En la actualidad, el uso de la inteligencia artificial (IA) se ha vuelto muy común en distintas áreas y en el área de las finanzas no es la excepción. Es por eso que en el artículo de hoy vamos a ver cómo se utiliza la IA en el ámbito financiero.
Para empezar, podemos hablar de que la aplicación de la IA en los bancos ha hecho que los procesos sean más rápidos; incluso también les beneficia para conseguir más eficiencia en el análisis de datos y en la automatización de algunas tareas.
También los bancos han ido incorporando los famosos chatbots para poder mejorar la atención al cliente, ofreciendo la posibilidad de solucionar problemas de menor escala sin la necesidad de ir presencialmente a un banco.
Ahora bien, por otro lado, tenemos los análisis financieros y la gestión de riesgos, y es que la inteligencia artificial puede llegar a tener la capacidad de identificar riesgos que el ojo humano no puede ser capaz de identificar.
En el caso del análisis financiero, la IA ofrece la posibilidad de realizar un análisis más profundo al brindarle la data que usualmente suele ser extensa, por lo que, a pesar de que los profesionales en esta tarea puedan seguir realizando diversos análisis, en algún momento la inteligencia artificial puede ir ganando terreno al poder analizar más a profundidad, incluso llegando a identificar temas que el humano no se le ocurrieron.
Beneficios de la IA en los servicios financieros
Agilización de procesos operativos: La IA automatiza tareas repetitivas y de gran volumen, lo que acelera los procesos.
Reducción de costes: La automatización reduce la necesidad de intervención humana, disminuyendo los gastos operativos.
Minimización de errores humanos: Al automatizar tareas, se reduce la probabilidad de errores causados por factores humanos.
Análisis avanzado de datos: La IA puede procesar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados para identificar patrones y perspectivas que los humanos no podrían detectar por sí solos.
Toma de decisiones más informada: Los algoritmos de IA analizan datos del mercado, noticias y redes sociales para apoyar decisiones de inversión y estrategias de negociación.
Mejora en la gestión de riesgos: Las aseguradoras utilizan la IA para predecir riesgos con mayor precisión.
Detección temprana de fraudes: La IA ayuda a identificar actividades fraudulentas de manera más rápida y eficiente.
Fijación de primas más precisas: Las aseguradoras pueden calcular primas de manera más ajustada y justa gracias al análisis predictivo de la IA.
Retos de la aplicación de la IA en las finanzas
Cumplimiento normativo: Los sistemas de IA deben ajustarse a regulaciones financieras estrictas, lo que implica un esfuerzo significativo para garantizar el cumplimiento en áreas como decisiones crediticias y vigilancia del comercio.
Sobrecarga de documentación: Los requisitos de mantenimiento de registros y documentación de modelos para demostrar el cumplimiento generan una carga administrativa considerable.
Gestión del riesgo de modelos: Es necesario implementar procedimientos para supervisar el rendimiento de los sistemas de IA, detectar sesgos y manejar resultados imprevistos.
Calidad de los datos: Garantizar la precisión, integridad y consistencia de los datos utilizados por los sistemas de IA es un desafío crítico.
Seguridad de los datos: Los sistemas de IA deben cumplir con estrictos requisitos de seguridad para proteger la información sensible de los clientes.
Costes de infraestructura: La infraestructura de almacenamiento y computación necesaria para manejar grandes volúmenes de datos y el entrenamiento intensivo de modelos puede ser muy costosa.
Plummer, S. (11 de septiembre de 2024). La IA en las finanzas: Revolucionar el futuro de la gestión financiera. Datacamp. https://www.datacamp.com/es/blog/ai-in-finance
