{"id":2274,"date":"2023-02-21T22:10:57","date_gmt":"2023-02-21T19:10:57","guid":{"rendered":"https:\/\/hudutech.com\/impact-of-ai-on-banking-insurance-2-exciting-use-cases\/"},"modified":"2023-02-21T22:10:57","modified_gmt":"2023-02-21T19:10:57","slug":"impacto-de-la-inteligencia-artificial-en-los-seguros-bancarios-2-casos-de-uso-interesantes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hudutech.com\/es\/impacto-de-la-inteligencia-artificial-en-los-seguros-bancarios-2-casos-de-uso-interesantes\/","title":{"rendered":"Impacto de la IA en la banca y los seguros (2 casos de uso apasionantes)"},"content":{"rendered":"<p><!DOCTYPE html PUBLIC \"-\/\/W3C\/\/DTD HTML 4.0 Transitional\/\/EN\" \"http:\/\/www.w3.org\/TR\/REC-html40\/loose.dtd\"><br \/>\n<html><body><\/p>\n<p><strong>Transformaci\u00f3n digital<\/strong> est\u00e1 arrasando en el sector financiero. La inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico son las tecnolog\u00edas al rojo vivo que est\u00e1n transformando el sector, que se tambalea bajo la presi\u00f3n de la gesti\u00f3n de los clientes y sus datos.<\/p>\n<p>Las finanzas son un sector que requiere muchos procesos y produce gran cantidad de datos. A lo largo de los a\u00f1os, el sector se ha esforzado por mejorar su gesti\u00f3n 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.<\/p>\n<p>Ahora, la invasi\u00f3n de <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Artificial_intelligence\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">IA y ML<\/a> ha permitido a las empresas financieras mejorar sus procesos integrales y la gesti\u00f3n de datos.<\/p>\n<p>Y las tecnolog\u00c3as est\u00c3\u00a1n contribuyendo en gran medida a mejorar el rendimiento, la eficacia y la satisfacci\u00c3\u00b3n de los clientes de las empresas financieras. Gracias a las numerosas ventajas que ofrecen, las empresas dependen en gran medida de estas tecnolog\u00c3as futuristas.<\/p>\n<p>He aqu\u00ed algunos de los retos a los que se enfrenta a diario el sector.<\/p>\n<ul>\n<li>Gesti\u00f3n de los datos de los clientes<\/li>\n<li>Ajustar la estrategia para mejorar la satisfacci\u00f3n del cliente<\/li>\n<li>Tomar decisiones r\u00e1pidas<\/li>\n<li>Atraer a los clientes con ofertas y descuentos<\/li>\n<li>Atraer a los clientes<\/li>\n<li>Atender a los clientes<\/li>\n<li>Gesti\u00f3n de riesgos<\/li>\n<li>Detecci\u00f3n de actividades fraudulentas<\/li>\n<li>Mejorar la tasa de retenci\u00f3n de clientes<\/li>\n<li>Mejorar la satisfacci\u00f3n del cliente, etc.<\/li>\n<\/ul>\n<p>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.<\/p>\n<p>Antes de profundizar en la comprensi\u00c3\u00b3n del impacto de la IA\/ML en la industria financiera, vamos a arrojar luz sobre su crecimiento en diferentes verticales.<\/p>\n<h4>Crecimiento de la IA\/ML en todos los sectores verticales<\/h4>\n<p>El tama\u00f1o del mercado mundial de inteligencia artificial se valor\u00f3 en 93.500 millones de USD en 2021 y se prev\u00e9 que se expanda a una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) de 38,1% de 2022 a 2030.<\/p>\n<\/p>\n<p><b>\u00c2 (Fuente:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c2\u00a0<\/span><a href=\"https:\/\/www.grandviewresearch.com\/industry-analysis\/artificial-intelligence-ai-market\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\"><span style=\"font-weight: 400;\">Investigaci\u00f3n de Grand View<\/span><\/a><b>)<\/b><\/p>\n<h4>Crecimiento de la IA\/ML en el sector financiero<\/h4>\n<p>El tama\u00f1o del mercado mundial de IA en la banca se valor\u00f3 en $3,88 mil millones en 2020, y se prev\u00e9 que alcance $64,03 mil millones en 2030, creciendo a una CAGR de 32,6% de 2021 a 2030.