Cómo la inteligencia artificial y el big data impulsan el éxito del sector financiero

“Los datos son el nuevo petróleo”, fue la premisa de Clive Humby, unos de los primeros científicos de datos de la historia, en el año 2006 cuando ya se visualizaba el gran poder de la información. Sin embargo, como el oro negro, que debe transformarse en gasolina u otro derivado para obtener rentabilidad, los datos deben ser procesados y analizados para generar valor.

Ése fue después el racionamiento de Michael Palmer, experto en negocios inteligentes, al asegurar que “los datos son valiosos, pero si no están refinados, en realidad no se pueden usar”. Y así es, para impulsar el valor comercial en cualquier segmento hay que entender la información como una ventaja competitiva.

La inteligencia artificial (IA) y el big data: una sinergia poderosa para el sector financiero

Según un estudio de Business Wire, el mercado de IA en el sector fintech experimentará un marcado crecimiento del 23,37 % para el período 2020-2025. Y es que el uso de esta tecnología ha representado una ventaja para el procesamiento de información altamente vulnerable y ha redefinido la manera en la que se abordan las operaciones, la toma de decisiones y la interacción con los clientes.

Con la aplicación de la inteligencia artificial en la industria financiera es factible generar un impacto en distintas áreas:  

1. Análisis de datos y predicciones: las instituciones financieras pueden predecir comportamientos del mercado, evaluar riesgos crediticios y anticipar las necesidades de los clientes a través de la capacidad de la IA para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real.
2. Gestión de riesgos: en el sector financiero es especialmente importante estar alerta ante posibles eventos de flujos de dinero. Herramientas como el reconocimiento de voz y la biometría, impulsadas por IA, añaden una capa de seguridad que ayuda a identificar a los clientes y evitar fraudes.
3. Atención al cliente y personalización: con la IA no sólo se puede predecir el comportamiento de los usuarios con el objetivo de anteponerse a sus necesidades y brindar un mejor servicio, sino prestar una atención al cliente 24 horas con respuestas rápidas y precisas a preguntas comunes, mediante la implementación de chatbots y asistentes virtuales.
4. Automatización de procesos: a través de la IA es posible automatizar procesos manuales como la aprobación de préstamos, la gestión de reclamaciones de seguros y la conciliación de cartera. Así las empresas financieras pueden mejorar su eficiencia y reducir el margen de errores.
5. Inversiones y trading: el mercado financiero puede ser muy volátil, por tanto, es necesario tomar y replantear decisiones según su comportamiento. Para ello, los algoritmos de trading basados en IA fungen como un ejército de analistas financieros al verificar rápidamente datos y crear medidas de inversión en fracciones de segundo.
   Según un informe de JP Morgan, en el 2020 más del 60 % de las operaciones de más de 10 millones USD se ejecutaron mediante algoritmos. Se espera que, para 2024, el mercado de operaciones algorítmicas crezca 4 mil millones USD, lo que elevará el volumen total a USD 19 mil millones.
6. Optimización de carteras: la IA puede ayudar a los asesores financieros a tomar decisiones más informadas, pues con su aplicación es posible analizar carteras de inversión y recomendar ajustes basados en rendimientos pasados y las tendencias del mercado.
7. Cumplimiento normativo: mediante la aplicación de IA es posible analizar y evaluar automáticamente las regulaciones y leyes financieras en tiempo real, lo que reduce los riesgos de incumplimiento y multas.

El monitoreo inteligente para salvaguardar la infraestructura bancaria

Las aplicaciones en el sector bancario deben correr de manera fluida y sin interrupciones, para esto la inteligencia artificial desempeña un papel fundamental, pues a través de soluciones avanzadas de monitoreo, preserva su buen funcionamiento.

Algunos beneficios clave de la implementación del monitoreo y la IA para prevenir la degradación de las aplicaciones en el sector bancario incluyen:

• Mantenimiento proactivo.
• Optimización del rendimiento.
• Eficiencia en la solución de problemas.

Sin duda, el análisis de datos mediante la inteligencia artificial potencia el valor comercial. Al convertir datos en información accionable, las organizaciones pueden mantenerse competitivas en un entorno empresarial sujeto a los constantes cambios del mercado.

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