En el año en que la inteligencia artificial (IA) tuvo su debut público más espectacular, podría parecer que el aprendizaje automático (ML) se ha reducido a una moda pasajera.
Sin embargo, es lo más alejado posible de la verdad. Aunque ya no sea tan popular como antes, el aprendizaje automático sigue teniendo una gran demanda en la actualidad. Esto es para que el aprendizaje profundo pueda utilizarse para entrenar la IA generativa. Las tecnologías financieras no son una excepción.
Con un tamaño de mercado global proyectado de aproximadamente 158 mil millones de dólares en 2020 y aumentando a una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 18% para alcanzar una asombrosa $ 528 2030 millones de dólares por, el aprendizaje automático es una de las herramientas más valiosas disponibles para las instituciones financieras para la optimización de procesos. Y al final, como nuestro estudio más reciente sobre el estado de la IA profundiza mucho, ahorre gastos.
Casos de uso de aprendizaje automático en FinTech
El aprendizaje automático está resolviendo algunos de los problemas centrales de la industria. El fraude, por ejemplo, afecta más que simplemente a los seguros o las criptomonedas. Además, un estricto cumplimiento normativo trasciende los límites del dominio. Independientemente de su industria o tipo de negocio, el aprendizaje automático en finanzas ofrece una variedad de formas de convertir las preocupaciones en ganancias.
1. Comercio algorítmico
Muchas empresas emplean la exitosa táctica del comercio algorítmico para automatizar sus decisiones financieras y aumentar el volumen de transacciones. Implica ejecutar órdenes comerciales siguiendo directivas comerciales escritas previamente que son posibles gracias a algoritmos de aprendizaje automático. Dado que sería difícil replicar manualmente la frecuencia de las operaciones realizadas mediante tecnología de aprendizaje automático, todas las empresas financieras importantes invierten en operaciones algorítmicas.
2. Detectar y prevenir el fraude
Las soluciones de aprendizaje automático en FinTech aprenden y se adaptan constantemente a nuevos patrones de estafa, mejorando la seguridad de las operaciones y los clientes de su empresa. Esto contrasta con la naturaleza estática de la clásica detección de fraude basada en reglas.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar actividades sospechosas y patrones de fraude complejos con gran precisión examinando grandes conjuntos de datos.
IBM demuestra cómo el aprendizaje automático (ML) puede identificar fraude en hasta el 100% de las transacciones en tiempo real, lo que permite a las instituciones financieras minimizar las pérdidas y tomar medidas rápidas en caso de peligro.
Los sistemas FinTech que utilizan el aprendizaje automático (ML) pueden detectar numerosas formas de fraude, incluido el robo de identidad, el fraude con tarjetas de crédito, el fraude en pagos y la apropiación de cuentas. Esto permite una seguridad completa contra una amplia gama de amenazas.
3. Cumplimiento normativo
Las soluciones de tecnología regulatoria (RegTech) se encuentran entre los casos de uso más populares de aprendizaje automático en la banca.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar correlaciones entre recomendaciones, ya que pueden leer y aprender de enormes documentos regulatorios. De este modo, soluciones en la nube con algoritmos integrados de aprendizaje automático para el sector financiero puede rastrear y monitorear automáticamente los cambios regulatorios.
Las organizaciones bancarias también pueden vigilar los datos de las transacciones para detectar irregularidades. ML puede garantizar que las transacciones de los consumidores cumplan con los requisitos reglamentarios de esta manera.
4. Mercado de valores
Los enormes volúmenes de actividad comercial generan grandes conjuntos de datos históricos que presentan un potencial de aprendizaje infinito. Pero los datos históricos son sólo la base sobre la que se construyen los pronósticos.
Los algoritmos de aprendizaje automático analizan fuentes de datos en tiempo real, como noticias y resultados de transacciones, para identificar patrones que expliquen el funcionamiento del mercado de valores. El siguiente paso para los traders es elegir un patrón de comportamiento y determinar qué algoritmos de aprendizaje automático incorporar en su estrategia comercial.
5. Análisis y toma de decisiones
FinTech utiliza el aprendizaje automático para manejar y comprender grandes cantidades de datos de manera confiable. A través de la integración de servicios de análisis de datos, ofrece conocimientos minuciosamente investigados que aceleran la toma de decisiones en tiempo real y, al mismo tiempo, ahorran tiempo y dinero. Además, esta tecnología mejora la velocidad y precisión de la previsión de patrones futuros del mercado.
Las empresas FinTech también pueden utilizar análisis predictivo tecnologías para desarrollar soluciones innovadoras y con visión de futuro que se adapten a las cambiantes demandas de los consumidores y las tendencias del mercado. Con la ayuda de servicios de análisis de datos y aprendizaje automático trabajando juntos, las empresas FinTech pueden prever y abordar con éxito nuevas necesidades financieras gracias a esta estrategia proactiva.
¿Cómo se benefician las empresas del aprendizaje automático en FinTech?
Los puntos anteriores resaltan los casos de uso del aprendizaje automático, pero ¿qué pasa con los detalles? ¿Cómo se pueden resumir mejor las principales ventajas del aprendizaje automático en FinTech si se limitan a una pequeña cantidad de viñetas objetivas?
