¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA) en las finanzas? El futuro del mundo financiero

La Inteligencia Artificial está transformando el sector de los servicios financieros al mejorar la comodidad del cliente, impulsar la productividad empresarial mediante la automatización y gestionar operaciones complejas como el procesamiento de grandes cantidades de datos y la identificación de tendencias que serían imposibles para los humanos.

Sin embargo, la integración de la IA en las finanzas conlleva su propio conjunto de retos y precauciones. Las empresas tienen que abordar cuestiones como seleccionar el software adecuado y garantizar el cumplimiento de las normas reglamentarias y éticas.

En este artículo, exploramos las razones para implantar la IA en los servicios financieros, profundizaremos en los casos de uso habituales de la IA en las finanzas, examinaremos los retos actuales a los que se enfrentan las instituciones financieras y debatiremos las tendencias emergentes que configurarán el futuro de la IA en las finanzas.

¿Qué es la IA en las finanzas?

La inteligencia artificial en las finanzas se refiere a un conjunto de tecnologías avanzadas diseñadas para reproducir la inteligencia humana y los procesos de toma de decisiones. Estas tecnologías permiten a las instituciones financieras analizar datos complejos, automatizar operaciones, tomar decisiones de inversión informadas y mejorar las medidas de seguridad para proteger las actividades financieras.

Las tecnologías de IA que se utilizan en el sector financiero incluyen:

• El aprendizaje automático (ML) permite a los sistemas aprender y mejorar de forma autónoma mediante redes neuronales. Al introducir grandes cantidades de datos en los algoritmos de ML, las instituciones financieras pueden entrenar modelos para resolver problemas específicos y obtener información para la mejora continua.
• El aprendizaje profundo (DL) es una técnica de ML especializada que utiliza redes neuronales multicapa, lo que permite a los sistemas aprender de grandes conjuntos de datos, como los historiales de transacciones financieras. El DL se utiliza en la puntuación crediticia, el comercio algorítmico, los chatbots y la lucha contra el blanqueo de dinero.
• El procesamiento del lenguaje natural (NPL) se centra en la comprensión del lenguaje humano. En finanzas, el NPL analiza conversaciones de clientes, noticias, documentos normativos, comunicación interna como transcripciones de reuniones y otros textos para apoyar la automatización de procesos y descubrir perspectivas basadas en datos.
• La visión por ordenador (CV) permite a los ordenadores interpretar y comprender imágenes y videos digitales. En finanzas, la CV se utiliza para tareas como el procesamiento de cheques, la supervisión de activos físicos, el análisis de expresiones faciales, etc., para combatir el fraude y obtener información.

Al aprovechar la IA, el sector financiero puede optimizar el rendimiento, aumentar sus niveles de productividad, reducir los riesgos y ofrecer una experiencia al cliente que satisfaga las cambiantes demandas del mercado.

Cómo se utiliza la IA en los servicios financieros

Actualmente, las principales funcionalidades de la IA en las organizaciones financieras incluyen el procesamiento y análisis de datos para recopilar rápidamente información, identificar tendencias y desviaciones de estas tendencias, y automatizar los flujos de trabajo y la comunicación. Estas aplicaciones pueden reportar importantes beneficios empresariales.

Los algoritmos de IA pueden automatizar las tareas manuales, permitiendo a los empleados centrarse en el trabajo de mayor valor. Por ejemplo, los chatbots de IA gestionan ahora las consultas rutinarias de atención al cliente sobre saldos de cuentas y pagos, liberando a los empleados para tareas más complejas.

La automatización de la recopilación y el análisis de la información respalda los procesos de KYC y de diligencia debida con el cliente, ayudando a los profesionales de las finanzas a verificar a los clientes y las transacciones, y mejorando la prevención y detección del fraude. Los modelos de aprendizaje automático pueden analizar millones de transacciones para detectar patrones sutiles que indiquen fraude con mayor rapidez y precisión que los humanos.

