La sociedad y el sector financiero están atravesando una revolución impulsada por los avances tecnológicos, siendo la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (aprendizaje automático) elementos clave. Las aplicaciones y herramientas que antes se considerarían obras futuristas y de ciencia ficción están cada vez más cerca de nuestra vida diaria, redefiniendo la experiencia del cliente, la gestión de activos, la prevención del fraude y otros aspectos cruciales del área.
La creciente demanda de automatización y análisis predictivo en finanzas es una de las transformaciones más latentes. Los procesos que antes tomaban días y necesitaban a innumerables personas, actualmente se pueden realizar en segundos. Un ejemplo muy sencillo es la apertura de la cuenta bancaria de un individuo. Hoy en día es inimaginable que los jóvenes piensen que antes era necesario hacer cola de horas en el banco, esperar a que el gerente complete varios documentos, tomar una foto de 3⁄4 y aún tener que regresar a la agencia 15 días después para saber si el proceso fue aprobado o no.
En la misma línea, mejorar la experiencia del cliente es uno de los casos de uso que más sentimos en el día a día, cuando pensamos en integrar la IA aprendizaje automático, da că nu front-end, con automatización de procesos, sustitución de tareas manuales, mejora del servicio al cliente e implementación de chatbots eficientes, ya sea en el back-end, agilizando análisis como la concesión y aprobación de préstamos.
Otro punto destacado es la aplicación del aprendizaje profundo en la evaluación y gestión de riesgos crediticios, como se ve en la asociación entre Citi y Feedzai. El uso de Big Data y aprendizaje automático en la previsión de la rotación de clientes y el análisis de activos también destaca la versatilidad de estas tecnologías. Sin las herramientas en escena, modelos de negocio como los pagos por Internet serían imposibles, ya que las transacciones con tarjeta se confirman en segundos, con datos navegando globalmente en una red interconectada con IA y ML para demostrar que una determinada operación está siendo realizada por el titular de la tarjeta.
Transformando el uso de la IA y aprendizaje automático también sobresale en la previsión del mercado de valores, utilizando redes neuronales artificiales y algoritmos para estimar oscilaciones y discrepancias. La implementación de estas tecnologías en la calificación crediticia, ejemplificada por Equifax en Estados Unidos, destaca el alcance de la agenda.
Por lo tanto, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático son catalizadores clave en medio de todo este escenario, brindando eficiencia, seguridad y ideas predictores para el sector financiero.
En Brasil, el Banco Central aún está allanando una revolución con la agenda BC#, que involucra a Pix, Drex y Open Finance. Dentro de esta iniciativa, el uso de IA y ML será transformador para el país. La lógica del mercado se invertirá con el hecho de que el ciudadano dejará de ser “cliente” para convertirse en “usuario, aumentando la competencia entre empresas y proveedores de servicios y al mismo tiempo diversificando oportunidades para el consumidor.
