La tecnología financiera, o fintech, se refiere al uso de herramientas digitales, datos y automatización para transformar y acelerar las operaciones dentro de los bancos y el sector financiero. También incluye el software y las aplicaciones que los consumidores utilizan para acceder a los servicios financieros, incluidas las herramientas que ayudan a crear presupuestos, realizar un seguimiento del gasto, comprar y vender acciones, solicitar hipotecas. Las innovaciones en fintech están ayudando a los bancos a mantener el ritmo de la transformación digital dentro del sector financiero, mientras que la inteligencia artificial está ayudando a acelerar la automatización de la fintech.
Los bancos y las instituciones financieras han ido automatizando y digitalizando los procesos gradualmente desde finales del siglo XX. Desde el primer cajero automático en 1967 hasta los depósitos digitales y las aplicaciones como Venmo y Zelle en la década de 2000, la tecnología ha cambiado radicalmente la forma en que las personas realizan transacciones financieras. Ha transformado la forma en que transfieren dinero, compran seguros, obtienen préstamos y realizan inversiones.
La fintech ha ampliado el acceso a productos y servicios bancarios y ha agilizado muchos procesos empresariales mundanos. La fintech existente se entrega en forma de software que utiliza una combinación de interfaz de programación de aplicaciones (API), aplicaciones móviles y servicios basados en la web. Estos componentes permiten a los bancos compartir datos confidenciales de los clientes de forma segura, a la vez que ofrecen una experiencia del cliente fluida y atractiva.
En el sector de la fintech, muchas empresas emergentes se centran en el desarrollo de software y, a continuación, colaboran con grandes bancos, firmas de inversión y empresas de pagos del sector financiero.
A medida que el sector financiero se digitalizaba, también crecía la cantidad de datos producidos por las transacciones y otros servicios. La IA puede ayudar a agilizar los procesos financieros y a mejorar las asociaciones empresariales sacando a la superficie y presentando la información pertinente. Puede ayudar a calcular el riesgo, prever las condiciones futuras y optimizar los análisis financieros, la planificación y la organización.
Hay varias categorías principales en las que se encuadran las ofertas de fintech: bancos y carteras digitales, pagos digitales, finanzas personales, inversiones y préstamos. A medida que la IA se generaliza en las finanzas, las aplicaciones con IA y los algoritmos de machine learning facilitan el análisis de conjuntos de datos, la automatización de tareas y la mejora de la toma de decisiones basada en datos.
La fintech mejorada con IA puede ser útil para todo tipo de usuarios que interactúan con las organizaciones financieras de alguna manera. Estos usuarios incluyen clientes habituales, desarrolladores, analistas del sector, estrategas y gestores de riesgos de organizaciones financieras como bancos minoristas, bancos comerciales, bancos de inversión, plataformas de trading, plataformas de comercio electrónico y empresas con presencia digital.
Hay algunas formas diferentes de integrar los sistemas de IA con el software de fintech. Estos son algunos casos de uso de la IA en este campo:
La actividad bancaria puede conllevar ciertos riesgos. El de crédito es uno de ellos. En el pasado, las organizaciones financieras idearon modelos de riesgo crediticio para predecir la probabilidad de que los clientes devolvieran los préstamos.
La gestión de riesgos es un área en la que la IA puede hacer una contribución sustancial. Al analizar grandes cantidades de datos, los algoritmos de IA pueden identificar patrones y tendencias que podrían indicar riesgos potenciales. Por ejemplo, la IA puede ayudar a identificar a los clientes que tienen más probabilidades de impago de préstamos, lo que puede permitir a las instituciones financieras tomar decisiones más informadas y mitigar los riesgos de forma más eficaz.
Los algoritmos de IA pueden sustituir a los modelos estadísticos tradicionales para el cálculo de la puntuación crediticia. Puede analizar rápidamente los ingresos, las transacciones, el historial crediticio, la experiencia laboral y tener en cuenta los cambios en tiempo real y la información más actualizada de las actividades en línea para que las evaluaciones de la solvencia sean más precisas. El uso de tecnologías de IA puede reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para preparar y resumir informes. Puede agilizar el proceso de aprobación de crédito.
Otro riesgo al que suelen enfrentarse los bancos es el fraude. Los modelos de IA y el deep learning son excelentes herramientas para identificar patrones y encontrar anomalías. Se les puede entrenar para detectar actividades fraudulentas analizando las transacciones casi en tiempo real y monitorizando los patrones de comportamiento y los hábitos de gasto de los usuarios.
