Análisis masivo de datos en la industria financiera

Análisis masivo de datos en la industria financiera

En los últimos años, el análisis de datos ha adquirido relevancia en la industria financiera. El uso de Inteligencia Artificial ha abierto nuevas posibilidades y ha permitido a las empresas procesar información con mayor rapidez y precisión que nunca.

 

La industria financiera siempre ha tenido acceso a cierta cantidad de datos, pero hasta hace poco, la mayoría de ellos eran demasiado complejos para poder aprovecharlos de manera significativa.

Las empresas necesitan encontrar formas de aprovechar información disponible para tomar decisiones más informadas y mejorar su rendimiento. En tal sentido, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una aliada para completar una variedad de tareas, desde el análisis de riesgos hasta la detección de fraudes.

A continuación, te contamos cómo la aplicación de la tecnología en el análisis masivo de datos está impactando en la ejecución de tareas y algunos de los casos de uso más comunes de la IA en el sector financiero.

 

Análisis de riesgos

Esta es una de las áreas más críticas de la industria financiera, ya que las empresas necesitan evaluar cuidadosamente los riesgos asociados con cada transacción o inversión para minimizar pérdidas potenciales. Tradicionalmente, el análisis de riesgos se ha basado en modelos matemáticos complejos que requieren una gran cantidad de datos y un análisis intensivo.

Sin embargo, la IA ha cambiado el abordaje de esta tarea y las empresas ahora pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos y generar modelos de riesgo, en cuestión de minutos y con gran precisión, que identifican patrones y tendencias en los datos que podrían ser difíciles de detectar para los analistas humanos, lo que permite a las empresas estar más informadas y reducir el riesgo de pérdidas.

 

Detección de fraudes

Tomando en cuenta que los delincuentes utilizan técnicas cada vez más sofisticadas para defraudar a las empresas financieras, la aplicación de IA puede tener un impacto importante en este proceso clave dentro de la industria.

Mediante el uso de soluciones potenciadas con IA, las empresas pueden detectar fraudes de manera más eficaz al analizar grandes conjuntos de datos en tiempo real y percibir patrones sospechosos. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de analizar las transacciones de un cliente para alertar a los ejecutivos bancarios sobre comportamientos inusuales, como transacciones de gran volumen realizadas en ubicaciones u horas inusuales.

 

Gestión de carteras

Esta es una tarea compleja que requiere contar con la comprensión profunda del mercado, la capacidad para identificar oportunidades de inversión y la ejecución correcta de los procesos de cobranza. La IA puede ayudar a los gestores de carteras a tomar decisiones más informadas al analizar grandes conjuntos de datos y proporcionar información sobre los clientes y las tendencias del mercado.

Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar el historial crediticio de un cliente o una empresa y utilizar esos datos para predecir sus próximos movimientos. De esta forma, los ejecutivos humanos adquieren la información necesaria para identificar clientes potenciales o sugerir oportunidades de inversión más informadas a quienes ya forman parte de la cartera.

 

Mejora de la experiencia del cliente

La IA también puede ayudar a las empresas financieras a proporcionar un servicio más personalizado y eficiente que impacte de manera favorable en la experiencia del cliente. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar los datos de los clientes, como sus patrones de gasto y sus preferencias de inversión, y  proporcionar recomendaciones personalizadas a través de asistentes digitales por texto o voz que se adapten a las necesidades específicas de cada cliente.

Además, la IA puede ayudar a las empresas a automatizar procesos como la apertura de cuentas y la aprobación de préstamos, lo que puede aumentar significativamente la eficiencia y reducir los tiempos de espera de cara a los clientes.

 

Aunque la IA tiene el potencial de transformar la industria financiera, también presenta consideraciones y desafíos importantes. Uno de ellos tiene que ver con la ética en el uso de datos del cliente y, por ello, las instituciones deben asegurarse de que están utilizando la información de manera responsable, cumpliendo con las leyes y regulaciones aplicables en materia de privacidad y protección de datos.

Otro reto importante está asociado a la interpretación de los resultados de los algoritmos de IA. Es necesario que las empresas financieras, como bancos o cooperativas, comprendan las posibles limitaciones de la IA y cuenten con analistas humanos capacitados para interpretar los resultados y tomar decisiones informadas.

En Cognitiva te ofrecemos la infraestructura tecnológica necesaria para implementar y gestionar soluciones basadas en IA con éxito. Contáctanos si quieres recibir más información al respecto.

 

Fuentes: