La automatización de los procesos de trabajo en estos días no sorprenderá a muchas personas, incluso en las pequeñas empresas. Ya existen establos automatizados con aparcamientos, las líneas de producción complejas funcionan sin la participación de personas, y la clasificación de mercancías en las empresas de reparto se asemeja a un laberinto de varios niveles en el que corren pequeños robots cargadores. Todos estos ejemplos tienen un denominador común: reemplazar personas con automatización.
En busca de beneficios, la humanidad ha dado un paso más. El desarrollo de la inteligencia artificial actual permite que los programas hagan el trabajo donde necesita pensar, analizar e inventar. Los programas basados en redes neuronales analizan las tendencias del mercado. Los robots escriben noticias para los medios. Los chatbots entrevistan a candidatos laborales y ofrecen productos mejores que los más vendidos.
¿Es posible ahora automatizar completamente las pequeñas empresas con la ayuda de programas inteligentes y eliminar analistas, estrategas y empleados creativos del personal de la empresa? Y lo más importante, ¿es necesario? Veamos algunos casos interesantes en el ámbito financiero.
Ejemplos ilustrativos
Para entender por qué el uso de IA para finanzas se está convirtiendo en una tendencia global en la digitalización de la esfera financiera, basta considerar varios casos típicos de uso de IA en fintech. Cuando usa IA para calificar a los clientes, puede reducir el tiempo que lleva aprobar una solicitud de días a minutos. El precio de la puntuación disminuye y su calidad mejora, lo que afecta la demora. IA en asistentes de voz es, en primer lugar, un sistema de enrutamiento de llamadas inteligente dentro de los centros de llamadas. Y en segundo lugar, es la comunicación con el cliente a través de un asistente de voz dentro de las aplicaciones. Hoy en día, puede manejar hasta el 80 % de las llamadas por sí solo en modo inteligente y el 10 % de las llamadas por sí solo sin tener que hablar con una persona. El tiempo de servicio para cada cliente disminuyó en 40 segundos en promedio. Si el asistente de voz se implementa correctamente, los clientes esperarán mucho menos y, cuando esperan, se les enruta al empleado correcto con la solicitud de punto correcta.
Plataforma de
Usar el poder de cómputo para negociar acciones no es una idea nueva. El comercio algorítmico se ha utilizado durante más de 30 años y ocupa una cuota de mercado significativa, moviéndose hacia el comercio de alta frecuencia.
La inteligencia artificial ayuda a administrar y complementar las reglas comerciales y otras decisiones comerciales. La IA también ayuda a procesar datos y crear nuevos algoritmos que corresponden a patrones que no se habían encontrado empíricamente antes, pero que se establecieron en forma de estructuras ocultas y difíciles de distinguir. En este sentido, los administradores y comerciantes de fondos de cobertura no pueden competir con la inteligencia artificial, que es capaz de procesar conjuntos extremadamente grandes de datos de series temporales y mejorar los pronósticos en función de los éxitos y errores anteriores. La investigación ha demostrado que los fondos de cobertura que utilizan IA muestran resultados significativamente mejores que aquellos en los que las decisiones clave se basan en la experiencia de las personas.
Inversiones
Las sociedades de inversión han aplicado durante años esquemas de negociación basados en sentimientos y opiniones obtenidas de las redes sociales y otras fuentes de información pública. En el ámbito de la gestión B2C, los asistentes robóticos complementan la gestión de carteras y reequilibran las decisiones tomadas por las personas mediante el análisis de la propia cartera, su tolerancia al riesgo y las decisiones de inversión anteriores.
Préstamos de
El aprendizaje automático está cambiando las reglas del juego en el campo de los préstamos, aumentando la calidad de la calificación crediticia y brindando una evaluación más precisa del riesgo de los préstamos. Por lo tanto, hay casos de solicitud de avances en IA derivados de la genómica y la física de partículas, que brindan a los prestamistas modelos dinámicos no lineales de riesgo crediticio que son radicalmente superiores a los enfoques tradicionales. Dichos algoritmos se pueden aplicar con éxito a los historiales crediticios cortos de jóvenes y profesionales autónomos. Por ejemplo, para crear un modelo de riesgo de crédito. Suena desalentador, pero la IA te permite generar ideas para cubrir deudas pendientes.
Prestación de Servicios Bancarios
Chatbots ayudar a los bancos a servir a los clientes de manera más eficiente, incluso si no pueden respaldar sus asuntos financieros de forma independiente. Gracias a los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural, los bots pueden escuchar las llamadas que involucran a los representantes bancarios, generar respuestas precisas rápidamente y ofrecer las mejores prácticas para mejorar la eficiencia de las ventas. Las redes neuronales ayudan a los agentes a responder a solicitudes de servicios comunes clasificando y etiquetando metadatos, generando posibles respuestas de los encuestados e indicando la probabilidad de cada una de ellas. Con este enfoque, es mucho más fácil organizar una atención al cliente personalizada y reducir el tiempo y los costos de trabajar con cada cliente.
Detección de fraude
La lucha contra el fraude también se encuentra entre los ejemplos sorprendentes que demuestran las ventajas de usar IA en fintech. Y el uso de IA para detectar actividades atípicas permite detener anualmente alrededor de 7 mil millones de intentos de fraude en los EE. UU. Investigaciones recientes han demostrado que los falsos positivos relacionados con transacciones legítimas rechazadas por error debido a la sospecha de fraude conducen a pérdidas anuales en el comercio minorista de $ 118 mil millones. Por no hablar de la pérdida de clientes que rechazan los servicios del emisor debido a dichos errores.
Los algoritmos de ML analizan varios datos de entrada para identificar transacciones fraudulentas, minimizando la cantidad de falsos positivos y, por lo tanto, ahorrando dinero tanto para los bancos como para los clientes.
Reconocimiento de personalidad
Los avances recientes en el aprendizaje profundo han aumentado la precisión del reconocimiento de imágenes a niveles más allá de las capacidades humanas. Por ejemplo, la autenticación automática de documentos de identidad o la conexión a varias bases de datos disponibles públicamente permitiría a los empleadores verificar rápidamente la identidad y los datos personales, incluidas las licencias de conducir y los antecedentes penales.
Conclusión
La inteligencia artificial tiene posibilidades ilimitadas de aplicación en todos los campos empresariales, en particular en el área de los servicios financieros, que definitivamente transformará la industria en los próximos años. Para un trabajo adecuado con algoritmos y finanzas, el uso de IA en el entorno de servicios financieros es cada vez más importante. El uso de asistentes automáticos en la negociación en bolsa reduce la posibilidad de aprovechar las ineficiencias del mercado. Ya no son las personas, sino los modelos estadísticos los que compiten entre sí. Además, el uso de IA definitivamente simplifica y automatiza todos los procesos.