1. Automatizar procesos repetitivos
La automatización es probablemente el beneficio más obvio del aprendizaje automático para FinTech y tiene varias ventajas. Para validar la información del cliente en tiempo real sin requerir entrada manual, por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden acelerar el proceso de incorporación del cliente.
Además, al eliminar la necesidad de introducir datos humanos, automatizar la conciliación de transacciones financieras ahorra tiempo y dinero. El resto de su equipo se beneficiará de la automatización de formas más sutiles. La automatización basada en ML elimina el trabajo tedioso que impide a sus profesionales trabajar en proyectos más importantes.
2. Asignación de recursos
A través del reconocimiento de patrones, el aprendizaje automático establece la mejor asignación de fondos, mano de obra y tecnología. Como se dijo antes, los robo-advisors utilizan el aprendizaje automático (ML) en la gestión de inversiones de FinTech para evaluar el perfil de riesgo de cada cliente y asignar activos asegurando que la cartera de cada cliente esté sincronizada con sus objetivos financieros y su tolerancia al riesgo.
Además, los chatbots impulsados por aprendizaje automático ofrecen atención al cliente las 24 horas del día al asignar recursos de manera eficiente para manejar un gran volumen de consultas de los consumidores. De esta manera, las empresas FinTech pueden aumentar el alcance de sus ofertas sin aumentar significativamente los costos operativos.
3. Reducir costos mediante análisis predictivo
Las empresas de tecnología financiera pueden encontrar oportunidades para reducir costos con la ayuda de análisis predictivos basados en aprendizaje automático. Por ejemplo, en los préstamos, el aprendizaje automático (ML) puede predecir los incumplimientos de los préstamos, lo que permite a los prestamistas gastar recursos de manera más efectiva para reducir posibles pérdidas.
Otra ubicación financiera utiliza la investigación de patrones de clientes para crear una situación similar. Las empresas pueden retener clientes de forma proactiva y reducir el costo de reclutar nuevos mediante el uso del aprendizaje automático para predecir la rotación de clientes.
4. Procesamiento de datos
Desarrollo de software de tecnología financiera Las empresas pueden aprovechar tecnologías como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y otros sistemas automatizados de procesamiento de documentos para extraer información importante basada en datos, ya que el aprendizaje automático maneja el procesamiento y análisis de datos a gran escala.
Esto reduce en gran medida la dependencia de una empresa de equipos de análisis de datos considerables y los costos relacionados al automatizar procesos como el procesamiento de solicitudes de préstamos, verificaciones de Conozca a su cliente (KYC) y cumplimiento normativo.
Casos de éxito de implementación de aprendizaje automático en FinTech
El aprendizaje automático ha estado ofreciendo valor a la industria de desarrollo de software FinTech. A continuación se muestran algunos estudios de casos excelentes en todo el mundo.
1. Credgénicos
En 2022, Credgenics, una startup india de SaaS especializada en automatización legal y cobro de deudas, logró un Cartera de préstamos total de 47 millones de dólares, habiendo procesado más de 40 millones de préstamos minoristas.
Más de 100 clientes empresariales se han beneficiado de menores costos y tiempos de cobranza, mayores eficiencias legales y mayores tasas de resolución y cobranza gracias a sus soluciones basadas en aprendizaje automático.
2. La inteligencia contractual de JPMorgan Chase
En 2017, el banco más grande de EE. UU. presentó una plataforma de inteligencia de contrato (COiN) que aprovechaba en gran medida el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para permitir que las computadoras comprendieran la voz y la escritura a mano.
El objetivo principal de COiN era automatizar procesos manuales repetitivos y que requieren mucha mano de obra, como la revisión de acuerdos de crédito comerciales, que se estimaba que requería hasta 360,000 horas de trabajo en el caso de JPMorgan Chase. COiN podría completar la tarea en unos segundos.
3. Wells Fargo
Wells Fargo es una empresa mundial de servicios financieros con sede en los Estados Unidos que emplea soluciones de aprendizaje automático como PNL, deep learning, redes neuronales y habilitadores de análisis predictivo para manejar puntos de datos de clientes individuales y masivos.
¿Qué hace que esto sea digno de mención? La capacidad de identificar la intención detrás de la redacción de las quejas de un cliente, que puede pasarse por alto durante una lectura de transcripción típica. Esto permite a la organización optimizar las operaciones, brindar servicios más eficientes y fomentar relaciones más sólidas con los clientes.
Conclusión
FinTech no es una de las varias industrias profesionales preocupadas por el apocalipsis de la IA. Eso no quiere decir que las organizaciones comerciales no estén preocupadas por las posibles ramificaciones de los datos falsos generados por la IA, o que los profesionales de FinTech no estén atentos a las cosas.
Sin embargo, ninguna de las tasas de modernización más rápidas impuestas por la tecnología es exclusiva de las FinTech. Es en nombre de la tecnología lo que hace avanzar a las FinTech y las mantiene unidas. Es lo que diferencia a la fuerza laboral de FinTech como una de las más avanzadas tecnológicamente en cualquier industria. Para muchos, eso es lo que los atrajo a FinTech en primer lugar. Nuestros expertos están íntimamente familiarizados con la situación.
