Publicado: 8 de diciembre de 2023
Colaboradores: Matthew Finio, Amanda Downie
La inteligencia artificial (IA) en finanzas es el uso de la tecnología, incluidos los algoritmos avanzados y el machine learning (ML), para analizar datos, automatizar tareas y mejorar la toma de decisiones en el sector de los servicios financieros.
La inteligencia artificial en las finanzas se refiere a la aplicación de un conjunto de tecnologías, en particular algoritmos de machine learning, en el sector financiero. Esta tecnología financiera (fintech) permite a las organizaciones de servicios financieros mejorar la eficacia, la precisión y la rapidez de tareas como el análisis de datos, la previsión, la gestión de inversiones, la gestión de riesgos, la detección del fraude, el servicio de atención al cliente, y muchas más. La IA está modernizando el sector financiero al automatizar procesos bancarios tradicionalmente manuales, permitir una mejor comprensión de los mercados financieros y crear formas de relacionarse con los clientes que imitan la inteligencia y la interacción humanas.
La IA está revolucionando el modo en que operan las instituciones financieras e impulsando las nuevas empresas. Los modelos de IA ejecutan las operaciones con una rapidez y precisión sin precedentes, aprovechando los datos del mercado en tiempo real para desbloquear conocimientos más profundos y determinar dónde realizar inversiones. Mediante el análisis de patrones intrincados en conjuntos de datos de transacciones, las soluciones de IA permiten a las organizaciones financieras mejorar la gestión del riesgo, lo que incluye la seguridad, el fraude, la lucha contra el blanqueo de capitales (AML), el conocimiento del cliente (KYC) y las iniciativas de cumplimiento. La IA también está cambiando la forma en que las organizaciones financieras se relacionan con los clientes, prediciendo su comportamiento y comprendiendo sus preferencias de compra. Esto hace posible interacciones más personalizadas, una atención al cliente más rápida y precisa, mejoras en la calificación crediticia y la creación de productos y servicios innovadores.
En general, la integración de la IA en las finanzas está creando una nueva era de toma de decisiones basada en los datos, eficiencia, seguridad y experiencia del cliente en el sector financiero.
Se consiguen resultados de primera clase en las inversiones en IA mediante la creación de seis capacidades de IA.
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Las siguientes son algunas de las áreas clave en las que la IA se utiliza con frecuencia en el sector financiero:
Trading algorítmico: la IA puede utilizarse para desarrollar algoritmos de trading que analicen las tendencias del mercado y los datos históricos para tomar decisiones y ejecutar transacciones más rápidamente que los humanos.
Automatización y eficiencia: la IA puede automatizar tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, lo que permite a las instituciones financieras procesar grandes cantidades de datos de forma más rápida y precisa.
Ventaja competitiva: La IA puede ayudar a las instituciones financieras a fomentar la innovación y mantenerse a la vanguardia de la tecnología, lo que puede darles una ventaja competitiva.
Cumplimiento: la IA puede automatizar los requisitos de supervisión e informes para garantizar el cumplimiento normativo
Calificación crediticia: la IA puede analizar una variedad de datos, como la actividad en las redes sociales y otros comportamientos en línea, para evaluar la solvencia de los clientes y tomar decisiones crediticias más precisas.
Reducción de costes: al automatizar las tareas, las instituciones financieras pueden reducir el trabajo manual, agilizar los flujos de trabajo y mejorar la eficacia de las operaciones, lo que puede reducir los costes.
Servicio de atención al cliente: al responder preguntas y completar tareas rutinarias 24 horas al día, 7 días a la semana, los asistentes personales y los chatbots potenciados por la IA pueden reducir la necesidad de intervención humana, proporcionar un trato personalizado al cliente, como la aprobación de créditos en tiempo real, y ofrecer a los consumidores una mejor protección frente al fraude y mayor ciberseguridad.
Análisis de datos: la IA puede analizar cantidades masivas de datos y extraer perspectivas y tendencias que serían difíciles de detectar para los especialistas humanos en ciencia de datos, permitiendo una toma de decisiones más informada y una comprensión más profunda del comportamiento del mercado.
Detección de fraudes: los algoritmos de IA pueden prevenir delitos financieros, como el fraude y los ciberataques, mediante la identificación de patrones inusuales en las transacciones financieras. Esto mejora la seguridad en actividades como la banca en línea y las transacciones con tarjeta de crédito.
Procesamiento de préstamos: la IA puede predecir y evaluar mejor los riesgos de los préstamos y agilizar el proceso y las aprobaciones para los prestatarios automatizando tareas como la evaluación de riesgos, la calificación crediticia y la verificación de documentos.
Finanzas personales: las herramientas de IA pueden ayudar a las personas a gestionar sus finanzas personales analizando objetivos, patrones de gasto y tolerancia al riesgo y así elaborar asesoramiento para presupuestos y estrategias de ahorro.