Por ejemplo, la IA puede ayudar a detectar el fraude con tarjetas de crédito al identificar patrones de gasto inusuales o transacciones que se producen fuera del comportamiento típico del cliente.
La IA también puede tener en cuenta múltiples variables, como la frecuencia de compra, el número de transacciones, la ubicación geográfica de los usuarios y el importe gastado en una compra determinada.
Además de detectar el fraude en las cuentas de los clientes, las instituciones financieras también pueden implementar soluciones con IA1 en su marco de ciberseguridad para detectar con rapidez ciberamenazas y vulnerabilidades en la red.
Los asistentes con IA pueden utilizar el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la comprensión del lenguaje natural para interactuar con los clientes a través de una interfaz de chatbot. Pueden utilizar la IA conversacional, la información de la cuenta del usuario y la información relacionada con el manejo de la infraestructura tecnológica del banco para adaptar un enfoque de atención al cliente más personalizado. Estos chatbots de atención al cliente pueden responder a las consultas y peticiones más comunes 24x7 a través de una conversación natural.
También pueden guiar a los clientes a través de nuevas características y servicios y ofrecer recomendaciones personalizadas sobre productos y servicios que serían útiles para la situación empresarial o financiera del cliente. Las interacciones impulsadas por IA requieren menos intervención humana en comparación con los chatbots convencionales sin capacidades de PLN. Estas aplicaciones de la IA pueden aumentar la satisfacción del cliente y, a su vez, aumentar los ingresos2 de las empresas.
En el lado empresarial, estos chatbots con IA también pueden ayudar a los bancos a mejorar su eficiencia operativa. La IA proporciona automatización de procesos para tareas administrativas tediosas como la entrada de datos, la facturación, el procesamiento de pagos y la clasificación y el análisis de datos financieros3. Puede ayudar en la investigación de clientes y en la suscripción de préstamos e inversiones, así como en la verificación de los documentos presentados. También puede analizar los datos sobre las interacciones con los clientes y el rendimiento de las soluciones de fintech existentes para proporcionar conocimientos sobre los clientes y sugerencias para la optimización de los ingresos, la gestión de gastos, el ahorro de costes y la gestión de riesgos.
Para los consumidores, las herramientas y servicios financieros personales con IA tienen el potencial de mejorar aún más la experiencia del cliente. Al utilizar la IA para analizar los hábitos de gasto, las preferencias en materia de inversión y los patrones de interacción, las instituciones financieras pueden adaptar sus ofertas para satisfacer las necesidades individuales.
Las aplicaciones de la IA también pueden actuar como asesores robóticos para ayudar a los consumidores a elaborar presupuestos más inteligentes en función de sus necesidades, mantener sus registros financieros, realizar un seguimiento de sus gastos personales, facturas, activos y pasivos, y sugerir estrategias de ahorro.
La IA puede proporcionar conocimientos valiosos y pronosticar cambios en las tendencias del mercado, los tipos de cambio o las inversiones. Las aplicaciones de IA4 utilizan análisis de datos que tienen en cuenta las noticias, el estado actual de los mercados financieros, los sentimientos en las redes sociales, los indicadores económicos y los datos financieros históricos. Pueden ayudar en el comercio automatizado y la gestión de carteras mediante cálculos de riesgo frente a rentabilidad y asesoramiento financiero.
Estas tecnologías pueden adaptarse a los perfiles de riesgo individuales en función de las decisiones de inversión anteriores y de los objetivos financieros para sugerir conocimientos que se pueden ejecutar o informar sobre las estrategias de inversión. Por ejemplo, HSBC está utilizando la IA para potenciar su análisis predictivo con el fin de identificar posibles valores de alto crecimiento.
El futuro de la IA en la fintech tiene un inmenso potencial para transformar el sector de los servicios financieros. La IA puede tener un mayor impacto en varios aspectos de la fintech, incluida la gestión de riesgos, la detección del fraude, el servicio de atención al cliente y el asesoramiento financiero personalizado.
A medida que mejoren los agentes y asistentes de IA, ofrecerán formas más potentes para que las empresas de fintech los integren en sus modelos de negocio, sigan siendo competitivos, trabajen a la velocidad del mercado y presten mejores servicios a sus clientes.
