de forma estratégica es cada vez más un catalizador de la IA, dado que genera nuevas oportunidades para mejorar la experiencia del cliente. Un ejemplo lo podemos encontrar en los chatbots inteligentes que proporcionan al cliente soluciones integrales de autoayuda y reducen la carga de trabajo de los call centers.

5. Contribución al desarrollo sostenible: la aplicación de la IA tiene un impacto positivo en el desarrollo sostenible, ya que facilita el lanzamiento de nuevos servicios que favorecen la inclusión y la educación financiera, así como el apoyo a la investigación a través del procesamiento de datos.

6. El uso ético de la IA: es un reto clave para decidir la adopción de estas nuevas tecnologías, ya que entidades como las instituciones financieras están bajo el control público por su responsabilidad en la concesión de préstamos, la gestión de activos y el tratamiento de los datos confidenciales de sus clientes.

Fuente: TyN MAGAZINE