La Inteligencia Artificial se ha convertido en un aspecto clave en el sector financiero de hoy. La IA está redefiniendo cada aspecto de la industria financiera, revolucionando la toma de decisiones, la seguridad y la experiencia del cliente.
La clave para aprovechar su verdadero potencial reside en comprender sus distintas aplicaciones. Conozcamos más sobre ella en este artículo.
El campo de la Inteligencia Artificial es vasto y complejo, pero para entenderlo de manera sencilla, podemos dividirlo en dos categorías principales que definen su propósito y funcionamiento: la IA predictiva y la IA generativa. Aunque ambas utilizan algoritmos para aprender de los datos, sus objetivos finales son fundamentalmente distintos.
La IA generativa es la que a menudo capta la atención del público, ya que se enfoca en la creación de contenido y la interacción. Crea nuevas experiencias a través de la recomendación, la síntesis y la participación natural con la tecnología. A partir de los datos con los que fue entrenada, su meta es ser creativa y producir algo que no existía antes.
Este tipo de IA en el sector financiero puede crear modelos de datos sintéticos que refuerzan la robustez de los sistemas, sin comprometer la información sensible, lo que es invaluable para la creación de simulaciones de riesgo complejas. También, tiene un papel clave en el desarrollo de productos, ya que produce nuevos instrumentos y estrategias de diversificación mediante algoritmos de diseño iterativo.
Por otro lado, la IA predictiva es el motor detrás de muchas innovaciones financieras. Su función es analizar vastas cantidades de datos históricos para predecir resultados futuros, optimizar decisiones y automatizar procesos. A diferencia de la IA generativa, su trabajo se realiza con frecuencia detrás de escena.
Por ejemplo, en una evaluación granular de riesgos, los modelos predictivos pueden profundizar en los matices de los datos a nivel de transacción, ofreciendo un perfil de riesgo más detallado. Esto mejora la toma de decisiones en el otorgamiento de préstamos, suscripción de seguros y estrategias de inversión, optimizando la gestión de carteras.
Utilizando estadísticas de clientes, riesgos y transacciones, la IA predictiva es una herramienta indispensable para detectar fraudes, reducir riesgos y anticipar las necesidades del cliente con alta precisión.
A continuación, te damos algunos ejemplos de cómo la IA se ha incorporado al sector financiero, demostrando su capacidad para optimizar procesos que antes requerían de operaciones manuales y mucho más tiempo.
La IA en el sector financiero mejora la experiencia del cliente de manera significativa, otorgando ventajas estratégicas para las instituciones.
Para el cliente, la IA ofrece beneficios que se traducen en mayor comodidad y control. Pueden por ejemplo recibir atención a solicitudes o reclamos 24/7. También les permite realizar operaciones más flexibles y personalizadas, con recomendaciones de productos innovadores que se adaptan a las necesidades individuales.
En la actualidad, la IA ha transformado la obtención de créditos en tiempo real, y los clientes ya no tienen que esperar días o semanas para acceder a un préstamo. Reciben una experiencia rápida y segura que moderniza la interacción, y al mismo tiempo, aumenta la conversión y la retención al demostrar una verdadera calidad en el servicio.
Para las instituciones financieras, la adopción de la IA representa una mejora sustancial en sus operaciones. Profundiza la automatización de flujos de trabajo, porque además de gestionar actividades repetitivas y reducir errores manuales en el procesamiento de datos y documentos, aprende de esos errores y optimiza las tareas.
Asimismo, la velocidad de la IA para procesar grandes cantidades de información le permite a las instituciones financieras encontrar patrones y tomar decisiones más informadas en áreas como el modelado de riesgos, la administración de cumplimiento, la ciberseguridad y el desarrollo de ofertas de productos únicos para cada cliente lo que otorga una ventaja en el mercado.
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