La integración de la IA en el sector de la fintech puede suponer un ahorro de costes5 al reducir los costes operativos dedicados al servicio de atención al cliente, la prevención del fraude, las tareas administrativas y mucho más. También puede mejorar la experiencia del cliente al realizar un análisis exhaustivo de sus puntos de datos individuales para llegar a soluciones o sugerencias. Los asesores financieros con IA también son más accesibles y asequibles para los consumidores en comparación con los asesores humanos
.La IA también podría reducir la tasa de error humano6 y el sesgo a la hora de interpretar los datos, lo que puede mejorar las estrategias financieras. Sin embargo, para lograrlo, los modelos de IA deben tener un buen gobierno del dato y ser transparentes para que los gerentes humanos puedan ver cómo la IA ha resuelto el problema y llegar a una decisión o solución determinada. La adaptabilidad de la IA significa que se puede utilizar para reforzar una amplia gama de herramientas de fintech
.El sector financiero está muy regulado.7 Esto significa que cualquier innovación en el mercado de la fintech debe cumplir con la normativa federal actual. En la mayoría de los casos, los marcos normativos aún no están establecidos8 debido a la velocidad del cambio tecnológico.
En general, el sesgo algorítmico,9 la privacidad y la protección de datos siguen siendo motivo de preocupación. Y debido a que la mayoría de las organizaciones financieras pueden no tener la infraestructura tecnológica adecuada o las profesiones financieras con experiencia tecnológica, existe una dependencia de la infraestructura de TI y los datos de terceros. Esta participación de terceros puede exponer a las instituciones a riesgos financieros, legales y de seguridad.
Según un informe de 20241 del Departamento del Tesoro de EE. UU., "los modelos de IA generativa aún se están desarrollando, actualmente son muy costosos de implementar y muy difíciles de validar para aplicaciones de alta seguridad". Como resultado, la mayoría de las empresas financieras que investigaron para su informe han optado por soluciones empresariales en lugar de un proveedor de IA generativa que permita el acceso público o utilice una interfaz de programación de aplicaciones (API) pública.
Enlaces externos a ibm.com
1 "Managing Artificial Intelligence-Specific Cybersecurity Risks in the Financial Services Sector" [Gestión de los riesgos de ciberseguridad específicos de la inteligencia artificial en el sector de los servicios financieros]. Departamento del Tesoro de EE. UU.. Marzo de 2024.
2 "How Bank Of America’s Erica Boosted Earnings by 19 % and What’s Coming Next" [Cómo Erica de Bank Of America aumentó los beneficios un 19 % y qué vendrá después]. Anshika Mathews. AIM Research. 30 de julio de 2024.
3 "Microsoft’s ‘Copilot for Finance’ aims to revolutionize the spreadsheet with AI" ['Copilot para finanzas' de Microsoft pretende revolucionar las hojas de cálculo con IA]. Michael Nuñez. VentureBeat. 29 de febrero de 2024.
4 "Can investment management harness the power of AI?" [¿Puede la gestión de inversiones aprovechar el poder de la IA?]. Stephanie Aliaga, Dillon Edwards. JP Morgan Asset Management. 22 de mayo de 2024.
5 "Conversational Artificial Intelligence (AI) and Bank Operational Efficiency" [Inteligencia artificial (IA) conversacional y eficiencia operativa bancaria]. International Journal of Accounting and Management Information Systems. 6 de agosto de 2024.
6 "Automation Bias: What It Is And How To Overcome It" [El sesgo de la automatización: qué es y cómo superarlo]. Bryce Hoffman. Forbes. 10 de marzo de 2024.
7 "Regulation of Financial Institutions" [Regulación de las instituciones financieras]. Lisa Lilliott Rydin. Harvard Law School Library. 27 de agosto de 2024.
8 "The Rise of Financial Technology (Fintech) Innovation and the Future of the Banking and Financial System. A Comparative Analysis of the Fintech Legislative and Regulatory Frameworks in the United States, Europe, and the United Kingdom" [El auge de la innovación en tecnología financiera y el futuro del sistema bancario y financiero. Un análisis comparativo de los marcos legislativo y regulador de las fintech en Estados Unidos, Europa y el Reino Unido]. Diana Milanesi. Stanford Law School.
9 "Reducing bias in AI-based financial services" [Reducir el sesgo en los servicios financieros basados en IA]. Aaron Klein. Brookings. 10 de julio de 2020.
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