AI en fintech

La tecnología financiera, o fintech, hace referencia al uso de herramientas digitales, datos y automatización para transformar y acelerar las operaciones dentro de los bancos y la industria financiera. También incluye el software y las aplicaciones que los consumidores emplean para acceder a los servicios financieros, incluidas las herramientas que ayudan a crear presupuestos, dar seguimiento a los gastos, comprar y vender acciones o solicitar hipotecas. Las innovaciones en fintech están ayudando a los bancos a mantener el ritmo de la transformación digital dentro de la industria financiera, mientras que la inteligencia artificial está ayudando a acelerar la automatización de las fintech.

Los bancos y las instituciones financieras han estado automatizando y digitalizando procesos gradualmente desde finales del siglo XX. Desde el primer cajero automático en 1967 hasta los depósitos digitales y aplicaciones como Venmo y Zelle en la década de 2000, la tecnología ha cambiado drásticamente la forma en que las personas realizan transacciones financieras. Transformó la forma en que transfieren dinero, compran seguros, obtienen préstamos y realizan inversiones.

La tecnología financiera ha ampliado el acceso a productos y servicios bancarios, y ha simplificado muchos procesos comerciales tediosos. La tecnología financiera existente se entrega en forma de software que utiliza una combinación de interfaces 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, al tiempo que ofrecen a los clientes una experiencia de usuario fluida y satisfactoria.

En este sector, muchas empresas emergentes se centran en el desarrollo de software y, a continuación, colaboran con grandes bancos, empresas de inversión y compañías de pago del sector financiero.

A medida que el sector financiero se volvió más digital, también creció la cantidad de datos producidos por transacciones y otros servicios. La IA puede ayudar a optimizar los procesos financieros y mejorar las asociaciones comerciales al revelar y presentar información pertinente. Puede ayudar a calcular el riesgo, pronosticar condiciones futuras y optimizar los análisis financieros, la planificación y la organización.

Hay varias categorías de primera línea en las que encajan las ofertas de fintech: bancos y carteras digitales, pagos digitales, finanzas personales, inversiones y préstamos. A medida que la IA se vuelve más común en las finanzas, las aplicaciones impulsadas por 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.

Las fintech mejoradas con IA pueden ser útiles para todo tipo de usuarios que interactúan de alguna manera con las organizaciones financieras. Estos usuarios incluyen clientes cotidianos, desarrolladores, analistas de la industria, estrategas y gerentes de riesgos de organizaciones financieras como bancos de venta minorista, bancos comerciales, bancos de inversión, plataformas comerciales, plataformas de comercio electrónico y empresas con presencia digital.

Hay algunas formas diferentes en que los sistemas de IA podrían integrarse con el software fintech. Estos son algunos ejemplos de casos de uso de IA en fintech:

• Evaluación y gestión del riesgo crediticio
• Detección de fraude
• Asistentes virtuales
• Herramientas y servicios de finanzas personales basados en IA
• Negociación algorítmica y gestión de cartera

La banca puede conllevar ciertos riesgos. El riesgo crediticio es uno de ellos. En el pasado, las organizaciones financieras idearon modelos de riesgo crediticio para predecir la probabilidad de que los clientes pagaran 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 posibles riesgos. Por ejemplo, la IA puede ayudar a identificar a los clientes que tienen más probabilidades de incumplir los préstamos, lo que puede permitir a las instituciones financieras tomar decisiones más informadas y mitigar los riesgos de manera más efectiva.

Los algoritmos de IA pueden reemplazar los modelos estadísticos tradicionales para el cálculo de puntaje crediticio. Pueden analizar rápidamente ingresos, transacciones, historial crediticio, experiencia laboral e incluir cambios en tiempo real y la información más actualizada de las actividades online para hacer las evaluaciones de solvencia 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 del crédito.

Otro riesgo al que se enfrentan a menudo los bancos es el fraude. Los modelos de IA y el aprendizaje profundo son excelentes herramientas para identificar patrones y encontrar anomalías. Se les puede entrenar para detectar actividades fraudulentas analizando transacciones casi en tiempo real y monitoreando los patrones de comportamiento y los hábitos de gasto de los usuarios.

Por ejemplo, la IA puede ayudar a detectar fraudes con tarjetas de crédito al identificar patrones de gasto inusuales o transacciones que reflejan un comportamiento atípico 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 monto gastado en una compra determinada.

Además de detectar fraudes en las cuentas de los clientes, las entidades financieras también pueden implementar soluciones impulsadas por IA¹ en su infraestructura de ciberseguridad para detectar rápidamente ciberamenazas y vulnerabilidades en la red.

Los asistentes impulsados por IA pueden usar el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y natural language understanding para interactuar con los clientes a través de una interfaz de chatbot. Pueden utilizar IA conversacional, información de cuentas de usuario e información relacionada con cómo manejar la infraestructura tecnológica del banco para adaptar un enfoque de soporte más personalizado. Estos chatbots de atención al cliente pueden responder a consultas y solicitudes comunes las 24 horas del día, los 7 días de la semana a través de una conversación natural.

