¿Cómo usar ML e IA en la industria Fintech? (Víctor Martín)

La inteligencia artificial (IA) y su tecnología de subconjunto, el aprendizaje automático (ML), ya no representan algunas innovaciones futuristas. De aparecer como palabras de moda tecnológicas frecuentes hace menos de una década, se han vuelto parte integral de cómo

Innovaciones tecnológicas de IA y ML toman forma en el panorama digital. Impulsar innovaciones en ciertas industrias, como Fintech, AI y ML, es particularmente instrumental.

Casi todas las estadísticas de la industria se refieren al estupendo crecimiento de las soluciones Fintech impulsadas por IA en los próximos años. IA, según un

informe de la Inteligencia de Mordor, representará la friolera de 26.67 23.17 millones de USD, lo que garantizará un crecimiento anual del 2021 % entre 2026 y XNUMX.

Como empresa de desarrollo especializada en la industria fintech, ya sabe cómo utilizar AI y ML en el desarrollo web para la industria fintech. El alcance, las oportunidades y los casos de uso de AI y ML en el sector Fintech están en continua expansión. Aquí nosotros
trató de mostrar algunos de estos principales casos de uso de IA en la industria fintech.

Control de Fraude y Seguridad Financiera

La industria fintech sigue siendo el principal objetivo de la mayoría de los ciberataques y ciberdelitos. Dado que estos ataques e intentos de piratería se están volviendo cada vez más sofisticados, hace mucho tiempo que la intervención manual demostró ser totalmente desproporcionada. Aquí es donde la IA y
Las tecnologías ML están ofreciendo alternativas más inteligentes.

Detectar anomalías, irregularidades y patrones específicos comunes al comportamiento cibernético no solicitado sin intervención humana es la mayor ventaja de usar tecnologías de IA y ML para controlar transacciones fraudulentas y garantizar la seguridad financiera. Además de automático
reconocimiento de ciertos disparadores y patrones para transacciones malévolas, AI y ML también pueden automatizar medidas y actividades de seguridad específicas para un control más estricto y salvaguardas sólidas.

Banca Personalizada y Experiencia del Cliente a través de BPA

Business Process Automation (BPA) impulsado por máquinas multitarea optimizadas en un entorno, ahora se ha convertido en un factor de crecimiento para muchas industrias. Los modelos de Machine Learning (ML) ayudan a las máquinas a comprender ciertos comportamientos, interacciones, intenciones y
Reglas en el procesamiento de transacciones. En consecuencia, puede ayudar realizando ciertos pasos intermedios para acelerar el proceso. En última instancia, esta máquina habilitada acelera el servicio al cliente, elimina los errores humanos y personaliza los servicios en función del cliente.
comportamiento e historial de transacciones.

AI y ML pueden abordar las inquietudes de los clientes de inmediato al personalizar los servicios según los requisitos y la intención específicos del cliente. Desde el análisis de la opinión del cliente hasta la comunicación con el cliente y la evaluación de la calidad del soporte, hasta la automatización inteligente de tareas para atender a los clientes.
rápidamente, AI y ML pueden facilitar la automatización de procesos comerciales centrados en el cliente en el sector fintech, lo que resulta en una mayor satisfacción del cliente y conversión comercial.

Toma de decisiones basada en información basada en datos

Las salas de juntas de hoy en día en cualquier industria se enfocan más en los conocimientos basados ​​en datos procesados ​​por herramientas de análisis e inteligencia comercial (BI) que en el análisis humano. Particularmente en un sector altamente competitivo e intensivo en recursos como la banca y las finanzas, la toma de decisiones
es más dependiente de las herramientas de inteligencia de negocios y conocimientos de datos que otros. AI llevó estas capacidades de análisis de datos al siguiente nivel a través de una exposición sólida a una gran cantidad de conjuntos de datos y parámetros de análisis diversos.

En el sector fintech, muchas empresas adoptan principalmente la IA por sus capacidades de inteligencia de decisiones. Dado que el sector financiero está más expuesto a la volatilidad del mercado, las turbulencias fiscales y los riesgos de valoración, la información más rápida basada en datos procesada por un enorme
volumen de datos son de gran importancia. Las plataformas modernas de IA pueden analizar petabytes de datos a través de una multitud de parámetros a la velocidad del rayo. Esta capacidad revolucionaria de brindar información precisa en tiempo real hizo que la IA fuera irremplazable en el proceso de toma de decisiones.
del sector fintech.

Chatbots NLP y NLG para atención al cliente

La inteligencia artificial (IA) ha sido particularmente útil para los chatbots de atención al cliente. Además de captar el sentimiento y la intención del cliente, los modernos chatbots de IA también pueden comprender y comunicarse en lenguaje humano natural. Procesamiento del lenguaje natural (PNL) y
La comprensión del lenguaje natural (NLG) son modelos de datos entrenados basados ​​en IA que ayudan a los chatbots a comprender la comunicación humana en el habla natural y el lenguaje de texto y comunicarse en consecuencia. En última instancia, esto da como resultado una atención al cliente más satisfactoria,
generación y conversión de negocio.

Por otro lado, los chatbots de IA que van un paso más allá que los chatbots basados ​​en reglas de primera generación ahora pueden responder a muchas consultas personalizadas específicas del dominio, lo que resulta en una mejor comprensión de las relaciones con los clientes. Comunicación personalizada y más rápida en última instancia.
ayuda a las empresas fintech a revitalizar su marca en el panorama tecnológico y generar más clientes potenciales.    

Gestión de Siniestros y Suscripción en el Sector Asegurador

Los seguros son una de las áreas emergentes del sector financiero donde las tecnologías de IA y ML han encontrado su huella en los últimos años. Dado que las compañías de seguros necesitan analizar muchos factores de contingencia, predicciones futuras inciertas y problemas financieros volátiles,
dinámica del mercado, un análisis riguroso profundo que cubra una gran cantidad de datos multifacéticos es extremadamente importante para la suscripción, el diseño de productos de seguros y los procesos clave de toma de decisiones. Aquí es donde las herramientas de IA demuestran ser tremendamente efectivas.

En particular, la detección de reclamos fraudulentos es un desafío importante para las compañías de seguros, donde las herramientas de inteligencia artificial pueden desempeñar un papel impresionante. Aparte del cálculo preciso de los factores de riesgo antes de la emisión de las pólizas, las herramientas de IA también pueden detectar anomalías importantes,
patrones irregulares e incoherencias en las reclamaciones que necesitan más investigación por parte de la empresa.

Perfil de crédito y riesgo para préstamos

Para los bancos e instituciones financieras que comercializan productos crediticios para diferentes propósitos, verificar el puntaje crediticio y hacer el perfil de riesgo del cliente es de vital importancia. Esta es otra área en la que la IA puede desempeñar un papel tremendamente beneficioso.

Mediante el análisis de una gran cantidad de conjuntos de datos correspondientes a estados financieros individuales, datos demográficos, volatilidad del mercado y perspectivas, una herramienta de calificación crediticia impulsada por IA puede desarrollar rápidamente una calificación crediticia precisa y una calificación para un cliente. Esto también asegura
un proceso de desembolso más rápido y un mayor reembolso de préstamos y recuperación de clientes.

Resumiendo

Hay AI y ML en casi todo en el panorama digital. Fintech, entre todas las industrias, será la mayor beneficiaria de estas tecnologías inteligentes. En el futuro, podemos esperar que las entradas predictivas de IA ayuden a muchas instituciones financieras
para evitar grandes crisis financieras como la de 2008 en el pasado reciente.