Además, al analizar los datos de los clientes y automatizar las conversaciones, los agentes de IA pueden ofrecer recomendaciones personalizadas de productos basadas en el historial de transacciones y los patrones de gasto. Esto no sólo mejora la experiencia del cliente, sino que también afecta positivamente a las tasas de conversión de las empresas.

En general, la IA en finanzas apoya las siguientes actividades:

• Personalización
• Gestión de riesgos
• Detección del fraude
• Cumplimiento normativo
• Diligencia debida sobre el cliente
• Apoyo al front-office
• Previsión y modelos predictivos
• Inteligencia empresarial

Beneficios de la IA financiera

Mejora de la excelencia operativa

La IA agiliza las operaciones de las organizaciones financieras ayudándolas a evitar errores que pueden cometer fácilmente los trabajadores humanos debido al volumen de datos y operaciones. Los procesos rutinarios, como la introducción de datos, el procesamiento de transacciones y las comprobaciones de cumplimiento, son propensos a enfrentar errores cuando se realizan manualmente. Los sistemas de IA, sin embargo, pueden ejecutar estas tareas con gran precisión y coherencia, garantizando precisión y fiabilidad.

Con su capacidad para procesar vastos conjuntos de datos, la inteligencia artificial mejora la precisión de la previsión, la planificación y el modelado. Por ejemplo, en la previsión de ventas, los algoritmos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones que los humanos podrían pasar por alto. Esto conduce a predicciones más precisas y a una mejor toma de decisiones.

Mejor experiencia del cliente

La IA mejora la forma en que los profesionales de las finanzas se relacionan con los clientes y automatiza las interacciones rutinarias con los clientes, haciendo que los servicios sean más accesibles. Por ejemplo, los clientes pueden solicitar préstamos y tarjetas de crédito y recibir respuestas inmediatas de un bot de chat de IA sin esperar a que haya un agente disponible. El mismo bot de IA puede marcar casos más complicados que requieran intervención humana, garantizando que todos los clientes reciban una atención oportuna y adecuada, lo que conduce a una mayor satisfacción general.

Además, la IA permite a los profesionales de las finanzas ofrecer interacciones más personalizadas. Los departamentos de marketing pueden utilizar datos basados en IA para adaptar sus campañas, mientras que los representantes de ventas y los agentes de atención al cliente pueden ofrecer comunicación y experiencias personalizadas.

Por ejemplo, en la gestión de patrimonios, un asistente de IA puede recopilar datos de varios sistemas para preparar resúmenes completos para las presentaciones a los clientes, apoyando a los asesores con información precisa y oportuna. La automatización impulsada por IA también puede ofrecer recomendaciones personalizadas a los clientes, creando oportunidades de venta.

Aumento de la productividad

La IA aumenta la productividad de las organizaciones financieras automatizando tareas que consumen mucho tiempo, como los estudios de mercado o la detección de fraudes, lo que reduce la carga de trabajo de los empleados y minimiza los errores.

Además, las tareas automatizadas se realizan a mayor velocidad, lo que significa un mayor volumen de operaciones con menos recursos dedicados. Por ejemplo, los algoritmos impulsados por IA pueden ejecutar operaciones a gran velocidad y con precisión, optimizando las estrategias de negociación y aumentando los beneficios, al tiempo que reducen la necesidad de intervención manual.

Mejora de la toma de decisiones gracias al conocimiento de los datos

La IA ayuda a la toma de decisiones en las organizaciones financieras al desvelar perspectivas más profundas a partir de datos estructurados y no estructurados. Revela patrones y tendencias que sería imposible que los humanos detectaran por sí solos. Este análisis avanzado de datos permite a las instituciones financieras tomar decisiones estratégicas más informadas, mejorando en última instancia su rendimiento.

Por ejemplo, los bancos pueden utilizar algoritmos de IA para analizar rápidamente los datos y las noticias del mercado para mejorar la gestión del riesgo y orientar las decisiones de inversión y las estrategias de negociación.

