La IA en las finanzas: Revolucionar el futuro de la gestión financiera

Comprender la IA en las finanzas

Volodymyr Shchegel, vicepresidente de Ingeniería de Clario, lo explica así,

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático (AM ) pertenece a la categoría más amplia de inteligencia artificial (IA), y permite a los ordenadores adquirir conocimientos a partir de datos sin necesidad de programación directa. En finanzas, técnicas de ML como la regresión, los bosques aleatorios y las redes neuronales pueden detectar patrones en los datos para automatizar procesos o hacer predicciones sobre riesgos, precios, fraudes y mucho más.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo (AD ) es una técnica de LD muy especializada que utiliza redes neuronales artificiales multicapa. La profundidad añadida permite aprender de inmensos conjuntos de datos, como los historiales de transacciones financieras. La DL impulsa muchas innovaciones en áreas como la puntuación crediticia, el comercio algorítmico, los chatbots y también la lucha contra el blanqueo de dinero.

Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) se centra en la comprensión de las lenguas humanas. En finanzas, la PNL analiza las convocatorias de beneficios, las noticias, las normativas, las preguntas de los clientes y otros textos para automatizar los procesos o descubrir perspectivas sobre riesgos, sentimiento, cumplimiento legal, etc.

Visión por ordenador

La visión por ordenador (VC) permite a los ordenadores interpretar y también comprender cualquier imagen digital y vídeo. En finanzas, los CV se están aplicando a tareas como el procesamiento de cheques, la supervisión de activos físicos, el análisis de expresiones faciales, etc., para combatir el fraude y también recopilar información.

Mediante la automatización de tareas mundanas y la revelación de patrones ocultos, la IA promete crear muchas eficiencias y nuevas capacidades para las instituciones financieras que buscan servir mejor a sus clientes.

Aplicaciones de la IA en los servicios financieros

La inteligencia artificial está transformando rápidamente los procesos bancarios para hacerlos mucho más eficaces y también rentables. Mediante el examen de vastos conjuntos de datos, los algoritmos de IA son capaces de automatizar tareas manuales, liberando a los empleados para que se centren en trabajos de mayor valor.

Por ejemplo, los chatbots de IA gestionan ahora muchas consultas rutinarias de atención al cliente sobre saldos de cuentas, pagos, etc. Esto mejora enormemente los tiempos de respuesta y libera al personal del centro de llamadas.

La IA también está mejorando la detección y prevención del fraude. Aprovechando los datos en las finanzas, los modelos de aprendizaje automático pueden analizar millones de transacciones para detectar patrones sutiles que indiquen cualquier fraude más rápido y también con más precisión que los humanos. Los bancos utilizan estos análisis para detectar transacciones fraudulentas en tiempo real, reduciendo las pérdidas por fraude.

En este contexto, la identidad digital puede ayudar a reducir el fraude basado en la IA al proporcionar una capa adicional de verificación, garantizando que sólo accedan a las transacciones y servicios financieros los usuarios legítimos.

Puneet Gogia, fundador de Excel Champs, añade,

Los bancos también están utilizando la IA para ofrecer recomendaciones personalizadas de productos a los clientes en función de su historial de transacciones y sus pautas de gasto. Esto no sólo mejora la experiencia del cliente, sino también las tasas de conversión.

Por ejemplo, analizando el comportamiento y las preferencias financieras de un cliente, la IA puede sugerir los tipos de CD más competitivos que se ajusten a sus objetivos de ahorro, garantizando que los clientes obtengan la mejor rentabilidad posible por sus depósitos.

El impacto de la IA en el análisis financiero y la gestión de riesgos

La inteligencia artificial también está transformando la gestión del riesgo y el cumplimiento en el sector financiero. Al procesar grandes cantidades de datos más rápido que los humanos, los sistemas de IA pueden detectar riesgos y actividades fraudulentas que de otro modo pasarían desapercibidas.

