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FrançaisEl sector financiero es uno de los primeros en apostar por la revolución del Big Data.
Las empresas del sector financiero se definen tradicionalmente por su capacidad para interpretar y analizar datos estructurados, y por aplicar este análisis de datos para predicciones y toma de decisiones.
La incorporación del Big Data en sus procesos permite trabajar con datos estructurados. Datos que encajan a la perfección en las filas y columnas de la hoja de cálculo. Facilitando el orden y la estructura del gran volumen de información que se genera hoy en día.
Siempre interesado en desarrollar y explotar una ventaja competitiva. La Inteligencia Artificial y Big Data en el sector financiero está impulsando cambios operativos. Aumentando las tasas de detección de fraudes, mejorando los servicios al cliente y desarrollando nuevos productos.
Sin embargo, la aplicación de estas tecnologías como la Inteligencia Artificial y Big Data en el sector financiero sin un previo análisis de las necesidades del mercado, está provocando frustraciones en los procesos de digitalización de numerosas compañías.
¿Por qué la tecnología está causando dolores de cabeza a las empresas?
La revolución digital se ha extendido por el sector financiero y en la sociedad en general. Desde la llegada de Internet, las cosas están cambiando para siempre.
Los sistemas de banca on line y la incorporación de nuevas tecnologías ofrecen mejoras en la accesibilidad y el servicio a los usuarios. Sin embargo, la ciberseguridad se ha convertido en un problema común. Combatir estos problemas requiere grandes cantidades de recursos.
Afortunadamente, también existen nuevas soluciones para estos problemas tecnológicos. Los datos que generan las compañías son una oportunidad para que los piratas informáticos y los estafadores tengan acceso a información. Pero también se pueden usar para reaccionar y combatir estas amenazas.
Los principales bancos, utilizan algoritmos para escanear la cantidad de datos que generan a través de sus sistemas de registro de transacciones. Mucho más rápido de lo que un analista humano sería capaz de hacer.
Al rastrear patrones de actividades y buscar “valores atípicos”. Puntos de datos inusuales, como el acceso a cuentas en momentos extraños o desde ubicaciones inusuales. Las máquinas pueden predecir la probabilidad de que una transacción sea genuina.
A medida que estas máquinas “aprenden” de las predicciones que hacen, pueden volverse más precisas. Lo que nos lleva a analizar la nueva herramienta de la tecnología financiera: la Inteligencia Artificial.
La Inteligencia Artificial está cambiando todo
Inteligencia Artificial y Big Data en el sector financiero se está convirtiendo en una tecnología fundamental para impulsar un cambio en todos los aspectos de la sociedad. Incluidos el sector banca y el sector de las finanzas.
El aumento de la cantidad de datos generados gracias a Internet y a las nuevas tecnologías como el Big Data y la IA, son el “combustible” de la Inteligencia Artificial. Las máquinas consumen una gran cantidad de datos, aprendiendo de ellos rápidamente y con mayor precisión. Superando la capacidad humana.
La idea detrás de la IA no es nueva. Máquinas “pensantes” se han teorizado durante décadas. El factor diferencial se ha producido ahora debido a un conjunto de circunstancias. La cantidad de datos que se genera gracias a Internet, la mejora de la tecnología en informática y el desarrollo de enfoques de inteligencia artificial, como el Deep Learning.
El Deep Learning es una forma de aprendizaje automático que interpreta los datos a través de mecanismos conocidos como redes neuronales artificiales. Son esencialmente algoritmos informáticos creados para imitar las funciones de clasificación de datos y la toma de decisiones del cerebro humano.
Debido a que las redes neuronales utilizadas en el Deep Learning son complejas y están formadas por múltiples tomas de decisiones, se les conoce como redes neuronales «profundas». Todavía están muy, muy lejos de ser tan complejas como un cerebro humano real. Sin embargo, pueden operar mucho más rápido y son mucho menos propensos a errores inexplicables.
