¿IA en finanzas? Si no está familiarizado con esta combinación, es probable que se esté perdiendo mucho. Los principales objetivos de las instituciones financieras (bancos, fondos de cobertura y compañías de seguros) son minimizar los riesgos, reducir los costos y brindar servicios de alto nivel a los clientes que utilizan IA.
Con grandes cantidades de datos en el sector financiero sector, se vuelve cada vez más importante utilizar la IA para el análisis de datos, la gestión de riesgos, el servicio personalizado y la gestión de carteras. Según una encuesta realizada en 2023 por NVIDIA sobre 200 instituciones financieras con sede en América y Europa, las empresas estaban trabajando en los siguientes casos de uso:
El 26 % de ellas trabajaba en un modelo de lenguaje grande23 % en el sistema de recomendación23 % en la optimización de la cartera22 % en la detección de fraude
La mitad de los encuestados creía que la IA mejoraría sus rendimientos anuales en un 10 % y un tercio estimó que la IA reduciría sus gastos anuales en un 10 %
En este blog, aprenderemos sobre casos de uso de IA en finanzas, sus beneficios y los desafíos que enfrentan las instituciones financieras al emplear IA.
IA en Finanzas
IA es una combinación de datos, poder computacional y tecnología. El aspecto tecnológico de la IA es el siguiente:
Aprendizaje automático: el aprendizaje automático consiste en algoritmos que se pueden entrenar en 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 datos financieros. Deep Learning es adecuado cuando tenemos miles de millones de registros para datos de 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 mercados financieros y mejorar la atención al cliente. experiencia en fintech usando chatbots.
¿Cuáles son los casos de uso de la IA en las finanzas?
Detección de fraude
El fraude en la banca y las finanzas no solo causa dificultades financieras sino también afecta la imagen de la institución. La IA está entrenada en datos históricos y puede diferenciar una transacción típica de una anomalía. A medida que haya más datos y métodos de investigación disponibles, la precisión de los sistemas de IA para detectar fraudes aumentará aún más.
Evaluación de riesgos
La evaluación de riesgos es esencial para verificar la elegibilidad del préstamo y la probabilidad de un prestatario que no paga un préstamo. AI puede analizar registros de crédito y estados financieros para evaluar los perfiles de riesgo de los prestatarios. Además, los auditores pueden utilizar la IA para examinar los registros financieros y garantizar que la empresa cumpla con las leyes y normativas aplicables.
Negociación
La IA está entrenada en años de datos financieros y puede identificar tendencias que puede ser difícil de ver a simple vista. En pocas palabras, la IA genera mejores señales comerciales. La IA se puede utilizar en el comercio de alta frecuencia, donde los intercambios se realizan en fracciones de segundo con la ligera fluctuación 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, generará más negocios.
Servicio al cliente 24 horas al día, 7 días a la semana
En la banca, Los chatbots impulsados por IA pueden proporcionar un servicio al cliente las 24 horas, los 7 días de la semana respondiendo preguntas comunes. Con la llegada de ChatGPT, no se puede negar el potencial comercial de los modelos de lenguaje grande.
¿Cuáles son los beneficios de usar IA en finanzas?
Ahorra tiempo
La IA en finanzas ahorra tiempo al automatizar tareas repetitivas, liberando a los humanos para manejar problemas complejos. Los auditores no tienen que leer los registros financieros de una empresa durante la auditoría. Además, el uso de chatbots de atención al cliente en aplicaciones fintech ahorra tiempo, acelera los procesos y brinda servicio las 24 horas, los 7 días de la semana.
Ahorra dinero
La IA ayuda en la detección de fraudes, la gestión de carteras y el riesgo. evaluación al otorgar préstamos. Por lo tanto, el uso de IA puede ayudar a una institución financiera a tomar decisiones bien informadas que minimicen las pérdidas.
Eficiente
El error humano en el ecosistema financiero podría tener efectos adversos. Los sistemas de IA son eficientes en la toma de decisiones complejas, lo que reduce el riesgo de error humano.
Desafíos del uso de IA en finanzas
Calidad de datos
Basura entra, basura Afuera. La creación de una estrategia de datos eficaz para una institución financiera requiere diligencia debida. Identificar y examinar fuentes de datos, recopilarlos y convertirlos al formato requerido puede ser un desafío para los sectores financieros impulsados por IA.
Privacidad y seguridad de los datos
Las instituciones financieras usan datos personales cada día. Por ello, es fundamental que adopten medidas de seguridad para mantener la privacidad de los datos personales. Además, deben seguir las leyes de regulación de datos para comprender el uso legal de los datos.
Sesgo
El comportamiento gnóstico hacia variables como el color, la raza, el origen étnico o el género se denomina sesgo en IA.. Los datos de entrenamiento históricos pueden tener sesgos que pueden traducirse en sistemas de IA. Las solicitudes sesgadas pueden ser dañinas: limitaciones en la concesión de préstamos a un grupo minoritario. La evaluación y la gestión de riesgos son necesarias para una aplicación de inteligencia artificial imparcial.
IA en finanzas: el camino a seguir
IA en finanzas puede mejorar la experiencia del cliente, detectar transacciones fraudulentas, evaluar riesgos, ayudar a tomar estrategias comerciales para fondos de cobertura, y todo eso. El ecosistema de IA (aplicaciones y métodos de investigación) está en constante evolución y los clientes se inclinan por experiencias sin complicaciones. Las instituciones financieras deben actualizar constantemente sus sistemas de IA en función de las necesidades de sus clientes y los casos de uso de IA de vanguardia disponibles.