La inteligencia artificial (IA) se refiere a la tecnología basada en algoritmos y está diseñada para simular la inteligencia humana. Bajo este término general, tenemos subcategorías como aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje profundo.
La inteligencia artificial ha ganado protagonismo en las finanzas ya que el sector está impulsado por la innovación y el enfoque en la automatización. Desde tecnologías comerciales hasta algoritmos y el uso de IA en una prevención de fraude más inteligente, gestión de riesgos, atención al cliente y cumplimiento más estricto, la industria financiera depende en gran medida de la IA. La IA es esencial en
simplificando los procesos comerciales internos y mejorando la experiencia general del cliente. Se espera que esta tendencia se acelere para satisfacer las demandas de los clientes de procesos financieros más rápidos, eficientes y seguros.
¿Qué es la IA y el aprendizaje automático?
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IA
AI es el término general que se refiere a la creación de máquinas que simulan las capacidades cognitivas humanas, como el aprendizaje y la resolución de problemas, siendo el aprendizaje automático la aplicación de IA más utilizada. Con el aprendizaje automático, las computadoras aprenden y mejoran en función de la experiencia.
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Aprendizaje automático
El aprendizaje automático implica el entrenamiento de algoritmos informáticos para reconocer datos y realizar ciertas tareas basadas en ese conjunto de información. Debido a que implica desarrollar un algoritmo que se centre en completar una tarea en función de un conjunto de datos, se puede usar para mejorar las soluciones para una tarea singular a lo largo del tiempo.
El aprendizaje automático tuvo un valor estimado de 1410 millones de dólares en 2020 y se espera que alcance los 8810 millones de dólares para 2025.
Aplicaciones de IA
Se considera que la mayoría de la IA actual simula aspectos del comportamiento y la inteligencia humanos. Sin embargo, las empresas tecnológicas más especializadas están trabajando en el desarrollo de sistemas robóticos que puedan ser más avanzados, exhibiendo procesos autónomos como actuar o pensar por sí mismos.
- Procesamiento del lenguaje natural: la PNL analiza texto, voz y otros datos de comunicación para comunicarse con los usuarios.
- Visión por computadora: las fuerzas del orden utilizan la visión por computadora para ayudar a identificar personas, analizar imágenes y detectar peligros potenciales en un entorno específico.
- Herramientas de accesibilidad: Esto tiene que ver con ayudar a las personas en sus rutinas diarias mediante el uso de vehículos autónomos, herramientas de diagnóstico médico y asistentes virtuales en el hogar.
IA en Finanzas
El sector financiero está interesado en la IA como una forma de optimizar los procesos y mejorar los sistemas comerciales a través de la automatización. Por ejemplo, el elemento humano y la posibilidad de error se minimizan con el uso de asesores robóticos impulsados por IA que pueden proporcionar servicios de planificación financiera automatizados basados en algoritmos.
Ejemplos de IA en finanzas
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Automatización de operaciones back-end
Las grandes firmas financieras pueden escalar sus operaciones a través de la automatización del procesamiento de transacciones y las operaciones de back-end.
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Mejora de la actividad comercial
El comercio cuantitativo se basa en la IA para detectar oportunidades de inversión, mientras que el comercio algorítmico proporciona análisis y abre/cierra posiciones en nombre del comerciante.
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Banca
La IA se utiliza en servicios bancarios, como ofertas y alertas personalizadas a través del sitio web y la aplicación móvil de un banco, enrutamiento de llamadas de servicio al cliente y resolución de problemas.
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Decisiones de crédito
La IA permite a los bancos utilizar atributos de comportamiento, como información telefónica, facturas/registros de pago e información de redes sociales para crear modelos de aprendizaje automático (ML) para el riesgo crediticio y la solvencia.
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Seguridad
La IA se utiliza para detectar patrones de gasto sospechosos por parte de los clientes de crédito y puede informar investigaciones más amplias relacionadas con violaciones de datos.