<\/p>\n<\/p>\n<p><b>\u00c2 (Fuente:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c2\u00a0<\/span><a href=\"https:\/\/www.alliedmarketresearch.com\/ai-in-banking-market-A11871\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\"><span style=\"font-weight: 400;\">Allied Market Research<\/span><\/a><b>)<\/b><\/p>\n<h4>Impacto de la IA en la banca<\/h4>\n<p>Los flujos de trabajo automatizados y una toma de decisiones m\u00e1s r\u00e1pida son dos factores cr\u00edticos 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.<\/p>\n<p>He aqu\u00ed un par de casos de uso de la IA en la banca.<\/p>\n<ol>\n<li>Evaluaci\u00f3n automatizada del riesgo de cr\u00e9dito y gesti\u00f3n de datos<\/li>\n<\/ol>\n<p>Las puntuaciones de cr\u00c3\u00a9dito desempe\u00c3\u00b1an un papel fundamental en la concesi\u00c3\u00b3n y la liquidaci\u00c3\u00b3n de pr\u00c3\u00a9stamos a particulares. No conceder un pr\u00c3\u00a9stamo a un cliente potencial puede afectar a los resultados del banco, y financiar a un falso cliente con una mala puntuaci\u00c3\u00b3n de cr\u00c3\u00a9dito puede afectar igualmente al crecimiento del banco.<\/p>\n<p>Evaluar la puntuaci\u00f3n 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 par\u00e1metros.<\/p>\n<p>Con la IA se abordan los dos retos anteriores. <a href=\"https:\/\/www.techtarget.com\/searchenterpriseai\/definition\/AI-Artificial-Intelligence#:~:text=Artificial%20intelligence%20is%20the%20simulation,speech%20recognition%20and%20machine%20vision.\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">Sistemas de inteligencia artificial<\/a> del banco permiten a los empleados calcular la puntuaci\u00f3n crediticia individual de cada cliente sopesando distintos par\u00e1metros.<\/p>\n<p>El informe crediticio de un individuo que suelen proporcionar los sistemas basados en IA es 100% preciso, ya que la tecnolog\u00eda considera escenarios en tiempo real antes de llegar a una puntuaci\u00f3n crediticia.<\/p>\n<p>De este modo, es f\u00e1cil gestionar el riesgo de cr\u00e9dito.<\/p>\n<pre><strong>         Seguir leyendo<\/strong> : AI for Shop Floor - Significado, beneficios y casos de uso<\/pre>\n<h4>Detecci\u00f3n autom\u00e1tica del fraude en la banca<\/h4>\n<p>Evaluar y reducir el fraude potencial es fundamental para el crecimiento del banco y para evitar p\u00c3\u00a9rdidas. El sector se enfrenta a muchos problemas con estafas de suplantaci\u00f3n de identidad y otros programas maliciosos que causan estragos en los sistemas y pueden provocar p\u00e9rdidas.<\/p>\n<p>Por otra parte, algunos clientes proporcionan datos falsos para adquirir fondos de los bancos, lo que contribuye a p\u00e9rdidas masivas.<\/p>\n<p>La automatizaci\u00f3n mediante IA mejorar\u00e1 el proceso de detecci\u00f3n del fraude y reducir\u00e1 las p\u00e9rdidas de forma significativa. La tecnolog\u00eda de IA hace coincidir los requisitos con las normas, y cualquier desviaci\u00f3n respecto a las normas preestablecidas ser\u00e1 supervisada e informada al personal del banco.<\/p>\n<p>Del mismo modo, las amenazas de suplantaci\u00f3n de identidad pueden reducirse estableciendo sistemas de alerta de IA para controlar cualquier anomal\u00eda en el n\u00facleo de la programaci\u00f3n.<\/p>\n<p>As\u00ed pues, ambos retos se ver\u00e1n anulados por las tecnolog\u00edas de IA\/ML.<\/p>\n<h4>Impacto de la IA en los seguros<\/h4>\n<p>Los seguros son otro sector que se ha beneficiado enormemente de las inversiones en tecnolog\u00eda de IA\/ML. Especialmente las reclamaciones de los clientes y la suscripci\u00f3n son procesos que mejoran significativamente con la ayuda de sistemas basados en la tecnolog\u00eda AI\/ML.