Aquí, la importancia de las aplicaciones del ML en las finanzas se hace evidente, ya que los modelos de aprendizaje automático son particularmente hábiles en el análisis de conjuntos de datos complejos para mejorar las evaluaciones de riesgo y los análisis financieros.

Por ejemplo, se están utilizando herramientas de IA para las comprobaciones de conocimiento del cliente (CSC) y la supervisión contra el blanqueo de dinero (ALD). Al analizar los datos de los clientes, los patrones de las transacciones y las conexiones con entidades potencialmente arriesgadas, estos sistemas pueden poner de relieve las actividades sospechosas para su posterior revisión.

Esto proporciona una mayor eficacia y reduce las posibilidades de que pasen fondos ilegales. La vigilancia basada en la IA también puede ayudar al cumplimiento normativo, al señalar las operaciones que pueden infringir determinadas normas.

La IA también permite realizar análisis financieros y modelos de riesgo más matizados. Al identificar las correlaciones en enormes conjuntos de datos más allá de lo que es perceptible para los seres humanos, los sistemas de IA pueden permitir mejores análisis predictivos, planificación de escenarios y también evaluaciones de riesgos. Esto conduce a decisiones bien informadas sobre inversiones, préstamos, suscripción de seguros y mucho más.

La aplicación de la inteligencia artificial en los servicios financieros también se extiende a la mejora de la seguridad de las transacciones financieras digitales, concretamente en el ámbito en rápida expansión de las finanzas descentralizadas (DeFi).

Mediante las auditorías de contratos inteligentes, la IA puede escudriñar el código de los contratos inteligentes para detectar vulnerabilidades y prevenir el fraude, mostrando su papel crucial en la protección contra los delitos financieros sofisticados.

Los beneficios de la IA en los servicios financieros

La inteligencia artificial está remodelando las operaciones y también mejorando la experiencia del cliente en todo el sector de los servicios financieros.

En cuanto a las operaciones, la IA agiliza los procesos y reduce los costes mediante la automatización. Por ejemplo, la automatización robótica de procesos utiliza robots de software para gestionar tareas repetitivas de gran volumen, como la tramitación de préstamos y la gestión de reclamaciones. Esto no sólo acelera estos procesos, sino que también reduce los errores humanos.

La IA también analiza cantidades masivas de datos estructurados y no estructurados para descubrir perspectivas que a los humanos les resultaría imposible detectar por sí solos. Los bancos utilizan algoritmos de IA para analizar rápidamente los datos del mercado y las noticias, y también utilizan las redes sociales para orientar las decisiones de inversión y las estrategias de negociación. Además, las aseguradoras aprovechan la IA para predecir mejor el riesgo, detectar antes el fraude y fijar primas más precisas.

Robert Kaskel, Director de Personal de Checkr, explica,

Al agilizar las operaciones administrativas y mejorar la experiencia del cliente, la IA genera un importante ahorro de costes para las instituciones financieras, al tiempo que mejora la satisfacción del cliente.

Retos de la aplicación de la IA en las finanzas

El despliegue de sistemas de IA en el sector financiero, altamente regulado, plantea muchos retos logísticos y de cumplimiento importantes. Las instituciones financieras deben gestionar cuidadosamente los proyectos de IA para garantizar la calidad de los datos, la seguridad y el cumplimiento de la normativa.

Los sistemas de IA deben cumplir la normativa financiera que lo regula todo, desde las decisiones crediticias hasta la vigilancia del comercio. Los requisitos de mantenimiento de registros y documentación modelo para demostrar el cumplimiento imponen una enorme sobrecarga.

Las empresas también deben implantar procedimientos de gestión del riesgo de modelo para supervisar el rendimiento del sistema de IA, detectar sesgos y gestionar los resultados imprevistos del modelo.

