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 cotizaciones, realizar un seguimiento del gasto, comprar y vender acciones o aplicar hipotecas. Las innovaciones 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 fueron automatizando y digitalizando los procesos de forma gradual 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 cambió significativamente 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 amplió el acceso a productos y servicios bancarios, y optimizó muchos procesos comerciales mundanos. La tecnología financiera existente se entrega en forma de software que emplea una combinación de interfaces de programación de aplicaciones (API),aplicaciones móviles y servicios basados en el sitio 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 atractiva.
En el sector de la tecnología financiera, muchas compañías emergentes se centran en el desarrollo de software y, a continuación, colaboran con grandes bancos, compañías 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 AI puede ayudar a optimizar los procesos financieros y mejorar las asociaciones comerciales al mostrar y presentar información relevante. Puede ayudar a calcular el riesgo, hacer Forecasting de condiciones futuras y optimizar los análisis financieros, la planeación y la organización.
Hay varias categorías de primera línea en las que caen las soluciones fintech: bancos y billeteras digitales, pagos digitales, finanzas personales, inversión 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.
La tecnología financiera mejorada por AI puede ser útil para todo tipo de usuarios que interactúan con las organizaciones financieras de alguna manera. Estos usuarios incluyen clientes habituales, desarrolladores, analistas de la industria, estrategas y gestores de riesgos para organizaciones financieras como bancos de venta minorista, bancos comerciales, bancos de inversión , plataformas comerciales, plataformas de comercio electrónico y compañías con presencia digital.
Hay algunas formas diferentes en que los sistemas de AI pueden integrar con el software de tecnología financiera. Estos son algunos casos de uso de AI en fintech:
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 AI puede hacer una contribución sustancial. Al analizar grandes cantidades de datos, los algoritmos de AI pueden identificar patrones y tendencias que podrían indicar riesgos potenciales. Por ejemplo, la AI puede ayudar a identificar a los clientes que tienen más probabilidades de incumplir con 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 AI pueden reemplazar los modelos estadísticos tradicionales para el cálculo de puntaje crediticio. Puede analizar rápidamente ingresos, transacciones, historial crediticio, Experiencia laboral y factorizar cambios en tiempo real y la información más actualizada de las actividades en línea para hacer más precisas las evaluaciones de solvencia crediticia. El uso de tecnologías de AI 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 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. Pueden capacitar 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, AI puede ayudar a detectar el fraude con tarjetas de crédito al identificar patrones de gasto inusuales o transacciones que ocurren 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 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 IA en su infraestructura de ciberseguridad para detectar rápidamente ciberamenazas y vulnerabilidades en la red.
Los asistentes impulsados por IA pueden emplear el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y la comprensión del lenguaje natural para interactuar con los clientes a través de interface de chatbot. Pueden emplear 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 consultas y peticiones 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 de productos y servicios que serían útiles para la situación comercial 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 IA pueden generar una mayor satisfacción del cliente y, a su vez, mayores ganancias2 para las compañías.
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 el análisis de datos3. 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 tecnología financiera existentes para proporcionar insights sobre los clientes y sugerencias para la optimización de los ingresos, la gestión de gastos, el ahorro 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 la AI 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 utilizan analytics 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 se pueden personalizar para perfiles de riesgo individuales en función de decisiones de inversión pasadas y objetivos financieros para sugerir insights aplicable en la práctica o informar Estrategias de inversión. Por ejemplo, HSBC está empleando AI para impulsar sus análisis predictivos para identificar posibles acciones de alto crecimiento.
El futuro de AI en la tecnología financiera tiene un inmenso potencial para transformar la industria de servicios financieros. AI puede tener un mayor impacto en varios aspectos de la tecnología financiera, incluida la gestión de riesgos, la detección de fraude, la atención al cliente y el asesoramiento financiero personalizado.
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 la IA en el sector de la tecnología financiera podría generar ahorros 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 realizando un 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. No obstante, 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 funcionó a través del 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 muy regulado.7 Eso significa que cualquier innovación en el mercado de tecnología financiera debe adherir al cumplimiento normativo de las políticas federales actuales. En la mayoría de los casos, la infraestructura regulatoria aún no existe8 debido a la velocidad del cambio tecnológico.
En general, el sesgo algorítmico,9 la privacidad de datos 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 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 reporte 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 compañías financieras que investigaron para su reporte optaron por soluciones empresariales en lugar de un proveedor de IA generativa que permita el acceso público o emplee una interfaz de programación de aplicaciones (API) pública.
Todos los enlaces son externos a ibm.com.
1 "Managing Artificial Intelligence-Specific Cybersecurity Risks in the Financial Services Sector" , 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," Anshika Mathews, AIM Research, 30 de julio de 2024.
3 "Microsoft's 'Copilot for Finance' pretende revolucionar la hoja de cálculo con IA ", Michael Nuñez, VentureBeat, 29 de febrero de 2024.
4 "Can investment management harness the power of AI?" Stephanie Aliaga, Dillon Edwards, JP Morgan Asset Management, 22 de mayo de 2024.
5 "Inteligencia artificial conversacional (AI) y eficiencia operativa bancaria ",Revista internacional de contabilidad y sistemas de información de gestión, 6 de agosto de 2024.
6 "Automation Bias: What It Is And How To Overcome It," Bryce Hoffman, Forbes, 10 de marzo de 2024.
7 "Regulation of Financial Institutions," 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," Diana Milanesi, Stanford Law School.
9 "Reducing bias in AI-based financial services," Aaron Klein, Brookings, 10 de julio de 2020.
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