Gestión de carteras: la IA puede analizar las condiciones del mercado y los indicadores económicos para ayudar a los inversores a tomar mejores decisiones y optimizar sus carteras.
Analytics predictivo: la IA puede permitir el modelado predictivo, que puede ayudar a las organizaciones financieras a anticipar las tendencias del mercado, los riesgos potenciales y el comportamiento de los clientes.
Gestión de riesgos: la IA puede analizar datos para ayudar a las organizaciones financieras a evaluar y gestionar los riesgos con mayor eficacia y crear un entorno financiero más seguro y estable.
Análisis del sentimiento: la IA puede analizar noticias, redes sociales y otro tipo de información para calibrar el sentimiento del mercado, lo que puede ayudar a predecir sus tendencias e influir en la toma de decisiones.
Un conjunto diverso de partes interesadas implementan, operan, regulan y utilizan tecnologías de IA en el sector financiero. Entre ellas se incluyen:
Auditores y equipos de control interno: Responsables de evaluar la eficacia de los sistemas de IA, estas personas y grupos realizan auditorías para identificar posibles problemas y riesgos y garantizar la eficacia, la precisión y el cumplimiento.
Directores de información (CIO) y directores de tecnología (CTO): Como supervisores de la infraestructura técnica de la organización, los CIO y CTO toman decisiones clave con respecto a la implementación, el uso y la seguridad de la IA.
Clientes: Para que los clientes y los usuarios finales confíen en la organización financiera es necesario que la experiencia del usuario con las aplicaciones impulsadas por IA sea positiva.
Desarrolladores: los desarrolladores de IA son los responsables de diseñar e implantar los sistemas de IA en la organización y de garantizar su precisión y eficacia.
Responsables de ética y diversidad: las organizaciones encomiendan a estas personas la tarea de protegerse contra los prejuicios, y garantizar la imparcialidad y la inclusión en el uso de la IA.
Ejecutivos: los altos ejecutivos y el Consejo de Administración toman decisiones estratégicas sobre la aplicación y el uso de las iniciativas de IA y su correcta gestión.
Organizaciones financieras: los bancos, las empresas de inversión y otras instituciones financieras implementan la IA para aumentar la eficacia de la detección del fraude, la gestión del riesgo, la suscripción, las estrategias de inversión y el servicio de atención al cliente.
Equipos jurídicos: Estos equipos trabajan con los organismos reguladores para garantizar que las aplicaciones de la IA cumplen las leyes pertinentes y las normativas del sector.
Equipos de gestión de riesgos: Dado que la IA se utiliza a menudo para evaluar y mitigar los riesgos en las organizaciones financieras, estos equipos supervisan la eficacia de los sistemas de IA.
El uso de la IA en las finanzas debe supervisarse para garantizar que se utiliza correctamente y que se minimizan los riesgos. Una gobernanza proactiva puede promover un uso responsable, ético y transparente de la IA, lo que es crucial dado que las instituciones financieras procesan grandes cantidades de datos sensibles.
Las barreras para garantizar que se cumplen la ética, la conformidad con la normativa, la transparencia y la explicabilidad, son esenciales para que las partes interesadas comprendan las decisiones tomadas por la institución financiera, a fin de equilibrar los beneficios de la IA con su uso responsable. Al establecer una supervisión y unas normas claras sobre su aplicación, la IA puede continuar evolucionando como una herramienta fiable y poderosa en el sector financiero.
Diversos tipos de instituciones financieras aprovechan la IA para mejorar la eficacia, la toma de decisiones y la experiencia del usuario (UX). Algunos ejemplos de IA en finanzas incluyen:
Servicio de atención al cliente: La IA conversacional y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) impulsan los chatbots que permiten a los clientes bancarios acceder a la información de sus cuentas de forma rápida y eficaz, 24/7.
Prevención de ciberataques: la IA puede utilizar la ciencia de datos para analizar patrones y tendencias y alertar a las empresas de actividades inusuales.
Planificación financiera: Los robots asesores utilizan sofisticados algoritmos para proporcionar un asesoramiento de inversión asequible y personalizado, basado en los objetivos de los clientes, su tolerancia al riesgo y las condiciones del mercado.
Detección y prevención de fraudes: el deep learning puede utilizarse para analizar el comportamiento de compra de los clientes y activar una alerta cuando se identifiquen patrones de gasto inusuales.
Elegibilidad para préstamos: las entidades crediticias están gestionando el riesgo implementando redes neuronales de IA para analizar rápidamente los datos y determinar la solvencia de los clientes.
Negociación: las empresas de inversión utilizan la IA para las operaciones algorítmicas, que se realizan con alta velocidad a partir de datos en tiempo real y de las tendencias del mercado.
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