La infraestructura de almacenamiento y computación para cargas de trabajo de IA con enormes volúmenes de datos y entrenamiento intensivo de modelos puede ser muy cara. Muchas instituciones financieras optan por la infraestructura en la nube, pero los estrictos requisitos normativos en torno a la seguridad y la residencia de los datos suponen barreras para la adopción de la nube. Las empresas también pueden tener dificultades para integrar las herramientas modernas de IA con los sistemas informáticos heredados.

Javier Muñiz, CTO de LLC Attorney, dice,

Consideraciones éticas y prejuicios

La integración de la IA en las finanzas conlleva importantes consideraciones éticas, sobre todo en relación con la parcialidad y la imparcialidad. Los sistemas de IA pueden perpetuar inadvertidamente o incluso exacerbar los sesgos existentes presentes en los datos de entrenamiento. Por ejemplo, si los datos históricos de préstamos reflejan sesgos contra determinados grupos demográficos, un modelo de IA entrenado con estos datos podría seguir perjudicando a estos grupos.

Para resolver estos problemas, las instituciones financieras están aplicando técnicas de aprendizaje automático que tienen en cuenta la equidad. Estos métodos pretenden garantizar que las decisiones sobre IA no afecten de forma desproporcionada a ningún grupo específico. Además, las organizaciones están creando comités de ética y adoptando medidas de transparencia para que los procesos de toma de decisiones en materia de IA sean más comprensibles y responsables.

La necesidad de habilidades de IA en finanzas 

Hemos visto a lo largo de este artículo que existen varias oportunidades y retos que la inteligencia artificial presenta a la industria financiera. Para quienes trabajan en el sector, es crucial que desarrollen el conjunto de habilidades adecuado para hacer frente a los rápidos cambios que se avecinan. 

Las instituciones financieras dependen en gran medida de los datos para la evaluación de riesgos, el análisis de mercado y la toma de decisiones. La IA puede ofrecer herramientas únicas que permitan a los profesionales de tu equipo descubrir ideas y automatizar procesos que mejoren la eficacia y la precisión.

Para seguir siendo competitivas, las empresas financieras deben dotar a sus equipos de los conocimientos necesarios sobre datos e IA. DataCamp for Business es un socio ideal en este empeño. Ofrece soluciones de formación a medida que capacitan a los equipos financieros para dominar las herramientas y técnicas necesarias para aprovechar la IA con eficacia.

DataCamp proporciona:

• Rutas de aprendizaje personalizadas: Centrado en habilidades esenciales de IA y datos para las finanzas, como el modelado predictivo, el comercio algorítmico y la detección del fraude.
• Experiencia práctica: Ejercicios prácticos y proyectos que garantizan que tu equipo pueda aplicar sus conocimientos inmediatamente.
• Análisis perspicaces: Seguimiento del rendimiento para alinear la formación con tus objetivos estratégicos.

En un sector en el que los datos son un activo clave, tener un equipo bien formado no sólo es beneficioso, sino imprescindible. 

El futuro de la IA en las finanzas

Muchos expertos predicen que la IA seguirá revolucionando el sector financiero en los próximos años. Es probable que veamos cómo se utiliza la IA de muchas formas complejas para analizar datos, identificar patrones y perspectivas, automatizar procesos y hacer muchas recomendaciones.

En las inversiones y el comercio, la IA puede llegar a ser lo suficientemente avanzada como para hacer predicciones muy precisas sobre el mercado y también para ejecutar estrategias comerciales sofisticadas. Esto podría permitir a las empresas optimizar las inversiones y también los beneficios. Sin embargo, una gobernanza adecuada será muy necesaria a medida que la IA asuma más decisiones financieras.

Para los bancos, la IA ayudará a comprender mejor a sus clientes mediante el análisis de datos, permitiendo servicios más personalizados. Los chatbots y los roboasesores ya se utilizan para la atención al cliente y la planificación financiera, pero la tecnología será cada vez más avanzada y también más humana. Además, podemos esperar avances significativos, como la integración de soluciones basadas en IA en los monederos digitales de los bancos.

