Aprendizaje automático e inteligencia artificial en la banca: The Silent Alliance

Daniel Wiczew

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Inversor impulsado por datos

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En esencia, la banca tiene que ver con los datos. Cada transacción, cada interacción con el cliente, cada solicitud de préstamo genera datos. Cuanto más grande es el banco, más datos procesa diariamente. Históricamente, estos datos se utilizaban de forma rudimentaria: análisis simples, revisiones manuales y predicciones básicas.

Ingrese al aprendizaje automático y la IA.

Estas tecnologías pueden examinar vastos conjuntos de datos en cuestión de segundos, detectar patrones, hacer predicciones e incluso tomar acciones que a los humanos les llevarían horas, si no días. Aquí hay algunas razones de peso para su adopción:

Una de las primeras y más impactantes aplicaciones del ML en la banca ha sido en el ámbito de la detección de fraude. Los métodos tradicionales se basaban en reglas estáticas. Si una transacción cumplía ciertos criterios, se marcaba. Sin embargo, los estafadores son astutos y están en constante evolución.

Los modelos de aprendizaje automático, por otro lado, pueden aprender de cada transacción, actualizando y refinando continuamente su comprensión. Al analizar millones de transacciones, estos modelos pueden reconocer patrones sutiles y complejos en los datos que serían invisibles para los analistas humanos. Esto significa que pueden detectar nuevos tipos de fraude a medida que surgen y adaptarse en tiempo real.

¿Alguna vez se ha preguntado cómo parece que su banco sabe exactamente qué producto financiero le podría interesar a continuación? Así es la IA en acción.

Los bancos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar su historial de transacciones, sus interacciones con la aplicación o el sitio web del banco e incluso factores externos como las tendencias económicas. Esto les permite predecir qué productos (ya sea un préstamo, una tarjeta de crédito o una oportunidad de inversión) es más probable que le interesen.

¿El resultado? Obtiene recomendaciones de productos personalizadas que se ajustan a su perfil financiero y los bancos obtienen tasas de conversión más altas. Es una situación en la que todos ganan.

"¡Hola! ¿Cómo puedo ayudarle hoy?"

Este saludo amistoso del chatbot de un banco suele ser el primer punto de interacción para muchos clientes. Estos chatbots, impulsados ​​por IA, están diseñados para manejar una amplia gama de consultas, desde consultas de saldo hasta solicitudes transaccionales más complejas.

Pueden estar disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana, lo que garantiza que los clientes obtengan respuestas inmediatas. Además, con cada interacción, estos chatbots aprenden y mejoran, ofreciendo información más precisa y relevante con el tiempo.

El horizonte es tentadoramente vasto:

La revolución de la IA en la banca no se acerca. Ya está aquí. Como consumidores, apenas estamos empezando a arañar la superficie de las posibilidades. Aceptar y comprender esta revolución es clave para navegar en el panorama financiero en constante evolución.

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