La Inteligencia Artificial y Big Data en el sector financiero tiene implicaciones para cada aspecto del negocio. Desde la detección de fraudes, como se mencionó anteriormente, hasta el servicio al cliente y la gestión de operaciones.
La Inteligencia Artificial y Big Data en el sector financiero tienen implicaciones en todo el sector y sus propios problemas. Tal vez la mayor es la implicación ética y el efecto que tendrá en el trabajo humano. Los líderes de la industria bancaria han pronosticado que eventualmente, la mitad de la fuerza laboral humana de su sector podría ser reemplazada por máquinas.
Las Startups, disruptores de Big Data y Fintech
Otro desafío que enfrenta la industria de servicios financieros es la ola de nuevas empresas disruptivas que han surgido y siguen surgiendo. Estos recién llegados se están aprovechando de la tecnología basada en datos de una manera ágil. Los clientes se arriesgan al alejar su negocio de los proveedores de servicios tradicionales. Apostando por un innovador menos establecido en el mercado, que elevé el listón cuando se trata de servicio al cliente, conveniencia o valor.
Estos disruptores incluyen bancos que operan principalmente a través de aplicaciones de smatphones y sitios web en lugar de sucursales tradicionales. Reduciendo gastos generales. Lo que significa que pueden transferir ahorros a través de tarifas más bajas. La adopción de modelos de negocio basados en datos significa que se pueden tomar decisiones más eficientes cuando se trata de ofrecer préstamos e inversiones.
Para el cliente, significa que revisar transacciones recientes, realizar compras instantáneas y transferir dinero a amigos o familiares está a su alcance las 24 horas del día.
El crecimiento de la popularidad de estos servicios se traduce en que el año pasado, el 38% de los préstamos personales fueron otorgados por empresas clasificadas como «start-ups fintech«. En lugar de bancos y prestamistas tradicionales.
Cómo el Big Data permite un servicio superior para el cliente
Tener acceso a estos datos hace que sea más fácil para los bancos y otras organizaciones de servicios financieros encontrar lo que queremos. Ofreciéndonos productos y servicios que satisfagan con precisión nuestras necesidades.
Hoy en día, los bancos utilizan los datos adquiridos de los clientes en cada interacción para predecir productos y servicios que probablemente sean realmente útiles, en el momento adecuado. Esta estrategia aumenta la satisfacción del cliente.
Las aplicaciones bancarias modernas también ponen tecnologías como el Big Data y la IA al alcance de los propios clientes. Por ejemplo, la herramienta llamada Insights. Utiliza el aprendizaje automático para analizar los patrones de gasto de los clientes y hacer predicciones sobre si es probable que exceda su límite de crédito antes de que su próximo pago llegue. También alerta a los clientes sobre cargos accidentales o dobles cargos en su cuenta.
¿Qué ofrece el futuro de las nuevas tecnologías?
Las innovaciones como la Inteligencia Artificial y Big Data en el sector financiero son solo la punta del iceberg. El gasto en tecnología de datos, particularmente aplicaciones que pueden clasificarse como IA, aumentará en los próximos años.
Las compañías de servicios financieros tradicionales. Que incluyen bancos, gerentes de inversiones, aseguradoras y corredoras de bolsa, están encontrando sus mercados invadidos desde dos direcciones. Desde los gigantes tecnológicos mencionados anteriormente, con sus propias opiniones sobre los servicios de pago. Y los mecanismos de transferencia de dinero, un comienzo pequeño y ágil de fintech.
La Inteligencia Artificial y Big Data en el sector financiero está cambiando rápidamente el panorama de los servicios financieros. Quizás más que cualquier otro sector empresarial. Si los líderes tradicionales del mercado quieren mantenerse en la cima, deberán continuar invirtiendo en nuevas iniciativas tecnológicas para comprender y predecir el comportamiento del cliente, así como también impulsar los cambios operativos.
