Cómo la inteligencia artificial está transformando la industria de las finanzas y las criptomonedas

La disrupción digital está teniendo un gran impacto en la forma en que operan las empresas en nuestro mundo contemporáneo y está revolucionando industrias, incluida la industria financiera. Muchas industrias están comenzando a acceder a diferentes opciones y a adoptar opciones que les ayudarían a crear más valor e impulsar las ventas frente a tecnologías en constante crecimiento y evolución. El sector financiero está experimentando cambios innovadores y el principal de ellos es un aumento en la prestación de servicios centrados en el cliente.

Los usuarios de servicios financieros expertos en tecnología esperan que sus bancos mejoren su juego para adaptarse a la tendencia actual. Las instituciones financieras, en su afán por ofrecer a sus clientes servicios integrales, amplían sus servicios al comercio minorista, la TI y las telecomunicaciones. Esto da lugar a la banca móvil, la banca electrónica y las transferencias de dinero instantáneas. Actualmente, los bancos enfrentan amenazas constantes por parte de actores ágiles de tecnología financiera (FinTech).

Para mantenerse a la cabeza y mantener la competitividad, las instituciones financieras están invirtiendo en tecnología y reestructurando sus servicios y la forma en que operan sus negocios. Esta conexión entre las instituciones financieras y la tecnología conocida como “Fintech” es un término que surgió con la innovación blockchain y las criptomonedas. Estas tecnologías, junto con la inteligencia artificial, son una de esas tecnologías innovadoras que seguramente revolucionarán la industria fintech.

La Inteligencia Artificial está teniendo actualmente un gran impacto en la industria financiera. Casi todas las empresas de tecnología financiera utilizan actualmente la IA para mejorar el valor, minimizar costos y ahorrar tiempo.

El creciente número de empresas de tecnología financiera que surgen día a día redefinirán el futuro y las aplicaciones de tecnología de inteligencia artificial sentarán las bases para que las empresas mejoren la competitividad e impulsen las ventas.

En el futuro, la Inteligencia Artificial ayudará a las empresas financieras a aumentar sus ingresos, minimizar el riesgo y aumentar sus ingresos, ya sea en la banca, el comercio, los préstamos de inversión o la industria de tecnología financiera.

Beneficios de la IA en la industria financiera

Maximización de recursos

La Inteligencia Artificial ayuda a las empresas de servicios financieros a ahorrar tiempo y dinero. Los algoritmos de inteligencia artificial se utilizan para analizar datos, generar información, mejorar el servicio al cliente, predecir el desempeño de las ventas e impulsar las ventas.

Algoritmos de IA y automatización

A través del aprendizaje automático y la automatización, la IA ayuda a los jefes a automatizar tareas como la comparación de registros de datos, el análisis de datos y más. La IA pronto reemplazará la capacidad humana para tomar decisiones con tecnologías más refinadas dada su capacidad de aprendizaje continuo. Los algoritmos de IA son beneficiosos para las empresas, ya que hacen que la tarea de acceder a big data y procesarlos para obtener información útil sea mucho más eficaz.

La IA ahora puede gestionar sin problemas diferentes tipos de datos, incluidos parámetros y números. Puede realizar análisis, interpretar datos y escribir textos casi tanto como los humanos. La IA ayuda igualmente en el reconocimiento de imágenes, la detección de actividades y la comprensión de escenas, lo que puede ser de gran ayuda en la detección de fraudes.

Filtrado de información y análisis de sentimiento.

La IA ayuda a los trabajadores humanos en la industria financiera a ser más eficientes al filtrar la información importante recopilada de varias fuentes. Reuters News Tracer, por ejemplo, utiliza algoritmos de aprendizaje automático para filtrar tweets y recopilar algunas noticias de última hora antes de que se anuncien en cualquier lugar.

De manera similar, las empresas de servicios financieros pueden utilizar la IA para identificar el sentimiento de marca en las redes sociales y los datos de texto, analizarlo y convertirlo en consejos comerciales útiles.

Impactos de la IA en varios sectores verticales de la industria financiera

La IA y la industria bancaria

La IA aumenta la eficiencia, proporciona información sobre los datos y gestiona el riesgo. Los chatbots ayudan a los bancos a brindar un mejor servicio a los clientes a pesar de que aún deben crecer hasta el punto en que puedan administrar la atención al cliente sin intervención humana. Al utilizar inteligencia artificial para procesar el lenguaje natural, los bots pueden escuchar las llamadas telefónicas de los agentes y brindar una respuesta correcta en tiempo real.

