LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL AL SERVICIO DE LAS FINTECH

Publicado el 07 de diciembre de 2023  - Actualizado el 13 de diciembre de 2023

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL AL SERVICIO DE LAS FINTECH

La inteligencia artificial al servicio de las Fintech ha desempeñado un papel crucial en la transformación del sector financiero en los últimos dos años, superando las evoluciones de las dos décadas anteriores. La digitalización ha estado en el centro de estos cambios, tanto dentro de las instituciones financieras como en todo el ecosistema bancario. Según las estimaciones, el tamaño del mercado de la IA en la Fintech alcanzará los 42,83 mil millones de dólares en 2023 y se espera que alcance los 49,43 mil millones de dólares para 2028, con una tasa de crecimiento anual del 2,91% durante el período de previsión (2023-2028).

La epidemia de la COVID-19 ha acelerado el cambio en la forma en que las personas interactúan con los servicios financieros. Las FinTech se han centrado en fortalecer su infraestructura existente invirtiendo en nuevos recursos o aumentando su capacidad para resistir la presión ejercida sobre sus sistemas por volúmenes de transacciones más altos. Aunque esto representa un desafío para estas empresas, estas acciones han generado una necesidad esencial de soluciones de IA, ya que dependen de los volúmenes de transacciones para sus ingresos. Tales factores deberían impulsar la demanda de soluciones de IA en el mercado de tecnologías financieras.

La mejora de la experiencia del cliente dentro de las Fintech es un aspecto reconocido

La inteligencia artificial permite mejorar y agilizar esta experiencia, haciéndola más inteligente. Según Microsoft, "Para 2025, el 95% de las interacciones con los clientes se realizarán a través de canales que utilizan tecnología de inteligencia artificial (IA)". Este potencial de la IA se debe a su capacidad para analizar y procesar cantidades astronómicas de datos de diversas fuentes. Además, registra el comportamiento y las emociones de los usuarios, mejorando así la experiencia digital del cliente.

Y es un hecho que las Fintechs han observado. En comparación con los bancos tradicionales que buscan ayudar a los clientes a realizar diversas tareas bancarias, las Fintechs eligen un enfoque nuevo en su comunicación con los clientes. La inteligencia artificial tiene la capacidad de transformar las diversas comunicaciones con los clientes, favoreciendo el autoservicio en el sector bancario.

7 formas en que la IA transforma el mundo de la Fintech

Análisis de solvencia

En el ámbito del análisis de solvencia, la tecnología de la IA ha revolucionado la evaluación de cuentas de crédito, tesorería e inversión, proporcionando información en tiempo real a los bancos. Esta capacidad avanzada permite un soporte de cuenta racionalizado al interpretar eficazmente los datos de los clientes. La IA permite a las instituciones bancarias procesar rápidamente y con precisión información importante sobre los clientes, comparando y analizando datos para determinar la elegibilidad de un cliente para productos o servicios solicitados. Utilizando modelos lingüísticos extendidos (LLM), los bancos pueden interpretar los datos de los clientes y evaluar los factores de riesgo, mientras que las empresas de tecnología financiera adaptan préstamos y productos de seguros según las necesidades individuales de los clientes.

Soporte al cliente

Los chatbots y asistentes virtuales alimentados por IA están revolucionando la interacción del cliente en el sector financiero, ofreciendo soporte instantáneo y personalizado, gestionando solicitudes, ofreciendo recomendaciones de productos y ayudando en la gestión de cuentas. Disponible las 24 horas del día, este servicio alimentado por IA garantiza un soporte continuo al cliente. Estos sistemas analizan los datos de los clientes, incluyendo preferencias y comportamientos, permitiendo a las empresas de FinTech proporcionar asesoramiento personalizado y ayudar en decisiones financieras cruciales. Esta atención personalizada eleva significativamente la experiencia del cliente, fomentando el crecimiento de las empresas.

Detección de fraude

La IA también desempeña un papel central en la detección de fraudes mediante el análisis de grandes volúmenes de datos financieros e identificación de patrones inusuales o actividades sospechosas. Con algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural, la IA en la tecnología financiera puede aprender a partir de datos históricos y aplicar ese conocimiento para detectar transacciones fraudulentas en tiempo real. También puede adaptarse a nuevas técnicas de fraude, lo que la hace muy eficaz para mantenerse un paso adelante de los defraudadores.

Automatización de procesos

La automatización de procesos, motor clave de la IA en las organizaciones financieras, ha evolucionado hacia la automatización cognitiva de procesos. El partnership entre Traydstream e Infosys Finacle es un ejemplo, utilizando la tecnología de blockchain para automatizar los procesos de financiamiento comercial, reduciendo el tiempo y mejorando la precisión.

Asistente financiero virtual automatizado

Los robo-advisors alimentados por IA utilizan algoritmos de aprendizaje automático para proporcionar asesoramiento financiero personalizado a los clientes. Analizan la situación financiera, objetivos y tolerancia al riesgo de un individuo para recomendar estrategias de inversión y carteras adaptadas a sus necesidades únicas. Esta automatización garantiza que los clientes reciban asesoramiento acorde con sus objetivos financieros específicos. Un ejemplo es Wealthfront, un robo-asesor que utiliza la IA para construir y gestionar carteras de inversión personalizadas para los clientes según sus objetivos financieros y preferencias de riesgo.

Toma de decisiones inteligente

El análisis basado en datos impulsa decisiones comerciales informadas. Los clientes pueden utilizar aplicaciones fintech con herramientas de visualización de datos alimentadas por IA para presentar y actuar sobre conceptos y objetivos complejos. Estas herramientas de IA pueden simplificar los datos en información digerible para obtener información rápida y accionable. Como resultado, los equipos pueden mejorar su toma de decisiones financieras con menos confusión y errores.

Análisis predictivo

El éxito de muchas instituciones financieras depende no solo de su capacidad para analizar las tendencias comerciales actuales, sino también de su capacidad para anticipar los desafíos del mañana. Según un estudio reciente de Entrepreneur, la IA puede proporcionar análisis predictivos, favoreciendo la optimización de recursos, la generación de ingresos y las ventas.
Los LLMs ayudan a analizar los datos financieros y prever las tendencias futuras de las inversiones, brindando a los inversores la confianza para tomar decisiones informadas y maximizar los rendimientos. Un LLM puede recibir formación especializada cuando se trata de un sector o industria específicos. La personalización da forma al modelo para generar respuestas precisas y relevantes basadas en un campo, proporcionando información específica de manera eficiente.

¿Cuál es el futuro de la IA en las Fintech?

La IA en el ámbito de las Fintech estará cada vez más presente y en diferentes servicios. Sin embargo, no podrá reemplazar al humano al 100%, al menos por el momento. De hecho, en el ámbito financiero, la confianza aún se basa en el ser humano y el hecho de tener un asesor real y físico tiene un peso importante para muchos clientes. Ya sea para invertir dinero, solicitar un préstamo, iniciar un negocio u otro proyecto, no sería interesante reemplazar esa relación, sino más bien acompañarla y así, fortalecer las decisiones apoyándose en una gran cantidad de información.