Las empresas de tecnología financiera más conocidas como Fintech, hoy en día están aplicando cada vez más usos de la inteligencia artificial. El ecosistema de préstamos y servicios financieros alrededor del mundo es un motor de cambios significativos en los años recientes, siendo los principales lograr procesos muy eficientes y rentables a un menor precio para el cliente. La intervención tecnológica es cada vez mayor y viene desempeñando un papel significativo en la evolución de la industria de las fintech.
La inteligencia artificial es la tecnología que utiliza algoritmos de «Machine Learning» con modelos matemáticos que van aprendiendo de los grandes volúmenes de datos que fluyen en los sistemas de información de las fintech. Utilizan diversas técnicas de estadísticas predictivas, tales como regresión logística, redes neuronales, árbol de decisión que logran predecir el resultado en base a los patrones de comportamiento detectados en lo grandes volúmenes de datos que procesan. Los sistemas de inteligencia artificial pueden identificar diversas formas de datos como por ejemplo los textos, las imágenes, audio, video y analizar esa diversidad de datos con algoritmos para identificar los patrones de comportamiento y generar las predicciones de comportamiento a futuro. Esta tecnología de machine learning permite realizar diversas funciones como las siguientes:
- Reconocimiento de voz
- Acceso a grandes volúmenes de datos
- Potentes capacidades de análisis de datos
- Reconocimiento de patrones de comportamiento
- Capacidad de integración con las redes sociales, correo electrónico y aplicaciones de terceros
Las compañías de Fintech están aumentando cada vez más el uso de los algoritmos de inteligencia artificial y machine learning en sus operaciones para construir sistemas eficientes y eficaces. En este artículo presento 9 maneras en las cuales se está usando la inteligencia artificial en las compañías del mercado fintech:
- Proceso de préstamos más eficiente: La mayoría de las compañías globales de fintech usan la tecnología de inteligencia artificial para hacer más rápido los procesos internos de la empresa, como por ejemplo hacer mas eficiente el proceso de desembolso de préstamos. Las fintech han invertido fuertemente en tecnologías que procesan grandes volúmenes de datos y realizan procesos de minería de datos con algoritmos de machine learning para mejorar la toma de decisiones en sus empresas. Esto hace que las aprobaciones de préstamos sean rápidas y fáciles, reducen costos operacionales y esto permite trasladar ese ahorro a los clientes bajo la forma de tarifas más bajas.
- Credit Scoring: El credit scoring es fundamental para la colocación de préstamos, por lo que los algoritmos de machine learning permiten generar los modelos predictivos para poder evaluar la probabilidad de que el cliente deje de pagar su crédito. El algoritmo realiza la segmentación de clientes con el uso de modelos de minería de datos con múltiples fuentes de datos del cliente tales como comportamiento transaccional en línea, comportamiento de compras online, actividad en redes sociales, etc. para deducir la capacidad de pago del solicitante de un préstamo. Mr. K es un agente virtual que usa inteligencia artificial para evaluar préstamos a personas y empresas.
- Prevención del fraude: Los algoritmos de inteligencia artificial pueden detectar patrones de comportamiento fraudulentos mediante la comparación de cada transacción contra la historia de los movimientos anteriores del cliente. Los algoritmos son capaces de evaluar la probabilidad de que la transacción sea fraudulenta. Las actividades inusuales, tales como compras fuera de la ciudad de residencia del cliente o los retiros de montos grandes de efectivo, son detectados por estos algoritmos que emiten un alerta que pueden causar que el sistema tome medidas para retrasar la operación hasta que un ser humano puede tomar una decisión. En muchos casos, dependiendo de la naturaleza del intento de transacción, un intento de compra o retiro puede ser rechazada automáticamente por el sistema. A diferencia de un agente humano, el algoritmo es capaz de sopesar rápidamente los detalles de la transacción contra de miles de datos y determinar si la actividad es característica del patrón de comportamiento del titular de la cuenta. Galileo ha lanzado su solución para prevención de fraude usando inteligencia artificial.