Muchos procesos manuales, como la evaluación de las solicitudes de préstamo y también la detección del fraude, se automatizarán con complejos sistemas de IA. Sin embargo, la supervisión humana y la gobernanza seguirán siendo cruciales.

La IA también está transformando la evaluación y la regulación del riesgo financiero. El aprendizaje automático puede analizar datos alternativos y detectar riesgos o sucesos que los humanos pueden pasar por alto. Como tal, la IA puede ayudar a los reguladores en la supervisión, aunque la explicación y la transparencia de los sistemas de IA serán muy importantes para la rendición de cuentas.

Por otra parte, los delincuentes ya están utilizando la IA para explotar las vulnerabilidades, por lo que el sector financiero debe permanecer muy vigilante.

En general, los expertos subrayan que, aunque la IA aporta muchas ventajas en cuanto a eficacia, perspicacia e innovación, es vital mantener la participación humana en las finanzas. Se necesitan sistemas de inteligencia híbridos que combinen la IA con la experiencia, la ética y las emociones humanas. El futuro de las finanzas reside en esta colaboración entre humanos e inteligencia artificial.

Impacto en el empleo

La integración de la IA en el sector financiero está remodelando el mercado laboral. Aunque la IA automatiza las tareas rutinarias y repetitivas, también crea oportunidades para nuevas funciones que requieren habilidades analíticas y técnicas avanzadas.

Funciones emergentes

• Especialistas en IA: Los profesionales expertos en IA y aprendizaje automático están muy solicitados para desarrollar y mantener sistemas de IA.
• Científicos de datos: La necesidad de científicos de datos capaces de interpretar datos complejos y crear modelos es cada vez mayor.
• Responsables de ética: A medida que la ética de la IA se convierte en un punto central, van surgiendo funciones dedicadas a garantizar las prácticas éticas de la IA.

Cambio de funciones

• Analistas financieros: Ahora que la IA se ocupa de las tareas que requieren muchos datos, los analistas financieros se centran más en la toma de decisiones estratégicas y en la interpretación de los conocimientos generados por la IA.
• Representantes de atención al cliente: Mientras los chatbots de IA gestionan las consultas rutinarias, los representantes humanos se encargan de gestionar los problemas más complejos de los clientes.

El cambio hacia la IA exige centrarse en la mejora y el reciclaje de la mano de obra para garantizar que los empleados puedan prosperar en este nuevo panorama tecnológico.

Conclusión

Como hemos visto, la inteligencia artificial está a punto de transformar muchos aspectos del sector financiero, desde la banca a las inversiones, pasando por los seguros. La IA y el aprendizaje automático prometen hacer que las finanzas sean más eficientes, más accesibles y también menos propensas a errores humanos o sesgos. Sin embargo, como ocurre con todas las tecnologías que cambian rápidamente, la IA también plantea muchos nuevos retos y preocupaciones.

La regulación, la ética y los cambios en la mano de obra son cuestiones clave que habrá que abordar en el futuro. Los gobiernos y los reguladores tendrán que caminar por una línea muy fina para tratar de fomentar la innovación y, al mismo tiempo, proteger a los consumidores de posibles abusos o consecuencias no deseadas.

El sector financiero también tendrá que desarrollar la garantía de calidad y la explicabilidad de los modelos complejos de aprendizaje automático para generar confianza en los usuarios finales.

En conjunto, sin embargo, la IA promete inmensas recompensas para el sector financiero y también para la sociedad en general, si se pueden establecer los marcos políticos adecuados. Los consumidores podrían beneficiarse de una suscripción más precisa, de una gestión patrimonial personalizada y también de la detección del fraude.

La IA marca el inicio de un capítulo nuevo y muy emocionante para el sector financiero. Sin embargo, hacer realidad todo su potencial gestionando al mismo tiempo los riesgos y los costes de la transición exigirá esfuerzos coordinados entre los responsables políticos, las empresas, la sociedad civil y también los consumidores durante la próxima década y más allá.

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