La experiencia práctica y los antecedentes teóricos nos permiten representar adecuadamente varios tipos de datos heterogéneos en conjuntos de datos de aprendizaje automático listos para usar. Perfeccionamos el arte de la ingeniería de características para datos de series temporales, transacciones financieras, información espaciotemporal, patrones de comportamiento y mucho más. Un modelo de puntuación de riesgos de alta calidad es uno de los factores clave de éxito en la gestión de riesgos. Nuestros científicos de datos de nivel doctorado en Machine Learning pueden entrenar y validar adecuadamente un modelo de puntuación de riesgo que tendrá una visión integral del asegurado.
Artificial Inteligencia En finanzas
Los administradores financieros están utilizando el aprendizaje automático en finanzas para hacer avanzar a sus organizaciones en una variedad de situaciones, incluido el servicio al cliente personalizado, la gestión de riesgos, la detección de fraude, la lucha contra el lavado de dinero y el cumplimiento normativo. Esto está sucediendo en todos los ámbitos y en todos los segmentos de servicios financieros: mercados de capitales, banca comercial y finanzas personales.
La inteligencia artificial puede robotizar las tareas rutinarias al ampliar la productividad de los procesos, mientras que el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el análisis predictivo y el procesamiento del lenguaje natural se pueden utilizar para chatbots y robots.
Según una investigación, los altos directivos confían cada vez más en la tecnología y, en el 73% de los casos, dicen que confían más en la inteligencia artificial que en ellos mismos. El uso de la inteligencia artificial en las finanzas puede ayudar a los bancos y fundaciones monetarias a desarrollar aún más la experiencia del cliente, reducir los costos y, eventualmente, aumentar los ingresos.
Casos de uso de IA más comunes
Experiencia de cliente personalizada
Mediante el uso de inteligencia artificial, las organizaciones financieras pueden obtener datos relevantes sobre las preferencias y comportamientos de sus consumidores y posteriormente pueden entregar mensajes, productos y ofertas personalizados a sus clientes.
Servicio al Cliente
Los dispositivos de inteligencia artificial permiten a las organizaciones y a los trabajadores ahorrar grandes cantidades de dinero y tiempo. La implementación de programas basados en IA, como banca por IA, chatbots, software para asistentes conversacionales, robo-advisors y herramientas de análisis de datos, puede mejorar aún más la experiencia general del cliente.
Detección de fraude
Los métodos de pago alternativos, como los sistemas de pago sin contacto en teléfonos inteligentes y los pagos dentro de aplicaciones, están aumentando los volúmenes de micropagos, tanto vinculados a tarjetas de crédito o débito como a través de instrumentos prepagos. Sin embargo, la comodidad de los pagos en línea aumenta el riesgo de fraude en una escala cada vez mayor. Afortunadamente, las actividades fraudulentas ahora se descubren con facilidad gracias a la implementación de soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático en finanzas y contabilidad.
Cliente historias de éxito
El equipo de AI Superior desarrolló una aplicación web que permite a los usuarios comunicarse con un LLM personalizado a través de una interfaz de chatbot. Esta innovación permite a las organizaciones establecer servicios privados y alojados.
Una empresa de soluciones de higiene en el lugar de trabajo se acercó a AI Superior con una tarea única: crear un sistema capaz de identificar de forma autónoma cuándo un área necesitaba limpieza, reduciendo la necesidad de
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Nuestro proyecto Acercarse
El ciclo de vida del proyecto de IA se adoptó a partir de un estándar existente utilizado en el desarrollo de software. Además, el enfoque tiene en cuenta los desafíos científicos inherentes a los proyectos de aprendizaje automático que involucran procesos de desarrollo de software. El enfoque tiene como objetivo garantizar la calidad del desarrollo. Cada fase tiene sus propios objetivos y criterios de garantía de calidad que deben cumplirse antes de iniciar la siguiente etapa.
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