De acuerdo con el boletín “Inteligencia Artificial en los servicios financieros”, publicado por el Banco de España a comienzos de año, la financiación de capital riesgo de startups especializadas en aplicaciones de inteligencia artificial ha ido en aumento a nivel mundial durante los últimos años. No obstante, la eclosión tuvo lugar en 2017, cuando se triplicó la inversión respecto al ejercicio anterior.
Sin duda, la inteligencia artificial en el sector de la banca y las finanzas es uno de los más interesados en el desarrollo de esta tecnología, debido al enorme volumen de datos que atesora. No en vano, se trata del principal inversor mundial en inteligencia artificial.
Dicho esto, voy a presentar un análisis del estado actual de la inteligencia artificial en el sector de la banca y las finanzas.
Desajuste de la inversión entre Europa, Asia y Norteamérica
Las cifras de la Comisión Europea reflejan un fuerte desequilibrio de la inversión entre Europa y sus principales competidores. La inversión privada en inteligencia artificial en Asia y Norteamérica supera los 6.500 y los 12.000 millones de euros respectivamente. Esto contrasta con los 3.500 millones de euros que el sector financiero europeo destina al desarrollo de esta tecnología.
El citado informe del Banco de España señala que las compañías asiáticas y estadounidenses cuentan con la ventaja de disponer de la infraestructura y el volumen de datos necesarios para el desarrollo de la inteligencia artificial en el sector de la banca y de las finanzas.
Nuevos modelos operativos
Según un informe publicado por el Foro Económico Mundial y Deloitte, la inteligencia artificial va a tener un carácter disruptivo en el sector financiero “debilitando los lazos que han mantenido unidos los componentes de las instituciones financieras existentes”.
Los nuevos modelos operativos van a favorecer a aquellas instituciones enfocadas en la sofisticación y escala de los datos, en lugar de en el capital. Se prevé que las entidades van a volcarse en la relación con sus clientes, los servicios de asesoramiento y las soluciones colaborativas.
Por otro lado, se presenta un nuevo campo de batalla, en el que las reglas del sector financiero y bancario tradicional quedarán relegadas por sistemas automatizados.
Casos de uso de la inteligencia artificial en el sector financiero
El apogeo de las fintech ha sometido al sector bancario y financiero a una competencia a la que no estaba acostumbrado. Sin embargo, el uso de la inteligencia artificial en el sector de la banca y de las finanzas se ha mostrado como una solución capaz de ofrecer múltiples casos de uso.
Chatbots y asistentes virtuales
Estos asistentes virtuales son capaces de dar respuesta a multitud de solicitudes por parte de los usuarios. Esto permite brindar un servicio de atención al cliente automatizado, y disponible durante las 24 horas del día.
Así mismo, también posibilita recoger de forma automatizada las interacciones llevadas a cabo por los propios usuarios, para mejorar después la calidad del servicio.
Este proceso de automatización no sólo va a beneficiar la ejecución de las relaciones con los clientes, sino también la ejecución de procesos internos. En consecuencia, se espera que el sector vea incrementada su productividad de forma notable durante los próximos años.
Sin embargo, esta automatización también está suponiendo la reducción del número de sucursales. Según la Federación Bancaria Europea, los bancos del viejo continente cerraron más de 9.000 sucursales tan sólo en 2016.
Personalización de productos
Gracias a la información atesorada acerca de cada cliente, también va a ser posible crear experiencias más personalizadas, así como ajustar las condiciones y características de los productos y servicios ofrecidos a cada cliente.
Gestión de riesgos y calificación crediticia
Evidentemente, la inteligencia artificial aplicada a la analítica predictiva va a suponer un cambio considerable en los sistemas de calificación crediticia y gestión de riesgos.
Por un lado, los análisis de riesgo van a ganar en fiabilidad, lo cual permite ajustar con más precisión las condiciones de otorgamiento de crédito o realización de la inversión.
Además, el análisis de datos no estructurados abre la puerta a la concesión de crédito a clientes que antes no eran elegibles.
Detección de fraude y prevención del blanqueo de capitales
Por un lado, la inteligencia artificial en el sector financiero es extraordinariamente eficaz para la prevención del fraude en el uso de las tarjetas de créditos. Este problema ha ido en aumento a lo largo de los últimos años; siguiendo la evolución del comercio electrónico.
Los sistemas analíticos pueden prever un cambio en los patrones de comportamiento de los usuarios, y emitir alertas o incluso llevar a cabo medidas preventivas, para evitar el fraude.
Por otro lado, estos mismos sistemas también pueden ser utilizados para detectar prácticas que puedan estar suponiendo el blanqueo de capitales.
Trading algorítmico de la inteligencia artificial en el sector de la banca y de las finanzas
Por último, los algoritmos de inteligencia artificial ya están siendo utilizados para la ejecución de estrategias de inversión.
Esta tecnología es especialmente valorada en aquellas estrategias que requieren un elevado refinamiento, junto con una gran velocidad de ejecución.
La toma de decisiones queda así automatizada, bajo los parámetros incluidos en el algoritmo, el cual se encarga de ejecutar las operaciones.
En definitiva, la inteligencia artificial está cambiando por completo las reglas de juego dentro del sector de la banca y las finanzas.
Aquellas empresas que sepan adaptarse más rápidamente a esta tecnología y desarrollar nuevos casos de uso contarán con importantes ventajas competitivas sobre las que se queden retrasadas.
