El futuro de los datos y la IA en la industria de servicios financieros
Como CTO de una importante institución financiera, es crucial mantenerse informado sobre las últimas tendencias en datos e inteligencia artificial en la industria de servicios financieros para prepararse para el futuro y seguir siendo competitivo. Si bien hay muchas plataformas y sistemas de proveedores disponibles en el mercado para ayudar a los tomadores de decisiones a resolver sus desafíos inicialmente, el valor real varía según la preparación de su organización para implementar.
En los próximos cinco a 10 años, se espera que varias tendencias clave den forma a la industria de servicios financieros.
Estas son algunas de las principales tendencias que he identificado en base a mis 20 años de experiencia en banca y fintech:
Mayor adopción de soluciones basadas en la nube
Los bancos aprovechan cada vez más las soluciones basadas en la nube para almacenar, procesar y analizar grandes cantidades de datos, así como para mejorar la escalabilidad y reducir los costos. Esto puede ayudarlos a obtener información sobre el comportamiento de los clientes y las tendencias del mercado.
Otro caso de uso importante para las soluciones basadas en la nube en la industria de servicios financieros es el área de la seguridad. Las instituciones financieras pueden usar soluciones de seguridad basadas en la nube para proteger sus sistemas y datos de las ciberamenazas.
Un tercer caso de uso está en el área de la digitalización. Las instituciones financieras pueden aprovechar las soluciones basadas en la nube para crear nuevos productos y servicios digitales, como aplicaciones de banca móvil, billetera digital y plataformas de inversión en línea, que pueden ayudarlas a atender mejor a los clientes y mantenerse competitivas en el mercado.
El uso de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y chatbots
La PNL y los chatbots se están volviendo más frecuentes en la industria de servicios financieros como una forma de mejorar el servicio al cliente y automatizar las tareas repetitivas. Por ejemplo, se puede usar un chatbot para proporcionar información de cuenta, responder preguntas e incluso procesar transacciones. Según algunos informes, se estima que los chatbots pueden ahorrar a los bancos hasta un 30 % en costos de servicio al cliente.
ChatGPT es un gran ejemplo de un modelo de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que está entrenado para generar texto similar al humano basado en una entrada determinada. En la industria de servicios financieros, ChatGPT y otros modelos similares se utilizan de diversas maneras para mejorar el servicio al cliente, automatizar procesos y obtener información a partir de los datos.
Además, los modelos NLP como ChatGPT se pueden usar para extraer información de datos no estructurados, como reseñas de clientes o publicaciones en redes sociales, que pueden proporcionar información valiosa sobre el sentimiento y las necesidades del cliente.
Avances en la detección y prevención del fraude
La IA y el aprendizaje automático se están utilizando para mejorar la detección y prevención de fraudes en los bancos. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar los datos de las transacciones para identificar patrones de actividad fraudulenta y también utilizar la biometría del comportamiento, como la huella dactilar o el reconocimiento facial, para detectar actividades sospechosas.
Otro caso de uso importante para la detección y prevención de fraudes en los bancos es el uso de análisis de datos. Los bancos pueden usar el análisis de datos para combinar información de múltiples fuentes, como datos de transacciones, datos de clientes y fuentes de datos externas, para crear una imagen más completa del comportamiento de un cliente. Esto puede ayudar a los bancos a identificar actividades sospechosas que podrían no ser evidentes a partir de una sola fuente de datos.
Por último, los bancos pueden usar el monitoreo en tiempo real para detectar y prevenir el fraude a medida que ocurre, analizando los datos de transacciones en tiempo real para identificar actividades sospechosas. Esto puede ayudar a evitar que ocurra el fraude en primer lugar, en lugar de simplemente detectarlo después del hecho.
El uso de análisis predictivo
El análisis predictivo se está utilizando en la industria de servicios financieros para identificar riesgos potenciales, optimizar las decisiones de préstamos e inversiones y mejorar la selección de clientes.
Un caso de uso importante para el análisis predictivo dentro de las empresas de inversión es el desarrollo de modelos predictivos para el comercio algorítmico y luego la ejecución de decisiones de creación de mercado en milisegundos. Estos modelos suelen analizar grandes cantidades de datos históricos, así como datos de mercado en tiempo real, para identificar patrones y predecir movimientos futuros en el mercado de valores.
Otros casos de uso importantes incluyen la calificación crediticia inteligente y la atención al cliente proactiva antes de que ocurran problemas importantes.
El creciente uso de la tecnología Blockchain
La tecnología Blockchain también se está volviendo cada vez más popular en la industria de servicios financieros como una forma de mejorar la seguridad y la transparencia. Los bancos están explorando el uso de blockchain para varios casos de uso, como la identidad digital, la financiación del comercio y los pagos transfronterizos.
Para prepararse para estas tendencias, todos los bancos y las principales instituciones financieras deben centrarse en invertir en la infraestructura tecnológica, los recursos y el talento necesarios (científicos de datos y expertos en aprendizaje automático) para respaldarlos. Esto puede incluir invertir en soluciones basadas en la nube, desarrollar experiencia interna en NLP y chatbots y crear asociaciones con nuevas empresas de tecnología financiera para mantenerse a la vanguardia. Además, los bancos también deben centrarse en implementar protocolos de seguridad y gobernanza de datos sólidos para garantizar el cumplimiento y protegerse contra el fraude.
La industria de servicios financieros está experimentando una gran transformación impulsada por las últimas tendencias en datos e IA. Los bancos y otras instituciones financieras que puedan aprovechar estas tecnologías de manera efectiva estarán bien posicionados para seguir siendo competitivos y satisfacer las demandas cambiantes de los clientes.