- Gestión de riesgos: Los modelos de inteligencia artificial son valiosos para el ecosistema de las fintech para emprender a una mejor administración del riesgo. Mientras que las aplicaciones de software tradicionales predicen la solvencia basándose en la información estática de las solicitudes de crédito y los informes financieros, los algoritmos de machine learning puede ir más allá y también analizar la situación financiera del solicitante, ya que puede ser modificado por las tendencias actuales del mercado e información del entorno. Mediante la aplicación de análisis predictivo de grandes cantidades de datos en tiempo real, un algoritmo de machine learning puede detectar patrones delictivos de personas sin escrúpulos que planean una estafa a través de múltiples cuentas, algo que sería casi imposible para un gestor de inversiones humano. La fintech Flowcast está usando inteligencia artificial para gestión del riesgo.
- Las predicciones de inversión: Los servicios de negociación asistida por computadoras han existido desde hace algún tiempo. Ellos permiten a los inversores realizar una compra cuando una acción alcanza un precio predeterminado, y para vender cuando ese precio cae por debajo de un cierto límite. Cedro Robot-Advisor de la empresa brasilera Cedro Technologies tiene una plataforma que usa algoritmos de inteligencia artificial para gerenciar y destinar fondos del inversionista basado en los objetivos de vida individuales de cada inversionista, tales como comprar una casa, un automóvil, pagar sus estudios, etc. Estas plataformas se conocen como robo-advisors y pueden leer mi artículo anterior al respecto aquí.
- Ciberseguridad: Una de las principales consideraciones para cualquier profesional de la seguridad informática es cómo reconocer patrones sospechosos que ocurren a través de sus redes. El reto de identificar estos patrones se presta perfectamente a las capacidades de la inteligencia artificial. El poder de análisis de patrones inteligente, combinado con capacidades de grandes volúmenes de datos, sin duda que le da a la inteligencia artificial una gran ventaja sobre las herramientas tradicionales. Pretorian es una empresa especializada en ofrecer soluciones de Ciberseguridad para las fintech
- Marketing: La capacidad de hacer predicciones basadas en los comportamientos del pasado es fundamental para cualquier esfuerzo de comercialización exitosa. Mediante el análisis de la actividad web, el uso de aplicaciones móviles, como respuesta a las campañas publicitarias anteriores, el algoritmo de inteligencia artificial puede predecir la eficacia de una estrategia de marketing para un cliente determinado. TINK software de referidos para incrementar ventas.
- Servicio al cliente: La inteligencia artificial ha desarrollado chatbots que permiten automatizar el servicio de atención al cliente. Las ventajas de los sistemas automatizados de apoyo incluyen dirigir al cliente al departamento correspondiente, dándoles la opción de resolver problemas menores mediante la interfaz automatizada, y evitar que el cliente tenga que esperar a que alguien conteste el teléfono, todo ello sin interacción humana. Los beneficios para la empresa son reducir gastos de personal que iban a realizar estas tareas y el cliente se beneficia por la mayor rapidez en resolver su problema a través del chatbot. Cleo en una Chatbot con inteligencia artificial que te ayuda a manejar tus finanzas.
- Asistentes digitales: Google, Apple, Facebook y Microsoft tienen cada uno su propia versión de la secretaria virtual. Allo de Google, el popular Siri de Apple, H de Facebook y Cortana de Microsoft actualmente representan la técnica de asistentes digitales. Cada uno se dirige a un mercado determinado y cada uno tiene sus propias ventajas y limitaciones. Si una empresa de servicios financieros decide invertir en el desarrollo de una plataforma de asistente virtual para su propio funcionamiento, o con el propósito de ofrecer la plataforma como parte de un paquete de servicios para sus clientes, es probable que sea importante el retorno de la inversión.
Sin duda que aún falta mucho camino por recorrer, pero conforme las fintech tengan mayor cantidad de información de sus clientes que alimenten a los modelos de machine learning, estos van a ir descubriendo nuevos patrones de comportamiento que van a permitir generar nuevos productos y servicios de una manera muy acelerada para innovar el mercado de servicios financieros.
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