Mejora de la seguridad

Los sistemas de IA y los modelos de aprendizaje automático pueden detectar posibles amenazas con mayor eficacia que los analistas humanos, gracias a los cálculos y análisis de las transacciones en tiempo real. Al vigilar de cerca el comportamiento de las compras y compararlo con los datos históricos, la IA puede señalar actividades anómalas, alertar automáticamente tanto a la institución como al cliente para que verifiquen la compra o transferencia en tiempo real y, si es necesario, tomen medidas para resolverlo.

IA para las finanzas: Casos de uso habituales

Las aplicaciones de las herramientas de IA en el sector financiero se amplían y evolucionan constantemente junto con la propia tecnología. He aquí una lista de casos de uso actuales de la IA que pueden aportar valor empresarial a cualquier institución financiera.

• Automatización de procesos bancarios tradicionalmente manuales. La IA puede automatizar tareas repetitivas y lentas, permitiendo a las instituciones financieras procesar grandes cantidades de datos con mayor rapidez y precisión. Por ejemplo, los sistemas ERP con tecnología de IA incorporada pueden ahora escanear facturas físicas, identificar la información clave, como el nombre del proveedor, los materiales comprados y el coste asociado, e introducirla en sus sistemas ERP automáticamente. Oracle utiliza sus soluciones de IA para la contabilidad con el fin de agilizar sus informes financieros habituales, lo que libera a su equipo financiero para realizar tareas que requieren más atención.
• Atención al cliente. Los chatbots de IA conversacional permiten a los clientes bancarios acceder a la información de sus cuentas de forma rápida y eficaz las 24 horas del día. Estas tecnologías reducen la necesidad de intervención humana, ofrecen atención al cliente y recomendaciones personalizadas y mejoran la protección contra el fraude y la ciberseguridad para los consumidores. Podrías trabajar con un asistente de IA para enviar tus asuntos y seguir su progreso sin esperar a que un empleado humano responda durante el horario laboral de la empresa. Por ejemplo, American Express ofrece un chatbot llamado Ask Amex para disputar cargos. Los agentes de IA ayudan a resolver las compras legítimas marcadas sin tener que esperar ni lidiar con sitios web confusos. Los clientes pueden dar los detalles de la transacción marcada al agente de IA, que puede ayudarles a explicar la transacción, subir recibos y verificar su identidad.
• Ciberseguridad. Con la IA, puedes automatizar la ciberseguridad supervisando y analizando continuamente la actividad y el tráfico de red para detectar, prevenir y responder a ciberataques y amenazas.
• Detección y prevención del fraude. Gracias a los modelos ML y al aprendizaje profundo, la IA puede analizar el comportamiento de compra de los clientes y activar alertas cuando se identifiquen patrones inusuales, como transacciones fraudulentas, delitos financieros o suplantación de identidad en el comercio. Esto mejora la seguridad en el comercio, la banca online y las transacciones con tarjeta de crédito.
• Planificación financiera para los clientes. La IA puede ayudar a las personas a gestionar sus finanzas personales analizando objetivos, patrones de gasto y tolerancia al riesgo para desarrollar consejos presupuestarios y estrategias de ahorro. Los agentes de IA utilizan algoritmos sofisticados para proporcionar asesoramiento de inversión asequible y personalizado, basado en los objetivos de los clientes, su tolerancia al riesgo y las condiciones del mercado. Por ejemplo, un asistente de investigación de IA puede ayudar a identificar oportunidades fiables y recomendar cómo capitalizarlas, mientras que un coach financiero impulsado por IA generativa puede ayudarte a tomar decisiones más inteligentes con tus gastos.
• Comercio. La IA puede utilizarse en algoritmos de negociación que analizan las tendencias del mercado y los datos históricos, permitiendo una toma de decisiones y una ejecución de las operaciones más rápidas que las capacidades humanas.
• Elegibilidad de préstamos. Las entidades crediticias están utilizando la IA para analizar rápidamente los datos y determinar la solvencia de los clientes. Al automatizar la evaluación de riesgos, la puntuación crediticia y la verificación de documentos, la IA mejora la predicción y evaluación de los riesgos de los préstamos, agilizando el proceso de aprobación para los prestatarios.
• Cumplimiento. La IA puede rastrear y automatizar los procesos de supervisión y elaboración de informes para garantizar el cumplimiento de la normativa local e internacional.
• Puntuación crediticia. La IA puede analizar diversos datos más allá de los registros financieros, como la actividad en las redes sociales y el comportamiento en línea, para extraer información y evaluar la fiabilidad y la elegibilidad crediticia de los clientes.
• Gestión de riesgos. La IA puede analizar grandes conjuntos de datos para ayudar a las organizaciones financieras a evaluar y mitigar los riesgos con precisión, mejorando así la seguridad y la estabilidad del sector financiero.
• Comunicación y recomendaciones de marketing personalizadas. La IA puede proporcionar recomendaciones personalizadas de productos y servicios financieros, como asesoramiento de inversión u ofertas bancarias adaptadas a los recorridos de los clientes, las interacciones con sus compañeros, las preferencias de riesgo y los objetivos financieros. Además, mediante el análisis de los recorridos de los clientes, la IA generativa puede ayudar a crear correos electrónicos y campañas en línea específicos que conduzcan a mayores conversiones y mejores resultados empresariales.
• Procesamiento de documentos. La IA puede extraer y analizar datos de los documentos para agilizar los procesos que requieren gran cantidad de documentos, como la gestión de préstamos y el descubrimiento de oportunidades de inversión. Este informe proporcionado por Forrester describe una compañía de seguros que utiliza un agente analítico de texto para renombrar, archivar y categorizar documentos. Según los propietarios de la empresa "Con los agentes de IA, pudimos eliminar el 25% de la responsabilidad de los asistentes, permitiéndoles centrarse en tareas más significativas en lugar de en el trabajo mundano. Tareas como renombrar documentos son actividades que hacen perder el tiempo y aplastan el espíritu de todos".
• Desarrollo de aplicaciones empresariales con IA generativa. La combinación de herramientas no-code y la IA generativa permite a las organizaciones de servicios financieros desarrollar sus propias aplicaciones empresariales para reforzar aún más su transformación digital. Por ejemplo, Creatio.AI te permite crear aplicaciones para automatizar procesos empresariales únicos basados en instrucciones de lenguaje natural.

