Transformación digital está arrasando en el sector financiero. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son las tecnologías al rojo vivo que están transformando el sector, que se tambalea bajo la presión de la gestión de los clientes y sus datos.
Las finanzas son un sector que requiere muchos procesos y produce gran cantidad de datos. A lo largo de los años, el sector se ha esforzado por mejorar su gestión de datos, pero ha fracasado por falta de sistemas y herramientas. El verdadero reto es gestionar los datos con los sistemas, herramientas y procesos actuales.
Ahora, la invasión de IA y ML ha permitido a las empresas financieras mejorar sus procesos integrales y la gestión de datos.
Y las tecnologÃas están contribuyendo en gran medida a mejorar el rendimiento, la eficacia y la satisfacción de los clientes de las empresas financieras. Gracias a las numerosas ventajas que ofrecen, las empresas dependen en gran medida de estas tecnologÃas futuristas.
He aquí algunos de los retos a los que se enfrenta a diario el sector.
- Gestión de los datos de los clientes
- Ajustar la estrategia para mejorar la satisfacción del cliente
- Tomar decisiones rápidas
- Atraer a los clientes con ofertas y descuentos
- Atraer a los clientes
- Atender a los clientes
- Gestión de riesgos
- Detección de actividades fraudulentas
- Mejorar la tasa de retención de clientes
- Mejorar la satisfacción del cliente, etc.
Piense en cualquier empresa basada en las finanzas -bancos, seguros, etc.- que se enfrente a diario a los retos mencionados y busque soluciones para contrarrestarlos.
Antes de profundizar en la comprensión del impacto de la IA/ML en la industria financiera, vamos a arrojar luz sobre su crecimiento en diferentes verticales.
Crecimiento de la IA/ML en todos los sectores verticales
El tamaño del mercado mundial de inteligencia artificial se valoró en 93.500 millones de USD en 2021 y se prevé que se expanda a una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) de 38,1% de 2022 a 2030.
 (Fuente: Investigación de Grand View)
Crecimiento de la IA/ML en el sector financiero
El tamaño del mercado mundial de IA en la banca se valoró en $3,88 mil millones en 2020, y se prevé que alcance $64,03 mil millones en 2030, creciendo a una CAGR de 32,6% de 2021 a 2030.
 (Fuente: Allied Market Research)
Impacto de la IA en la banca
Los flujos de trabajo automatizados y una toma de decisiones más rápida son dos factores críticos que ayudan al sector bancario a prestar un mejor servicio a los clientes. Desde que la IA/ML se ha incorporado a la estrategia bancaria, los resultados han sido excelentes. El sector puede automatizar muchos procesos y reducir los errores humanos.
He aquí un par de casos de uso de la IA en la banca.
- Evaluación automatizada del riesgo de crédito y gestión de datos
Las puntuaciones de crédito desempeñan un papel fundamental en la concesión y la liquidación de préstamos a particulares. No conceder un préstamo a un cliente potencial puede afectar a los resultados del banco, y financiar a un falso cliente con una mala puntuación de crédito puede afectar igualmente al crecimiento del banco.
Evaluar la puntuación crediticia requiere tener en cuenta y analizar muchos factores antes de llegar al valor final. Es un proceso largo y delicado en el que intervienen muchos parámetros.
Con la IA se abordan los dos retos anteriores. Sistemas de inteligencia artificial del banco permiten a los empleados calcular la puntuación crediticia individual de cada cliente sopesando distintos parámetros.
El informe crediticio de un individuo que suelen proporcionar los sistemas basados en IA es 100% preciso, ya que la tecnología considera escenarios en tiempo real antes de llegar a una puntuación crediticia.
De este modo, es fácil gestionar el riesgo de crédito.
Seguir leyendo : AI for Shop Floor - Significado, beneficios y casos de uso
Detección automática del fraude en la banca
Evaluar y reducir el fraude potencial es fundamental para el crecimiento del banco y para evitar pérdidas. El sector se enfrenta a muchos problemas con estafas de suplantación de identidad y otros programas maliciosos que causan estragos en los sistemas y pueden provocar pérdidas.
Por otra parte, algunos clientes proporcionan datos falsos para adquirir fondos de los bancos, lo que contribuye a pérdidas masivas.
La automatización mediante IA mejorará el proceso de detección del fraude y reducirá las pérdidas de forma significativa. La tecnología de IA hace coincidir los requisitos con las normas, y cualquier desviación respecto a las normas preestablecidas será supervisada e informada al personal del banco.
Del mismo modo, las amenazas de suplantación de identidad pueden reducirse estableciendo sistemas de alerta de IA para controlar cualquier anomalía en el núcleo de la programación.
Así pues, ambos retos se verán anulados por las tecnologías de IA/ML.
Impacto de la IA en los seguros
Los seguros son otro sector que se ha beneficiado enormemente de las inversiones en tecnología de IA/ML. Especialmente las reclamaciones de los clientes y la suscripción son procesos que mejoran significativamente con la ayuda de sistemas basados en la tecnología AI/ML.
He aquí los dos casos de uso de la IA/ML en los seguros.
Automatización del proceso de suscripción
Los suscriptores ayudan al banco con evaluaciones detalladas del riesgo de conceder un préstamo a cualquier persona. En el proceso intervienen muchos factores y todo debe analizarse a la perfección antes de prestar el importe a cualquier cliente.
El complicado proceso implica mucho esfuerzo para explorar el riesgo y reducir cualquier posible pérdida en el futuro.
La introducción de la IA en el proceso ha cambiado por completo su funcionamiento. Con la ayuda de la IA y la automatización ML, los suscriptores pueden evaluar con precisión el riesgo asociado a cualquier persona y asegurarse de que es el candidato adecuado para el préstamo.
Esto simplifica la tarea de los suscriptores y acelera el proceso. También mejora notablemente la seguridad de los datos del proceso.
Automatización del proceso de tramitación de siniestros
La evaluación y liquidación de siniestros es un proceso muy complejo en el sector de los seguros. Los gestores de siniestros tienen que sudar la gota gorda para valorar y evaluar los datos del cliente antes de optar por la liquidación.
Cualquier discrepancia o dato falso podría afectar al sector de los seguros, que se enfrentaría a enormes pérdidas. El sector busca soluciones para hacer frente a los riesgos de la gestión de siniestros y lograr una liquidación de siniestros sin fisuras.
La IA/ML está cambiando todo el proceso y permite a los ejecutivos de siniestros realizar perfectamente la parte de evaluación y liquidación.
Automatizar el proceso con IA y evaluar los parámetros críticos en función de los datos de las reclamaciones ayuda al personal a decidir con rapidez y eficacia. En otras palabras, el proceso de reclamaciones se decidirá basándose en datos 100% precisos.
De este modo, la gestión del proceso de reclamación y el análisis de datos se realizan sin problemas gracias a la IA/ML.
Estos son solo algunos de los casos de uso de la IA/ML en el ámbito de la banca y los seguros. Solo he compartido algunos con usted.
Resumen
La IA/ML puede cambiar las reglas del juego en casi todos los sectores, y el financiero no es una excepción. El sector está invirtiendo mucho en estas tecnologÃas para automatizar y gestionar procesos complejos mejor y de forma más eficiente.
Ambas tecnologías son conocidas por su calidad y precisión de sus resultados, por lo que cualquier industria que las utilice se beneficiará enormemente de ellas.
Si está al frente de operaciones bancarias o de seguros, debe actualizar su estrategia actual añadiendo IA/ML.
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