Asimismo, pueden guiar a los clientes a través de nuevas característica y servicios y ofrecer recomendaciones personalizadas de productos y servicios que sean 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 habilidades de PLN. Estas aplicaciones de la IA pueden conducir a una mayor satisfacción del cliente y, a su vez, aumentar las ganancias² para las empresas.

En el ámbito empresarial, estos chatbots impulsados por IA también pueden ayudar a los bancos a mejorar su eficiencia operativa. La IA proporciona automatización de procesos para tareas administrativas tediosas como la introducción de datos, la facturación, el procesamiento de pagos y la clasificación y análisis de datos financieros³. Puede ayudar con la investigación de clientes y la suscripción de préstamos e inversiones, y verificar documentos enviados. También puede analizar datos sobre las interacciones con los clientes y el rendimiento de las soluciones de fintech existentes para proporcionar insights y sugerencias de los clientes para la optimización de ingresos, la gestión de gastos, la reducción de costos y la gestión de riesgos.

Para los consumidores, las herramientas y servicios financieros personales impulsados por IA tienen el potencial de mejorar aún más la experiencia del cliente. Mediante el uso de IA para analizar los hábitos de gasto, las preferencias de inversión y los patrones de interacción, las instituciones financieras pueden adaptar sus ofertas para satisfacer las necesidades individuales.

Las aplicaciones de AI también pueden actuar como un robo-asesor para ayudar a los consumidores a elaborar cotizaciones 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 insights valiosos y pronosticar cambios en las tendencias del mercado, los tipos de cambio o las inversiones. Las aplicaciones de IA⁴ emplean analytics que tienen en cuenta noticias, el estado actual de los mercados financieros, sentimientos en redes sociales, indicadores económicos y datos financieros históricos. Pueden ayudar en el comercio automatizado y la gestión de carteras ofreciendo cálculos de riesgo frente a rendimiento y asesoramiento financiero.

Estas tecnologías se pueden personalizar para perfiles de riesgo individuales en función de decisiones de inversión pasadas y objetivos financieros para sugerir insights aplicables en la práctica o informar estrategias de inversión. Por ejemplo, HSBC está empleando IA para mejorar su análisis predictivos e identificar posibles acciones de alto crecimiento.

El futuro de la IA en fintech tiene un inmenso potencial para transformar la industria de servicios financieros. La IA puede tener un mayor impacto en diversos aspectos de fintech, incluyendo administración de riesgos, detección de fraude, atención al cliente y asesoría financiera personalizada.

A medida que mejoren los agentes y asistentes de AI, ofrecerán formas más poderosas para que las compañías de tecnología financiera los integren en sus modelos de negocio, sigan siendo competitivos, trabajen a la velocidad del mercado y brinden mejores servicios a sus clientes.

La integración de IA en el sector fintech podría conducir a un ahorro de costos⁵ al disminuir los costos operativos gastados en atención al cliente, prevención de fraudes, tareas administrativas y más. También puede mejorar la experiencia del cliente mediante la realización de análisis en profundidad de sus puntos de datos individuales para llegar a soluciones o sugerencias. Los asesores financieros impulsados por 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 en la interpretación de datos, lo que puede mejorar las estrategias financieras. Sin embargo, para lograr esto, los modelos de IA deben tener una buena gobernanza de datos y transparencia para que los gerentes humanos puedan ver cómo la IA resolvió el problema para llegar a una determinada decisión o solución. La adaptabilidad de la IA significa que se puede utilizar para reforzar una amplia gama de herramientas fintech.

El sector financiero está extremadamente regulado⁷. Eso significa que cualquier innovación en el mercado de fintech debe adherirse al cumplimiento normativo de las políticas federales actuales. En la mayoría de los casos, los marcos regulatorios aún no están establecidos ⁸ debido a la velocidad de los cambios tecnológicos.

En general, el sesgo algorítmico,⁹ la privacidad de datos y la protección de datos siguen siendo una preocupación. Y dado que la mayoría de las organizaciones financieras pueden no contar con la infraestructura tecnológica o profesionales financieros adecuados con experiencia tecnológica, existe una dependencia de la infraestructura y los datos de TI de terceros. Esta participación de terceros puede exponer a las instituciones a riesgos financieros, legales y de seguridad.

Según un informe¹ de 2024 del Departamento del Tesoro de Estados Unidos, “los modelos de IA generativa todavía están en desarrollo, actualmente son muy costosos de implementar y muy difíciles de validar para aplicaciones de alta seguridad”. Como resultado, la mayoría de las compañías financieras que investigaron para su informe optaron por soluciones empresariales en lugar de un proveedor de IA generativa que permita el acceso público o use una interfaz de programación de aplicaciones (API).