Retos en la implantación de la IA financiera

Aunque la tecnología de IA puede aportar un valor empresarial increíble a las organizaciones de servicios financieros y a los líderes empresariales, todavía existen algunos retos. En esta sección, hemos querido repasar los retos que plantean las herramientas de IA y dar consejos sobre cómo resolverlos.

Fallos en la comunicación

A pesar de las muchas ventajas de la IA conversacional, los clientes de las empresas de servicios financieros pueden percibirla negativamente debido a las imperfecciones de la comunicación no humana. Los chatbots de IA pueden parecer demasiado impersonales o formulistas, y su capacidad para resolver cuestiones complejas es limitada, lo que provoca frustración y reduce el compromiso.

Para combatir estos problemas, es crucial diseñar e implantar cuidadosamente una tecnología sofisticada que pueda gestionar consultas complejas y ofrecer respuestas personalizadas. Asegúrate de que tus bots son capaces de comprender y responder adecuadamente a una amplia gama de interacciones con los clientes y de que transferirán la conversación a un agente humano en el primer momento de falta de comunicación y frustración.

Además, la actualización periódica de los algoritmos de IA para imitar mejor las interacciones similares a las humanas y la supervisión de los comentarios de los clientes pueden ayudar a mantener un alto grado de satisfacción de los clientes.

