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La IA en la industria financiera

Al igual que sucede en tantos otros campos, también está ganando mucho terreno la IA en la industria financiera, donde cada día se encuentran nuevas aplicaciones y desarrollos, en provecho tanto de la actividad de las instituciones como de la seguridad de los clientes.

En este sentido, la inteligencia artificial puede ayudar a las empresas del sector financiero para automatizar los análisis relacionados con procesos como la gestión de riesgos y la detección o prevención de fraudes.

Qué es la inteligencia artificial

La IA no es tan reciente como podría pensarse. De hecho, algunas fuentes aseguran que comenzó en 1943, con un artículo de Warren McCullough y Walter Pitts, titulado A logical calculus of ideas immanent in nervous activity, que podría traducirse como Un cálculo lógico de ideas inmanentes a la actividad nerviosa (o cerebral). 

En el mismo, se propuso un modelo matemático para lo que hoy día llamamos redes neuronales. También en esta historia se mencionan los aportes de otros grandes precursores de la informática moderna, como es el caso de Alan Turing. 

Sin embargo, no existe una única definición de lo que es la IA. En general con dicho concepto se alude a algunas cualidades que se atribuyen a la inteligencia humana, a saber: la capacidad de percibir información, de procesarla, de analizarla y de actuar en consecuencia. Además, se añaden otros rasgos, como la flexibilidad, es decir, poder improvisar o incluso hacer algo nuevo que no se previó.

En la actualidad, diversos desarrollos, como el ChatGPT de OpenAI, permiten realizar de modo fácil, rápido, sencillo y eficiente una diversidad de tareas, que incluyen generación de texto, traducción, crear el código de un programa, entre otras.

Usos de la IA en la industria financiera

De manera particular, se ha comenzado a implementar la IA en la industria financiera, para automatizar diversos procesos y mejorar el funcionamiento de sus plataformas. A continuación conoceremos más detalles al respecto.

Prevención de delitos financieros

Algunas empresas relacionadas con el sector, como es el caso de PayPal, están aplicando inteligencia artificial para mayor eficiencia de los análisis en tiempo real, con miras a detección de transacciones fraudulentas y cumplimiento de la normativa relacionada con legitimación de capitales (blanqueo o lavado de dinero).

Es oportuno señalar que la legislación internacional en la materia exige que las instituciones financieras contribuyan con la prevención de este tipo de delitos y notifiquen cualquier actividad sospechosa. Sin embargo, dado el volumen de operaciones, esto se debe hacer a través de programas que sean capaces de gestionar bases de datos complejas.

En el mismo orden de ideas, la IA ha mostrado buen desempeño ayudando en detección de posibles fraudes con tarjetas de créditos, aplicando algoritmos para analizar el comportamiento de los clientes, detectando actividad que contradice los patrones habituales en cuanto a hábitos de compra, ubicación, entre otros aspectos.

Decisión de crédito

La inteligencia artificial es una alternativa para ayudar en la toma de decisiones a la hora de otorgar créditos, tanto de la banca como de Fintechs, permitiendo una evaluación más rápida, a un menor costo.

Incluso, se evita el sesgo subjetivo que puede haber cuando se encarga dicha tarea a las personas, ayudando a distinguir mejor entre clientes de alto o bajo riesgo, aun cuando no tengan un gran historial.

De acuerdo con algunas fuentes, 40% de las empresas que dan crédito empresarial en Estados Unidos han mejorado los resultados gracias a este tipo de herramientas de inteligencia artificial.

Servicios de inversión

Además de lo anterior, otro terreno fértil para la aplicación de la IA en la industria financiera lo constituyen las inversiones guiadas por datos y prompts. Su rendimiento se ha incrementado bastante en los últimos años.

Al respecto, los algoritmos de inversión permiten analizar los distintos mercados de valores, monitoreando bases de datos y noticias, lo que ofrece múltiples beneficios, al permitir tomar decisiones más acertadas al realizar transacciones, aumentando la rentabilidad.

Así, una IA puede hacer recomendaciones no solo tomando en cuenta el comportamiento de los mercados, sino el estilo del inversionista y las metas que se ha propuesto. Por ello, hoy día no son pocas las instituciones que confían a una IA sus diversos portafolios.

Gestión de riesgos

La IA permite incrementar de manera notable la velocidad con la que se ejecutan los análisis dentro de la gestión de riesgos. Por ello, hay proveedores de software que incluyen mejoras habilitadas por IA (aprendizaje automático y redes neuronales), aumentando la eficiencia de los modelos.

Y tomando en cuenta que desde inicios de este año 2023 se tiene un nuevo conjunto de normas de aplicación internacional (Revisión fundamental de la cartera de negociación o FRTB), las instituciones financieras tendrán que determinar los riesgos asociados a todas sus posiciones, lo que significa un gran volumen de datos. Así que se necesitarán complejos sistemas para analizarlos, donde la IA, una vez más, puede ayudar.

Pagos y reclamaciones en seguros

Las empresas de seguros no se quedan atrás en cuanto a la IA. Ya están aprovechando sus posibilidades para automatizar algunos procesos; por ejemplo, las solicitudes, reclamaciones y pagos, mejorando la eficiencia al respecto.

Tarjetas de crédito

Otro tanto están haciendo las emisoras de tarjetas de crédito: también pueden analizar solicitudes de clientes potenciales, tomando en cuenta datos bancarios y demográficos, así como comportamiento de consumo, entre otros, permitiendo escoger el producto que más se adecua con dicho perfil.

Expectativas, realidades y riesgos

Se considera que las posibilidades de IA en la industria financiera o en otras áreas aún están lejos de alcanzar el máximo desarrollo. Con su uso se espera incluso poder hacer predicciones para diversos negocios, así como detectar fraudes. Aunque hay que aclarar que, con respecto a mercados de valores, los algoritmos son probados con información pasada, lo que no es garantía de comportamiento futuro. 

Ahora bien, no todos los vinculados al sector han visto o han sabido aprovechar estas bondades. De acuerdo con Forbes, si bien el 93% de las organizaciones consideran que pueden obtener alguna ganancia de la IA, el 40% de los que han realizado inversiones significativas en esta área aún no reportan ganancias, en tanto que el 50% afirma que sí ha percibido el valor.

Por otro lado, algunos ven más riesgo que oportunidades. Según la misma fuente, se piensa que para 2030 en la industria bancaria de EEUU se podrían perder hasta 200.000 puestos de trabajo, debido a la IA.

Por ahora, no hay dudas de que la IA está generando mucha expectativa, con respecto a nuevas formas de ganar rentabilidad, por lo que para muchos es un componente crucial en sus nuevas estrategias de negocios a futuro.

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