Por Pablo Blanco, CFO de Alprestamo
La Inteligencia Artificial está en todos lados. Si bien ningún aspecto de la vida cotidiana hoy puede escapar a esta realidad, las fintech y el sector financiero no son ajenos a esta tendencia en el uso de esta herramienta. Uno de los instrumentos principales y más requeridos es el análisis y gestión de grandes cantidades de datos. Las técnicas de machine learning en las fintech permiten recopilar y analizar conjuntos de datos extremadamente grandes en tiempo récord y, lo que es más importante aún, tienen la capacidad de aprender de los resultados y realizar propuestas adaptadas al perfil de cada usuario.
La aplicación de herramientas de IA en el sector fintech viene creando oportunidades para una automatización mejorada, una mayor precisión y una toma de decisiones más rápida frente a la diversidad de instrumentos financieros.
Estas herramientas están revolucionando la experiencia del usuario, como ejemplo, la irrupción de los chatbots que permite a las personas interactuar con un sistema de información muy robusto que ofrece respuestas rápidas y precisas a sus consultas y necesidades.
En este momento, hay bancos que se encuentran implementando herramientas basadas en la inteligencia artificial, el llamado IndexGPT se caracteriza por ofrecer asesoramiento en materia de inversión a los usuarios. Dicho servicio aprovechará un software de computación en nube que utiliza IA para analizar y seleccionar valores en función de las necesidades de cada cliente.
Asimismo, otras entidades financieras comenzaron a utilizar este tipo de tecnología para uso interno; algunos ya incluyen el ChatGPT para responder consultas de asesores financieros o usuarios. El desarrollo de workflows más eficientes o acciones de marketing que puedan ser escalables son también modelos de servicio en los que se puede innovar a través de instrumentos basados en IA los cuales permiten mejorar los procesos y resultados.
El valor de los datos
Producto de todos estos avances en materia de machine learning e inteligencia artificial, las Fintech están en un proceso de innovación constante utilizando diferentes herramientas, avanzando así a pasos agigantados en su transformación. Esto genera un gran cambio de paradigma y nos obliga a transformarnos en empresas donde la información y los datos están en el centro de todo lo que hacemos.
Dado que para las organizaciones es imperioso tomar decisiones estratégicas basadas en datos a través de su uso, ahora es posible prever escenarios y conseguir buenos resultados optimizados.
Mayor precisión
Los algoritmos de aprendizaje automático, por ejemplo, pueden analizar la solvencia o no de un cliente, facilitando a las entidades bancarias la toma de decisiones sobre el otorgamiento de un crédito. De manera similar, las herramientas de inversión pueden separar grandes cantidades de datos para identificar tendencias y patrones, lo que permite a los inversores tomar decisiones más ajustadas a la realidad.
Conocer al usuario
Por medio de los recursos tecnológicos que provee la IA es posible identificar las preferencias de cada usuario y de acuerdo a ello ofrecer recomendaciones personalizadas. Esto posibilita a las fintech brindar una derivación acorde al perfil crediticio de cada cliente lo que repercute en menores costos y agilidad en los tiempos.
La IA puede ser nuestro futuro
En esta línea tenemos que tener en cuenta que será muy difícil que una empresa de servicios financieros crezca sin utilizar herramientas de IA, pero a la vez nos preguntamos cosas tales como, ¿qué va a pasar cuando la respuesta de la máquina no sea la respuesta correcta?
La AI está ahí para ayudar, pero no para reemplazar a las personas, vamos a supervisar el proceso de aprendizaje. La máquina nunca estuvo involucrada en el mundo de las finanzas y la tecnología, por ende no puede tener un proceso de aprendizaje autónomo, queda a las claras la importancia del ser humano entrenando a la máquina.
La aplicación de IA en el sector financiero para resolver problemas de prevención de blanqueo, KYC (Know Your Customar) y marketing relacional, permitirá erradicar los controles manuales y aumentará el conocimiento sobre la persona con la que está tratando. En este campo, además, la IA marcará una gran diferencia en la capacidad de cumplir con las regulaciones y la gestión de las relaciones con los clientes. Con las máquinas lo que hoy es un seguimiento engorroso puede transformarse en un seguimiento en tiempo real a muy bajo costo.
Hablamos hace años de la visión 360° de nuestros clientes y del marketing uno a uno. Con el uso de la IA podemos profundizar no sólo en un análisis descriptivo de nuestros clientes sino ingresar al mundo del análisis predictivo. Surgen aquí algunos puntos éticos que dejaría para otra charla, pero claramente el uso de datos con inteligencia artificial y análisis predictivo ofrece enormes oportunidades para alcanzar la satisfacción total del cliente, la minimización de los riesgos y una optimización de las funciones de adquisición.