La necesidad de recursos de desarrollo excepcionales

Las empresas suelen situar los problemas logísticos y de desarrollo cuando hablan de los fallos en el lanzamiento de sus proyectos de IA. Desarrollar tecnología de IA a medida suele requerir muchos ingenieros de software con talento, lo que hace que estas herramientas sean inaccesibles para algunas organizaciones.

Las empresas deben dar prioridad a una asignación inteligente de recursos, elegir un software de automatización empresarial eficaz y aprovechar las herramientas no-code para mitigar este problema. Asegúrate de que los profesionales cualificados se dirigen a áreas de alto impacto. Seleccionar plataformas sólidas de automatización empresarial con potentes herramientas de IA listas para usar acelera el proceso de implantación.

Las plataformas de desarrollo no-code, como Creatio, permiten a las instituciones crear sus propios modelos ML sin necesidad de grandes conocimientos de codificación. Este enfoque no sólo reduce la dependencia de desarrolladores especializados, sino que también acelera los plazos del proyecto y aumenta la flexibilidad, mejorando en última instancia las posibilidades de éxito de la implantación del proyecto de IA.

Infraestructura informática y de datos necesaria para la IA

Gestionar cargas de trabajo de IA con volúmenes de datos masivos y entrenamiento intensivo de modelos puede resultar prohibitivamente caro debido a la potencia de servidor necesaria. Aunque muchas instituciones optan por la infraestructura en la nube, los estrictos requisitos normativos en torno a la seguridad y la residencia de los datos a menudo suponen barreras para la adopción de la nube.

El volumen de datos no estructurados en las organizaciones es otro reto. Es esencial disponer de datos limpios y representativos para entrenar los modelos de IA, ya que la calidad de estos modelos depende directamente de la calidad de los datos utilizados. Para que las soluciones de IA funcionen eficazmente, los datos deben estar organizados de forma ordenada.

Sin embargo, muchos bancos tienen arquitecturas de datos fragmentadas que abarcan sistemas de décadas de antigüedad. Además, integrar las herramientas modernas de IA con estos sistemas informáticos tradicionales puede resultar complicado.

Se recomienda implantar procesos sólidos de gestión de datos para garantizar su calidad e integridad. También puedes utilizar herramientas empresariales personalizables que faciliten la gobernanza de los datos y la integración de la IA con tu sistema.

Seguridad y cumplimiento

Las organizaciones financieras manejan a diario información personal sensible, por lo que la seguridad es una gran prioridad. Las soluciones de IA deben proteger estos datos y cumplir las normativas específicas del sector y de la región, desde las decisiones crediticias hasta la vigilancia del comercio. Este cumplimiento implica a menudo un amplio mantenimiento de registros y una documentación modelo.

Asegúrate de que los sistemas de IA que utilizas cuentan con sólidas medidas de seguridad para proteger la información sensible y están diseñados para cumplir las directrices específicas del sector y de la región. Además, revisa las capacidades de gobernanza que ofrecen las plataformas que utilizas y establece procedimientos de gobernanza proactivos.

Ética de la IA

La IA, entrenada con datos proporcionados por humanos, puede inadvertidamente captar e incorporar sesgos en sus modelos, lo que puede conducir a decisiones discriminatorias. Por ejemplo, si los datos históricos sobre las puntuaciones crediticias reflejan sesgos contra determinados grupos demográficos, un modelo de IA entrenado con estos datos podría seguir perjudicando a estos grupos.

Para combatir este problema, las instituciones financieras deben establecer una supervisión sólida y unas normas claras para la aplicación de la IA y aplicar estas estrictas directrices éticas.

Cómo la plataforma no-code impulsada por IA de Creatio revoluciona los servicios financieros

Creatio es una plataforma no-code para automatizar flujos de trabajo y CRM que incorpora en gran medida la IA, incluido un asistente de IA polivalente Creatio.AI. Gracias a sus funciones no-code, su interfaz intuitiva y su arquitectura componible, Creatio permite a las organizaciones financieras adaptar y personalizar los flujos de trabajo sin necesidad de desarrolladores de software.

