Cómo la IA y ML están transformando el panorama de las fintech

La inteligencia artificial (IA) y sus aplicaciones han tenido un impacto significativo en casi todas las industrias.  Definida como una técnica que permite a las máquinas imitar el comportamiento humano, las marcas están utilizando la IA para automatizar los procesos a un ritmo creciente.  Vemos esto en muchos puntos de interacción de marca - sugerencias de sitio en nuestro motor de búsqueda, solución de problemas de aplicaciones- por nombrar algunos.

 

La IA no es un fenómeno nuevo. Ha existido durante casi 50 años, evolucionando constantemente, casi a diario. A medida que nos volvemos más eficientes, y la inteligencia artificial aprende a emular mejor la inteligencia humana, las empresas se benefician de un proceso en aumento y eficiencia operativa. Como ejemplo, el análisis de PWC predice que la IA podría contribuir hasta $15.7 trillones de dólares a la economía mundial en 2030. De esta manera, es probable que $6.6 trillones de dólares provendrán del aumento de la productividad y $9.1 trillones, por efectos secundarios de consumo. [1]

 

Hay una creciente conciencia a nivel mundial en torno a cómo la IA puede proporcionar resultados óptimos mientras se trabaja en conjunto con los seres humanos. Esto significa esencialmente que los seres humanos y la IA aumentan las capacidades únicas del otro, como las cualidades innatamente humanas de liderazgo: emoción, compasión, trabajo en equipo y creatividad; y velocidad, escalabilidad y otras capacidades cuantitativas de la IA.[2] La India tiene la segunda base de clientes más grande del mundo y, como tal, puede cosechar beneficios significativos, en los que los seres humanos y las máquinas pueden mejorar las fortalezas complementarias de cada uno.

 

Existe una vasta compilación de los casos de uso de la IA en todas las industrias. La industria fintech, en particular puede beneficiarse enormemente mediante la integración de la IA en sus procesos y funciones. Tiene el potencial de reducir costos, aumentar la productividad y contribuir a las prácticas de atención del cliente de las empresas fintech de todo el mundo. A medida que la IA se entrelaza aún más en el discurso de las fintech, hemos sido testigos del surgimiento de algunas tendencias clave.

 

En primer lugar, las organizaciones fintech utilizan la IA y el aprendizaje automático (ML) para medir los casos de riesgo y evaluar los casos de fraude. Aquí, se utilizan herramientas analíticas para recopilar pruebas y se analizan datos, en los que las herramientas de IA aprenden y trazan el comportamiento de los usuarios, buscando patrones que se pueden utilizar para identificar posibles intentos de fraude. Con el tiempo, los sistemas de IA pueden aprender y adaptarse a los casos no descubiertos y perfeccionar las capacidades de detección de fraude y riesgo para proteger mejor a los consumidores.

 

En segundo lugar, la IA se utiliza cada vez más en la gestión de relaciones con los clientes. Según Gartner, en 2020 los consumidores gestionarán el 85 por ciento de sus relaciones con la empresa sin interactuar con un humano. Las empresas Fintech también están haciendo uso de sistemas orientados al cliente, como chatbots o sistemas de voz capaces de proporcionar una interacción similar a la humana con los consumidores para resolver eficazmente los problemas a una fracción del costo, sin importar la hora del día. A su vez, los usuarios pueden realizar pagos y transacciones directamente utilizando chatbots, sin necesidad de intervención humana o descargar aplicaciones. Los consumidores buscan cada vez más experiencias rápidas y personalizadas, que pueden ser entregadas por asistentes virtuales basados en IA. Estos asistentes pueden incluso dar sugerencias financieras respaldadas por datos aprovechando sus capacidades de minería y análisis.[3]

 

Las empresas fintech pueden utilizar la IA para campañas más personalizadas, aprovechando los datos de comportamiento de los usuarios anónimos y no identificables para adaptar las campañas y ofertas relevantes. La IA también puede ayudar con la retención y lealtad de los clientes, ya que puede tener en cuenta la información de un cliente para asegurarse de que las empresas están ofreciendo los productos más adecuados en el momento adecuado. Esto da a las empresas la oportunidad de mejorar sus servicios y ofertas, ayudando así a la lealtad del cliente.

 

Por último, la IA tiene un inmenso potencial para hacer que las decisiones crediticias sean fluidas, rápidas y eficientes. Además de las sólidas aplicaciones de IA en la gestión de riesgos, las empresas fintech que ofrecen servicios de crédito están utilizando la IA para evaluar la solvencia de un cliente. Permite a las empresas determinar rápidamente si deben ser capaces de dar crédito a ese cliente de nuevo o qué soluciones de crédito podrían adaptarse mejor a ellos.

 

Está claro que la IA está permitiendo una metamorfosis de organizaciones sin importar su vertical y está asumiendo tareas cada vez más complejas. Si bien esto es un buen augurio para la industria en su conjunto, es fundamental ver la IA no sólo como inteligencia artificial, sino también como inteligencia aumentada. La IA y el ML pueden aumentar las capacidades de la fuerza de trabajo actual, pero tienen que trabajar en conjunto con las personas para obtener resultados óptimos. El futuro de la IA tiene que ser mapeado teniendo en cuenta el capital humano. La inteligencia colaborativa de las máquinas y los humanos supera con creces a cualquiera de ellos de forma aislada. A medida que la IA madure y evolucione, la fuerza de trabajo tendrá que mantener el ritmo en términos de habilidades y capacidades.

 

Es necesario más educación y que las empresas y los gobiernos desempeñen un papel en el uso ético de la IA. Los futuros casos de uso surgirán a medida que la IA sea cada vez más adoptada y continúe evolucionando. Ya hemos cruzado el Rubicón de la IA, y el futuro está en la simbiosis de la inteligencia humana y de las máquinas.

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