<\/p>\n<p>He aqu\u00ed los dos casos de uso de la IA\/ML en los seguros.<\/p>\n<h4>Automatizaci\u00f3n del proceso de suscripci\u00f3n<\/h4>\n<p>Los suscriptores ayudan al banco con evaluaciones detalladas del riesgo de conceder un pr\u00e9stamo a cualquier persona. En el proceso intervienen muchos factores y todo debe analizarse a la perfecci\u00f3n antes de prestar el importe a cualquier cliente.<\/p>\n<p>El complicado proceso implica mucho esfuerzo para explorar el riesgo y reducir cualquier posible p\u00e9rdida en el futuro.<\/p>\n<p>La introducci\u00f3n de la IA en el proceso ha cambiado por completo su funcionamiento. Con la ayuda de la IA y la automatizaci\u00f3n ML, los suscriptores pueden evaluar con precisi\u00f3n el riesgo asociado a cualquier persona y asegurarse de que es el candidato adecuado para el pr\u00e9stamo.<\/p>\n<p>Esto simplifica la tarea de los suscriptores y acelera el proceso. Tambi\u00e9n mejora notablemente la seguridad de los datos del proceso.<\/p>\n<h4>Automatizaci\u00f3n del proceso de tramitaci\u00f3n de siniestros<\/h4>\n<p>La evaluaci\u00f3n y liquidaci\u00f3n 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 liquidaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Cualquier discrepancia o dato falso podr\u00eda afectar al sector de los seguros, que se enfrentar\u00eda a enormes p\u00e9rdidas. El sector busca soluciones para hacer frente a los riesgos de la gesti\u00f3n de siniestros y lograr una liquidaci\u00f3n de siniestros sin fisuras.<\/p>\n<p>La IA\/ML est\u00e1 cambiando todo el proceso y permite a los ejecutivos de siniestros realizar perfectamente la parte de evaluaci\u00f3n y liquidaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Automatizar el proceso con IA y evaluar los par\u00e1metros cr\u00edticos en funci\u00f3n de los datos de las reclamaciones ayuda al personal a decidir con rapidez y eficacia. En otras palabras, el proceso de reclamaciones se decidir\u00e1 bas\u00e1ndose en datos 100% precisos.<\/p>\n<p>De este modo, la gesti\u00f3n del proceso de reclamaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de datos se realizan sin problemas gracias a la IA\/ML.<\/p>\n<p>Estos son solo algunos de los casos de uso de la IA\/ML en el \u00e1mbito de la banca y los seguros. Solo he compartido algunos con usted.<\/p>\n<h4>Resumen<\/h4>\n<p>La IA\/ML puede cambiar las reglas del juego en casi todos los sectores, y el financiero no es una excepci\u00c3\u00b3n. El sector est\u00c3\u00a1 invirtiendo mucho en estas tecnolog\u00c3as para automatizar y gestionar procesos complejos mejor y de forma m\u00c3\u00a1s eficiente.<\/p>\n<p>Ambas tecnolog\u00edas son conocidas por su calidad y precisi\u00f3n de sus resultados, por lo que cualquier industria que las utilice se beneficiar\u00e1 enormemente de ellas.<\/p>\n<p>Si est\u00e1 al frente de operaciones bancarias o de seguros, debe actualizar su estrategia actual a\u00f1adiendo IA\/ML.<\/p>\n<p>\u00bfEst\u00e1 pensando en mejorar las operaciones sin reducir la seguridad de los datos? Pruebe AI\/ML ahora.<\/p>\n<p>\u00c2\u00bfQuiere saber m\u00c3\u00a1s? Somos todo o\u00eddos.<\/p>\n<\/p>\n<p><\/body><\/html><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La transformaci\u00f3n digital est\u00e1 arrasando en el sector financiero. La inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico son las tecnolog\u00edas al rojo vivo que est\u00e1n transformando el sector, que se tambalea bajo la presi\u00f3n de gestionar a los clientes y sus datos. Las finanzas son un sector con muchos procesos y una gran cantidad de datos. 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