Además, Creatio ofrece varias soluciones verticales para diversos sectores financieros, como la banca, las cooperativas de crédito y los seguros, que proporcionan un montón de funciones listas para usar para ayudar a automatizar los procesos financieros.

En cuanto a las funciones de IA, Creatio ofrece sólidas capacidades listas para usar, entre las que se incluyen:

• Modelos prediseñados de IA y ML para análisis de datos, puntuación y predicciones inteligentes, segmentación de clientes, enrutamiento de casos, etc.
• Reglas empresariales basadas en IA para automatizar tareas rutinarias de marketing, ventas y atención al cliente.
• Herramientas no-code impulsadas por IA para el desarrollo asistido por IA, que permiten a los usuarios crear y personalizar soluciones fácilmente.

Además, puedes crear tus propios modelos ML y reglas empresariales para automatizar flujos de trabajo específicos.

Creatio.AI integra la IA generativa y la tecnología no-code, lo que permite a los usuarios aprovechar los escenarios de IA predefinidos y crear otros nuevos mediante interfaces intuitivas no-code. Es un espacio de trabajo dedicado para desarrollar y personalizar modelos de IA y casos de uso basados en descripciones en lenguaje natural.

Algunos casos de uso de Creatio.AI

Para los usuarios finales, Creatio.AI actúa como un asistente virtual, obteniendo información específica como un resumen rápido del historial financiero de un cliente, y creando cuadros de mando a medida con visualizaciones, gráficos, proyecciones y análisis bajo demanda.

Los profesionales de ventas pueden utilizar Creatio.AI para la puntuación inteligente de clientes, resúmenes de interacciones y consejos de coaching en tiempo real. Los profesionales del marketing pueden diseñar flujos de campaña óptimos y dirigirse a públicos receptivos. Los agentes de atención al cliente pueden automatizar el análisis de casos y ofrecer respuestas personalizadas sin esfuerzo.

Asistente Creatio.AI resumiendo informes de ventas

Además, al aprovechar la IA para el análisis predictivo y las perspectivas procesables, Creatio equipa a los líderes empresariales para que tomen decisiones informadas e impulsen el crecimiento de los ingresos de forma eficaz.

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El futuro de la IA financiera

La IA está llamada a generalizarse en el análisis de datos, la identificación de patrones, la automatización de procesos y la elaboración de recomendaciones personalizadas. Esto último será especialmente importante en las empresas financieras que pretendan aplicar la personalización a gran escala. En cuanto al servicio de atención al cliente, los chatbots y las soluciones de monedero digital basados en IA serán más avanzados y podrán imitar la inteligencia humana a un nivel impresionante.

En las inversiones y el comercio, la IA está preparada para hacer predicciones precisas del mercado y ejecutar sofisticadas estrategias de inversión. Sin embargo, es esencial una gobernanza adecuada a medida que la IA asuma un papel más importante en la toma de decisiones financieras.

El aprendizaje automático transformará la evaluación del riesgo financiero y la regulación, analizando datos alternativos y detectando riesgos que los humanos podrían pasar por alto. La IA ayudará a los reguladores, pero la transparencia y la responsabilidad siguen siendo cruciales.

En definitiva, el futuro de la IA en las finanzas reside en los sistemas de inteligencia híbridos que integran la IA con la experiencia, la ética y las emociones humanas, garantizando un enfoque equilibrado y ético de la toma de decisiones financieras.

En conclusión

La IA en el sector financiero se utiliza para analizar datos, automatizar operaciones, gestionar riesgos y tomar mejores decisiones. Al adoptar la IA de forma responsable, las organizaciones pueden desbloquear nuevas oportunidades para la satisfacción del cliente y el crecimiento.

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