Los principales actores de la industria, como Wells Fargo, están utilizando chatbots para mejorar el servicio de atención al cliente y ahorrar tiempo y costos. Muchos de estos chatbots utilizan IA análisis predictivo y tecnologías cognitivas para brindar atención al cliente personalizada, acceder a la cartera financiera de los clientes, su historial bancario y objetivos de inversión para la automatización del comercio y para brindar asesoramiento comercial. Las tecnologías de análisis predictivo utilizan la base de clientes de una empresa para realizar predicciones de abandono, predicciones avanzadas de ingresos y previsiones de ventas.

La tecnología cognitiva y la inteligencia artificial (IA) impulsan la presencia digital y la eficiencia de los bancos y les ayudan a seguir siendo competitivos frente a las amenazas de las FinTech. Los datos de investigación del Instituto Nacional de Investigación Empresarial y Narrative Science muestran que aproximadamente el 32 por ciento de las empresas de la industria financiera utilizan actualmente tecnologías de inteligencia artificial como análisis predictivo, reconocimiento de voz y más.

El futuro de la banca estará determinado por la Inteligencia Artificial porque la IA hace posible el análisis de datos avanzado. Esto ayuda a eliminar el fraude y aumentar el cumplimiento. Los algoritmos de IA ahora pueden realizar en unos pocos segundos actividades contra el lavado de dinero que antes tardaban días en completarse.

Con la ayuda de la IA, los bancos ahora pueden gestionar y analizar grandes conjuntos de datos en tiempo real para obtener información valiosa. Las tecnologías de inteligencia artificial, incluidos los robots de inteligencia artificial, los asesores de pagos digitales y los procedimientos biométricos de detección de fraude, ayudan a los bancos a mejorar la calidad de sus servicios. Esto se traduce en mayores ingresos, costos minimizados y un aumento de las ganancias.

Cómo la inteligencia artificial ayuda a los bancos a seguir siendo competitivos

Soporte de servicio al cliente mejorado

A través de interacciones previas con los clientes, la IA llega a conocer mejor a los clientes y sus comportamientos. Esto ayuda al banco a ofrecer productos y servicios personalizados e integrados con interacciones intuitivas significativas que dan como resultado una gran participación del cliente y relaciones sólidas.

Análisis predictivo

La inteligencia artificial puede predecir tendencias futuras mediante el análisis de comportamientos pasados. Por tanto, los bancos de IA pueden predecir resultados y tendencias futuros. De esta manera, la IA ayuda a los bancos a detectar fraudes y acuerdos contra el lavado de dinero y brindar algunas recomendaciones a los clientes.

A través de la capacidad de cognición y aprendizaje automático de IA, los bancos pueden descubrir actividades fraudulentas y ahorrar millones. La IA también puede detectar patrones de datos sospechosos a partir de un gran conjunto de datos para prevenir el fraude.

Automatización del proceso cognitivo.

La IA hace posible la automatización de variedades de grandes conjuntos de datos, lo que comúnmente es muy costoso y propenso a errores, como en la gestión de reclamos. Esto aumenta el retorno de la inversión, minimiza los costos y garantiza un procesamiento del servicio preciso y en tiempo real. La automatización de procesos cognitivos básicamente automatiza un grupo de tareas que improvisan sobre repeticiones anteriores a través del aprendizaje automático continuo.

Interfaces interactivas precisas

Los chatbots identifican las emociones y el contexto de una discusión de chat y brindan una respuesta precisa. Esto ahorra mucho tiempo y dinero a los bancos y mejora su eficiencia operativa.

Toma de decisiones operativas

Las tecnologías cognitivas de IA que pueden pensar y reaccionar de manera similar a los profesionales humanos ofrecen soluciones óptimas en tiempo real a los clientes con el uso de datos accesibles. La documentación de información experta almacenada en la base de datos de conocimiento de estos sistemas cognitivos ayuda a los bancos a tomar decisiones estratégicas.

Automatización robótica de procesos.

La inteligencia artificial realiza revisiones de procesos y los mejora a través de la Automatización Robótica de Procesos (RPA). Esto hace posible la automatización de casi el 80 por ciento de los procesos de trabajo repetitivos. Esto le da al personal tiempo suficiente para concentrarse en formas de agregar valor en tareas que requieren más intervención humana.

La IA también puede ayudar a los bancos a detectar fácilmente a los clientes que planean abandonar el banco. La IA ayuda a los bancos a obtener información útil a partir de datos no estructurados y de bases de datos de forma fácil y fluida, en comparación con el uso de una legión de analistas humanos.

