En los últimos años, el uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) ha proliferado en todos los sectores de la economía. La extensión del uso de internet a toda la población, el creciente volumen de datos digitales y el aumento de la capacidad computacional han propiciado el caldo de cultivo ideal para la expansión de esta tecnología.
Como es lógico, el sector financiero no se ha mantenido al margen de estos avances. Si quieres saber cómo afecta la inteligencia artificial a la banca tradicional, tómate unos minutos de descanso, prepárate una buena taza de café y presta atención a lo que vamos a contarte.
Así está ayudando la inteligencia artificial a la banca
A continuación te vamos a mostrar algunos ejemplos de cómo la inteligencia artificial está afectando hoy en día a la banca:
#1 Chatbots
Un chatbot es un asistente virtual disponible 24 horas al día, 7 días a la semana. Gracias a la inteligencia artificial, esta aplicación informática es capaz de interactuar con las personas, resolver dudas habituales, ayudar a realizar algunas operaciones (como abrir una cuenta corriente o hacer una transferencia) e incluso recomendar la compra de ciertos productos.
Estos programas informáticos son capaces de simular una conversación humana ofreciendo respuestas automatizadas al usuario. De esta forma, se logra agilizar y facilitar la comunicación entre el banco y sus clientes.
#2 Experiencia de usuario personalizada
Gracias a la información que el banco recopila sobre sus clientes (cuánto gana, qué deudas tiene, en qué gasta su dinero, su geolocalización…), la inteligencia artificial permite ofrecer al mismo una experiencia de usuario personalizada.
En otras palabras, la entidad financiera puede ofrecer productos y servicios bancarios exclusivos a cada cliente con un ahorro importante de tiempo y dinero.
#3 Control del blanqueo de capitales y prevención del fraude
La inteligencia artificial es capaz de analizar millones de datos por segundo y de combinarlos con otras fuentes de información para detectar anomalías. Esto es muy útil para identificar actividades fraudulentas y controlar el blanqueo de capitales.
Además, si tenemos en cuenta que el algoritmo es capaz de aprender de sí mismo y de lo que observa (lo que se conoce como machine learning), cada vez se vuelve más inteligente y es capaz de detectar fraudes más complejos.
Puedes ver más sobre Blanqueo de capitales aquí.
#4 Evaluación de créditos
Los préstamos preconcedidos que la mayoría de bancos ofrecen a sus clientes son el resultado de aplicar la inteligencia artificial a los sistemas de evaluación de créditos.
El ordenador evalúa la solvencia del usuario, lo califica desde un punto de vista crediticio y le ofrece un préstamos que puede pagar sin que la entidad asuma un riesgo de impago elevado.
#5 Asesoramiento para inversiones
Considerando factores como la edad del usuario, sus ingresos o sus objetivos financieros, la IA es capaz de analizar el perfil inversor de cada persona y ofrecerle un plan personalizado de inversión que se adapta sus circunstancias financieras.
Sin ir más lejos, esto es exactamente lo que hacemos en Finanbest: nuestro test de idoneidad nos permite recomendar carteras de inversión personalizas y globalmente diversificadas a nuestros clientes.
#6 Prevención de impagos
Desde principios de 2018, las entidades financieras están obligadas a hacer provisiones de dinero por los posibles impagos de sus clientes. ¿Y cómo saber si un cliente no va a poder pagar? Gracias al machine learning.
Las técnicas de inteligencia artificial actuales son capaces de analizar la evolución de las cuentas de cada cliente y prever sus posibles impagos con varios meses de antelación, tiempo suficiente para que el banco pueda actuar y evitarlo.
La inteligencia artificial ha llegado para quedarse
¿No te parece increíble? Bancos y empresas fintechs de todo tipo están aplicando herramientas de inteligencia artificial en los distintos eslabones de su cadena de valor y para cualquier tipo de servicio.
Esto no solo les permite mejorar la experiencia de usuario de sus clientes, sino también optimizar y transformar sus procesos de funcionamiento y, en definitiva, actuar de forma más inteligentes.
Como resultado, el sector financiero tradicional tal y como siempre lo hemos conocido tiene los días contados. Las entidades financieras que no sean capaces de adaptarse a este nuevo escenario no tendrán capacidad para competir en el mercado y desaparecerán.
