Aprendizaje automático para la gestión de inversiones en 2021

Invertir es una parte integral de la banca, y también es la parte más arriesgada. ¿Hay alguna manera de proteger sus activos de riesgos no justificados y aumentar la eficiencia de cada nueva inversión? Sí, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en la banca están empujando sus límites, haciéndolo aún más prometedor, rentable, inteligente y seguro. En este artículo, examinaremos el futuro de estas tecnologías para el sector fintech y nos centraremos en el uso de la IA y el aprendizaje automático para la gestión de inversiones.

Inteligencia artificial en la banca 2021 – ¿Qué esperar

Hasta la fecha, la inteligencia artificial en la banca es una de las tecnologías más prometedoras para utilizar con diferentes propósitos. Debido a las grandes oportunidades de personalización, análisis de datos y capacidad de resolver diferentes tareas, así como el precio asequible para implementar, el uso de la IA y el aprendizaje automático en la banca es una tendencia fintech más que evoluciona, según esta infografía.

Beneficios del aprendizaje automático en la banca

Este rápido y, lo más importante, crecimiento generalizado del valor de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para la banca tiene fundamentos sólidos, ya que estas tecnologías prometen beneficios completamente nuevos y altamente efectivos.

• Análisis de datos avanzado. Anteriormente, los bancos se veían obligados a analizar datos con acceso limitado a la información. Por ejemplo, cuando un cliente llega con una solicitud para emitir un préstamo, la decisión se tomaba solo en base a los estados de ingresos, activos y pasivos actuales del cliente y su historial crediticio. En este momento, la inteligencia artificial en la banca permite analizar enormes cantidades de información, hasta la solicitud del usuario en las redes sociales, para tomar decisiones más competentes y menos arriesgadas.
• Ventaja de vanguardia. El aprendizaje automático en la banca puede hacer que sea más competitivo dependiendo de la tarea que desee resolver con su ayuda. Más adelante, nos centraremos en estudios de caso de inteligencia artificial en la banca para que pueda encontrar la tarea que es relevante para su negocio y resoluble con la IA al mismo tiempo.
• Reducción de costos. Dependiendo de la forma en que utilice la IA y el aprendizaje automático para su institución financiera, puede reducir algunos costos. Por ejemplo, el uso de asesores robóticos como parte de su equipo de soporte puede reducir el costo de mantenimiento del personal.
• Seguridad mejorada. La inteligencia artificial en la banca se puede aplicar de diferentes maneras si desea lograr una mayor seguridad. Por ejemplo, la detección de fraude de tarjeta de crédito utilizando el aprendizaje automático se ha convertido en una aplicación bastante estándar de la tecnología, mientras que las cámaras innovadoras con reconocimiento facial pueden determinar si las intenciones del cliente son falsas según sus expresiones faciales.

Ejemplos de estudios de caso de inteligencia artificial en la banca

En cuanto a la aplicación práctica de estas innovaciones en la esfera de la banca y las finanzas, la IA y el aprendizaje automático se pueden utilizar con éxito para:

• Mejora del servicio al cliente. Por ejemplo, un chatbot puede ayudar a los clientes a navegar por el sitio web y la aplicación del banco, sugerir realizar pagos regulares y notificar a los usuarios en caso de gastos excesivos. Incluso los chatbots más avanzados ya ayudan a los clientes con la planificación de su presupuesto, el ahorro de dinero y la gestión de inversiones.
• Evaluación de riesgos. Ganar dinero con dinero siempre es un proceso arriesgado, por lo que la IA y el aprendizaje automático pueden ayudar a evaluar correctamente los riesgos al emitir un préstamo y asegurarse de que el cliente no esté involucrado en el blanqueo de dinero y la financiación del terrorismo. Además, el aprendizaje automático para la gestión de inversiones y la evaluación de riesgos es bastante útil.
• Detección de fraude con IA y aprendizaje automático. La detección de fraude de tarjeta de crédito utilizando el aprendizaje automático no es el único ejemplo de utilizar esta tecnología para fines de seguridad. Además, la inteligencia artificial puede proteger los buzones de correo electrónico de sus empleados de correos electrónicos de phishing, así como mantener los datos de los clientes seguros en aplicaciones de banca móvil. Alternativamente, puede utilizar una solución de seguridad lista para usar o asociarse con una empresa con experiencia en detección de fraude como SPD Group para crear su propio sistema de prevención de fraude basado en las amenazas principales que enfrenta.
• Gestión de inversiones. En cuanto al aprendizaje automático para la gestión de inversiones, a continuación, se presentan más información sobre este tema.

¿Qué se entiende por gestión de inversiones?

Según Investopedia, “La gestión de inversiones se refiere al manejo de activos financieros y otras inversiones, no solo la compra y venta de las mismas. La gestión incluye elaborar una estrategia a corto o largo plazo para adquirir y deshacerse de los activos de la cartera. También puede incluir servicios y deberes bancarios, presupuestarios y fiscales.”

¿Cómo pueden beneficiar la IA y el aprendizaje automático a la gestión de inversiones?

Si volvemos a mirar la infografía anterior, descubriremos que el aprendizaje automático para la gestión de inversiones puede ser útil con todos los aspectos básicos de este proceso.

• Hacer que nuevas formas de datos sean sometidas a un análisis preciso. Nunca puede estar seguro de que está teniendo en cuenta toda la información que conoce. A su vez, la IA es capaz de profundizar y encontrar relaciones invisibles que afectan directamente los beneficios de la inversión.
• Disminuir la influencia de los sesgos humanos en el proceso de toma de decisiones. La IA no tiene emociones y es completamente indiferente a qué decisión tomará. Su tarea es sugerir una mejor oferta con una mirada imparcial.
• Aclarar los posibles riesgos y oportunidades. Como dijimos, la evaluación de riesgos es una ventaja competente del aprendizaje automático para la gestión de inversiones. Gracias a esta oportunidad, podrá tomar las decisiones de inversión más sólidas.
• Hacer predicciones precisas. La inteligencia artificial para la gestión de inversiones también puede estar impulsada por un predictor que le permitirá obtener predicciones lo más precisas posible, teniendo en cuenta los datos en tiempo real e históricos.
• Sugerir la mejor decisión guiada por ciertos parámetros. Por ejemplo, si está buscando la oportunidad de invertir en bienes raíces en una región determinada, ya hay dos parámetros que el modelo puede seguir cuando busque las mejores opciones.

¿Cuáles son los principales tipos de estrategias de inversión y cómo puede ser útil el aprendizaje automático para cada una?

Aquí está cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden funcionar para hacer que las diferentes estrategias de inversión sean seguras y beneficiosas.

Conclusión

Como puede ver, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial son bastante prometedores para la banca y las finanzas, especialmente en un entorno de mayor riesgo y falta de garantías, es decir, en la gestión de inversiones y la lucha contra el fraude bancario. En 2021, debe centrarse en estos desafíos y aprovechar la innovación fintech para obtener una ventaja adicional.