Cómo los algoritmos de inteligencia artificial mejoran el comercio

La IA puede ayudar en la gestión y el aumento de las reglas comerciales y ayudar en las decisiones comerciales. Puede ayudar en el procesamiento de datos y en la creación de algoritmos que gestionen las reglas de los intercambios. Las empresas de inversión implementan algoritmos comerciales utilizando sentimientos e ideas obtenidas de las redes sociales y otras fuentes de información pública.

La empresa con sede en Hong Kong Aidya, por ejemplo, utiliza algoritmos para realizar tareas automatizadas. Algunas empresas comerciales como la Valores Nomura de Japón utiliza robots-traders de IA para realizar operaciones de alta frecuencia para mejorar las ganancias.

La inteligencia artificial y la industria inversora

En la industria de inversiones, los Robo-advisors B2C se utilizan para impulsar la gestión de carteras y reequilibrar las decisiones tomadas por humanos. Brindan asesoramiento de inversión realizando un análisis de la cartera del individuo, la tolerancia al riesgo y las decisiones de inversión anteriores.

Por ejemplo, la base de datos de nivel inteligente de Kensho ofrece información sobre las tendencias del mercado a los comerciantes globales. A través de la inteligencia artificial de Watson de IBM, ForwardLane ofrece a los asesores financieros asesoramiento de inversión personalizado y un modelo cuantitativo al que solo acceden previamente los ricos.

La inteligencia artificial y la industria del crédito

Los tomadores de decisiones crediticias utilizan la Inteligencia Artificial para aplicar contundentes solicitudes de préstamos crediticios y lograr una evaluación de riesgos más rápida y precisa. FICO, por ejemplo, utiliza IA, para crear modelos de riesgo de crédito. La IA también puede ayudar a los acreedores a cobrar las deudas pendientes.

La IA ayuda a los bancos a mantener el cumplimiento y detectar fraudes. Amelia de IPSoft, por ejemplo, utiliza el procesamiento del lenguaje natural para analizar textos legales y reglamentarios y comprobar cuestiones de cumplimiento.

Servicios de datos e inteligencia artificial

La inteligencia artificial ayuda a las empresas financieras a mejorar la competitividad, aumenta las ventas y genera más ingresos al aumentar la precisión comercial y mejorar los procedimientos de gestión patrimonial.

La Inteligencia Artificial se puede aplicar en las diferentes verticales de las industrias financieras y está preparada para transformar y revolucionar la industria. A través de la IA, las empresas pueden detectar, analizar el sentimiento de marca y proporcionar información sobre inversiones. La IA también da como resultado servicios bancarios más eficientes y ayuda a minimizar el riesgo e identificar el fraude.
Las tecnologías de inteligencia artificial, blockchain y criptomonedas están revolucionando las industrias financieras e impactando en el funcionamiento de los bancos.

Las criptomonedas como medio de pago o fuente de financiación están amenazando la forma en que la banca tradicional realiza actividades y las transforma. Los bancos se están asociando con empresas de tecnología financiera para mantener la competitividad ofreciendo transacciones rápidas a un costo menor. La implementación de datos que antes era imposible ahora se puede utilizar fácilmente mediante inteligencia artificial.

Además de ayudar a mejorar la velocidad de las transacciones y reducir los riesgos de seguridad, estas tecnologías pueden ayudar a las empresas financieras en el desarrollo de contratos inteligentes de blockchain que, además, mejoran las transacciones digitales realizadas con criptomonedas.

La principal empresa financiera, JPMorgan, declaró el año pasado su intención de lanzar la criptomoneda (JPM) de la empresa para facilitar transferencias instantáneas en blockchain.

En el futuro, además de empoderar a las instituciones financieras a través de la automatización de sus empleados expertos, la IA también hará que los procedimientos de automatización sean lo suficientemente inteligentes como para mitigar los riesgos cibernéticos y las competencias FinTech.

La IA permitirá a los bancos maximizar las capacidades humanas y mecánicas para influir en los costos y la eficiencia operativa, y brindar servicios personalizados. Muchos líderes de la industria, a través de la implementación de tecnologías de IA y análisis de datos avanzados impulsados por IA, han actuado con la debida diligencia y han cosechado abundantes frutos. Las empresas de servicios financieros necesitan utilizar servicios de ciencia de datos para ayudarlas a maximizar los beneficios de la automatización y el análisis avanzado de IA.

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