Inteligencia Artificial en Finanzas: Casos de Uso, Beneficios y Desafíos

¿Inteligencia Artificial en finanzas? Si no estás familiarizado con esta combinación, es probable que te estés perdiendo mucho. Los principales objetivos de las instituciones financieras – bancos, fondos de cobertura y compañías de seguros – son minimizar riesgos, reducir costos y brindar servicios de alta calidad a los clientes utilizando la Inteligencia Artificial.

Con vastas cantidades de datos en el sector financiero, es cada vez más importante utilizar la Inteligencia Artificial para el análisis de datos, la gestión de riesgos, los servicios personalizados y la gestión de carteras. Según una encuesta realizada en 2023 por NVIDIA (NVDA ) sobre 200 instituciones financieras con sede en América y Europa, las empresas estaban trabajando en los siguientes casos de uso:

• El 26% de ellas estaban trabajando en un modelo de lenguaje grande
• El 23% en un sistema de recomendación
• El 23% en la optimización de carteras
• El 22% en la detección de fraude

La mitad de los encuestados creían que la Inteligencia Artificial mejoraría sus rendimientos anuales en un 10%, y un tercio estimaba que la Inteligencia Artificial reduciría sus gastos anuales en un 10%.

En este blog, aprenderemos sobre los casos de uso de la Inteligencia Artificial en finanzas, sus beneficios y los desafíos que enfrentan las instituciones financieras al emplear la Inteligencia Artificial.

Inteligencia Artificial en Finanzas

La Inteligencia Artificial es una combinación de datos, poder computacional y tecnología. El aspecto tecnológico de la Inteligencia Artificial es el siguiente:

Aprendizaje Automático: El Aprendizaje Automático consiste en algoritmos que pueden ser entrenados con datos financieros, ya sea supervisados o no supervisados, para clasificar, predecir y encontrar anomalías en los datos financieros.

Aprendizaje Profundo: El Aprendizaje Profundo emplea redes neuronales para analizar los datos financieros. El Aprendizaje Profundo es adecuado cuando tenemos miles de millones de registros para los datos del mercado.

Procesamiento de Lenguaje Natural: El Procesamiento de Lenguaje Natural en finanzas se utiliza para analizar y extraer información de contratos, análisis de sentimiento de los mercados financieros y mejorar la experiencia del cliente en las finanzas utilizando chatbots.

¿Cuáles son los casos de uso de la Inteligencia Artificial en finanzas?

Detección de Fraude

El fraude en banca y finanzas no solo causa problemas financieros, sino que también afecta la imagen de la institución. La Inteligencia Artificial se entrena con datos históricos y puede diferenciar una transacción típica de una anomalía. A medida que se disponga de más datos y métodos de investigación, la precisión de los sistemas de Inteligencia Artificial para detectar el fraude aumentará aún más.

Evaluación de Riesgos

La evaluación de riesgos es esencial para comprobar la elegibilidad para préstamos y la probabilidad de que un prestatario incumpla un préstamo. La Inteligencia Artificial puede analizar los registros crediticios y los estados financieros para evaluar los perfiles de riesgo de los prestatarios. Además, los auditores pueden utilizar la Inteligencia Artificial para examinar los registros financieros para asegurarse de que la empresa cumpla con las leyes y regulaciones aplicables.

Operaciones Comerciales

La Inteligencia Artificial se entrena con años de datos financieros y puede identificar tendencias que pueden ser difíciles de ver a simple vista. En pocas palabras, la Inteligencia Artificial genera mejores señales de operaciones. La Inteligencia Artificial se puede utilizar en operaciones comerciales de alta frecuencia, donde se realizan operaciones en fracciones de segundo debido a las pequeñas fluctuaciones de los precios. Las empresas de gestión de carteras pueden desarrollar sistemas de Inteligencia Artificial para obtener tasas de rendimiento más altas, lo que ganará la confianza de los clientes y, a su vez, atraerá más negocios.

Servicio al Cliente 24/7

En banca, los chatbots impulsados por Inteligencia Artificial pueden brindar servicio al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana, respondiendo a preguntas comunes. Con la llegada de ChatGPT, no hay duda sobre el potencial comercial de los grandes modelos de lenguaje.

¿Cuáles son los beneficios de utilizar la Inteligencia Artificial en Finanzas?

Ahorro de Tiempo

La Inteligencia Artificial en finanzas ahorra tiempo al automatizar tareas repetitivas, lo que permite a los humanos manejar problemas complejos. Los auditores no tienen que leer los registros financieros de una empresa mientras la auditan. Además, utilizar chatbots de soporte al cliente en aplicaciones de finanzas ahorra tiempo, acelera los procesos y brinda servicio las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Ahorro de Dinero

La Inteligencia Artificial ayuda en la detección de fraude, la gestión de carteras y la evaluación de riesgos al otorgar préstamos. Por lo tanto, el uso de la Inteligencia Artificial puede ayudar a una institución financiera a tomar decisiones informadas que minimicen las pérdidas.

Eficiencia

El error humano en el ecosistema financiero podría tener efectos adversos. Los sistemas de Inteligencia Artificial son eficientes en la toma de decisiones complejas, lo que reduce el riesgo de error humano.

Desafíos de utilizar la Inteligencia Artificial en finanzas

Calidad de los Datos

Basura dentro, basura fuera. Crear una estrategia de datos efectiva para una institución financiera requiere diligencia. Identificar y verificar las fuentes de datos, recopilarlos y convertirlos en el formato requerido puede ser un desafío para los sectores financieros impulsados por la Inteligencia Artificial.

Privacidad y Seguridad de los Datos

Las instituciones financieras utilizan datos personales todos los días. Por lo tanto, es esencial que adopten medidas de seguridad para mantener los datos personales privados. Además, deben seguir las leyes de regulación de datos para comprender el uso legítimo de los datos.

Sesgo

El comportamiento gnóstico hacia variables como el color, la raza, la etnia o el género se llama sesgo en la Inteligencia Artificial. Los datos históricos de entrenamiento pueden tener sesgos que se pueden traducir en los sistemas de Inteligencia Artificial. Las aplicaciones sesgadas pueden ser perjudiciales: limitaciones en la concesión de préstamos a un grupo minoritario. La evaluación y gestión de riesgos son necesarias para una aplicación de Inteligencia Artificial sin sesgo.

Inteligencia Artificial en Finanzas: El Camino Adelante

La Inteligencia Artificial en finanzas puede mejorar la experiencia del cliente, detectar transacciones fraudulentas, evaluar riesgos, ayudar en la creación de estrategias comerciales para fondos de cobertura y mucho más. El ecosistema de la Inteligencia Artificial (aplicaciones y métodos de investigación) está evolucionando constantemente, y los clientes se inclinan hacia experiencias sin problemas. Las instituciones financieras deben actualizar constantemente sus sistemas de Inteligencia Artificial según las necesidades de sus clientes y los casos de uso de Inteligencia Artificial de vanguardia disponibles.

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