¿Cómo los bancos utilizan la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial se está erigiendo como la próxima gran tendencia informática y tecnológica. Durante varios años, incluso décadas, ha quedado relegada a la investigación y a la imaginación pero actualmente, ha comenzado a formar parte del día a día de muchas empresas.

La inteligencia artificial implica que las máquinas puedan ejecutar órdenes de manera inteligente y que están programadas para realizar varias tareas adaptándose a diferentes situaciones. Existen dos tipos de Inteligencia Artificial (IA). Por un lado, la IA aplicada es la que encontramos, por ejemplo, en sistemas inteligentes de negociación de valores bursátiles o en sistemas de conducción autónoma. Por otro lado, la IA general, menos frecuente por su complejidad, es la que es capaz de desarrollar todo tipo de tareas como los seres humanos.

El Machine Learning es una nueva rama de la IA que se basa en la idea de la posibilidad de crear máquinas que procesen datos y que aprendan constantemente de ellos para que no sea necesario una supervisión constante. El crecimiento de esta rama ha sido posible gracias a los avances de la IA que han permitido a los investigadores comprender que era más eficiente enseñar a los ordenadores a cómo aprender que enseñarles a cómo hacer cada tarea y proporcionar información para ello.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA BANCA

En el ámbito financiero, la utilización de la inteligencia artificial está cambiando la forma de actuar. La aplicación de estas nuevas tecnologías comienza a ser imprescindible en una realidad social y tecnológica donde el aumento de datos no cesa, y perdemos en el camino la posibilidad de analizarlos rigurosamente y extraer variables de estudios realmente útiles y válidas para aplicar en un ámbito determinado.

Más allá de la puesta en marca de chatbots, los grandes bancos de este país ya están inmersos en proyectos de implantación de IA para mejorar sus procesos y afinar en la aproximación a los clientes. El grueso principal de las operaciones relacionadas con la inteligencia artificial y el machine learning se centra en:

Analizar el comportamiento del cliente: Al analizar la interacción de cada cliente en el banco, es posible identificar su nivel de afinidad y relacionamiento e incluso prever si alguno de ellos tenga en mente cambiar de institución financiera por haber dejado de utilizar los servicios financieros.

Otras estrategias que utilizan los bancos a través de Machine Learning es la posibilidad de segmentar clientes, fidelizarlos o incluso ampliar su cartera de servicios o productos financieros. ¿Cómo lo haría? En cada momento que un cliente adopte un comportamiento que encaje con un patrón que se haya establecido, este ingresará dentro de la segmentación.

Evaluar el riesgo de un crédito: Gracias al Machine Learning, la inteligencia artificial que compone el sistema es capaz de generar modelos de riesgo de crédito, basados en los datos financieros y el comportamiento crediticio y de consumo de sus clientes. Además, también sería capaz de identificar cuándo incrementar o reducir la línea de crédito de un cliente, calibrando la tolerancia del banco al riesgo.

Detectar fraudes: A través de Machine Learning, cabe la posibilidad de extraer datos y patrones de comportamiento, los cuales se convierten en un conjunto de parámetros que aplicados a nuevos datos, permite identificar acciones sospechosas y prevenir fraudes antes de que ocurran.

Básicamente, gracias a la Inteligencia Artificial, y previamente habiendo establecido una serie de datos los cuáles posteriormente permiten sacar ciertas conclusiones gracias a su interpretación, los bancos están aprovechando las ventajas del aprendizaje automático para mejorar los servicios y productos para los clientes.