Presentado por SPD Group:
El aprendizaje automático y la inteligencia artificial no son las únicas tecnologías que utilizan los bancos modernos, pero sí las más prometedoras para mejorar la eficiencia operativa y gestionar los riesgos empresariales. SPD Group cuenta con experiencia en la implementación de soluciones de IA para bancos y comparte algunas ideas que serán muy útiles para los propietarios de instituciones financieras que están en camino hacia la adopción de IA y aprendizaje automático.
¿Qué es el aprendizaje automático en la banca?
El aprendizaje automático en la banca se refiere a un conjunto de tecnologías innovadoras que pueden aplicarse en diferentes áreas del sector financiero para abordar tareas clave del negocio. Además, las tecnologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial son bastante flexibles, versátiles y ya accesibles, por lo que cada institución financiera puede aprovechar las mejores y más efectivas funciones para satisfacer sus necesidades.
¿Cómo se utiliza el aprendizaje automático en la banca?
El uso del aprendizaje automático en la banca se puede dividir en cuatro áreas principales:
Análisis de datos
El análisis de datos es la tarea principal que abordan los modelos de aprendizaje automático. Además, no tiene sentido utilizar aprendizaje automático sin datos, ya que un conjunto de datos funciona como su fuente de conocimiento y base para tomar decisiones, conclusiones y predicciones razonables.
Evaluación de riesgos
Las tecnologías de aprendizaje automático pueden analizar grandes volúmenes de datos para evaluar de manera efectiva los riesgos que enfrenta cada institución financiera.
Según la investigación sobre gestión de riesgos en la banca con aprendizaje automático, “Los bancos enfrentan diversos riesgos—riesgo de tasa de interés, riesgo de mercado, riesgo de crédito, riesgo fuera de balance, riesgo tecnológico y operativo, riesgo cambiario, riesgo país o soberano, riesgo de liquidez y riesgo de insolvencia. La gestión efectiva de estos riesgos es clave para el rendimiento de un banco.”
Además, la mayoría de estos riesgos pueden ser previstos y su probabilidad evaluada razonablemente con ayuda del aprendizaje automático en la banca.
Predicciones y conclusiones
Con un conjunto de datos que incluye información histórica y en tiempo real, la inteligencia artificial en la banca es efectiva para hacer predicciones y conclusiones precisas. Por ejemplo, es posible predecir con mayor exactitud la atractividad de una inversión basada en análisis de estrategias previas, o determinar qué servicio financiero puede necesitar un cliente según su comportamiento.
Automatización
La inteligencia artificial en la banca puede funcionar como una herramienta autónoma, por ejemplo, cuando el modelo de IA se presenta en forma de chatbot. Esta práctica ya está adoptada en el sector financiero para mejorar la atención al cliente y reducir la carga de trabajo del equipo de soporte humano.
¿Es útil el aprendizaje automático en las finanzas?
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la banca son tecnologías muy útiles, especialmente considerando que un modelo potenciado por aprendizaje automático puede desarrollarse según las necesidades específicas del negocio.
Las siguientes estadísticas evidencian claramente el potencial del aprendizaje automático para la industria financiera:
- El 82% de los casos de uso de inteligencia artificial en la banca corresponden a la gestión de riesgos, seguido por análisis de rendimiento e informes (74%).
- Se predice que el mercado de aplicaciones de aprendizaje profundo alcanzará 80 millones de dólares para 2026 solo en EE. UU.
- El 97% de los usuarios móviles utilizan chatbots de voz en sus dispositivos.
- El 84% de las empresas a nivel mundial consideran prometedora la inversión en IA, ya que puede hacerlas más competitivas.
Sistemas impulsados por IA/ML vs enfoques tradicionales en la banca
La efectividad de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la banca se hace especialmente evidente al compararlos con sistemas obsoletos que no podían realizar muchas de las tareas que ML realiza con éxito. En comparación con los enfoques tradicionales para análisis de datos, gestión de riesgos, atención al cliente y detección de fraudes con tarjetas de crédito, los sistemas basados en ML son rápidos, eficientes y seguros.
| Rápido | Eficiente | Seguro |
| Los sistemas de aprendizaje automático pueden analizar datos en tiempo real, generando conclusiones basadas en datos, lo que los hace extremadamente rápidos. | Los modelos de ML son muy precisos y eficientes, ya que se alimentan de grandes volúmenes de datos y se adaptan a las necesidades específicas del negocio. | La inteligencia artificial en la banca es bastante segura, por lo que se utiliza para detectar y prevenir fraudes. |
¿Cómo se utiliza el aprendizaje automático en las inversiones?
Como se mencionó anteriormente, el aprendizaje automático es muy útil en el sector de banca de inversión. La tecnología es bastante precisa para identificar, evaluar y valorar riesgos, por lo que puede usarse en el desarrollo de estrategias de inversión.
Por supuesto, aún requiere la ayuda humana, pero las sugerencias basadas en ML siempre están respaldadas por datos y son libres de emociones. Así, con el apoyo del modelo de ML, el banco tiene más posibilidades de diseñar una estrategia de inversión realmente rentable y con bajo riesgo.
Detección de fraudes bancarios con aprendizaje automático
La detección de fraudes bancarios con aprendizaje automático es otra oportunidad prometedora para las instituciones financieras, especialmente ante el aumento de fraudes en línea provocados por la reciente pandemia. A continuación, se presentan tres actividades fraudulentas principales en las que ML y IA en la banca pueden ayudar:
- Detección de fraudes con tarjetas de crédito. El fraude con tarjetas de crédito es uno de los tipos más comunes de fraude financiero, y abordarlo debe ser una prioridad. La detección de fraudes con tarjetas mediante aprendizaje automático es una estrategia prometedora, ya que el modelo analiza en tiempo real los comportamientos de los clientes y distingue claramente entre actividades legales y potencialmente fraudulentas.
- . El robo de identidad suele seguir al fraude con tarjetas, y en estos casos, ML también puede ser de gran ayuda.
- Combate al lavado de dinero y financiamiento del terrorismo. La capacidad de los sistemas de aprendizaje automático para analizar grandes volúmenes de datos permite detectar si un cliente está involucrado en actividades ilícitas, como lavado de dinero o financiamiento del terrorismo, y bloquear transacciones sospechosas.
Inteligencia artificial en la banca para la concesión de préstamos rentables
La inteligencia artificial se ha utilizado con éxito para evaluar la rentabilidad o el riesgo potencial de los préstamos. En estos casos, el algoritmo analiza todo el conjunto de datos del cliente, incluyendo su historial crediticio, transacciones, pagos de impuestos, nivel salarial y posible participación en actividades ilegales. La evaluación determina si el préstamo será devuelto a tiempo, ayudando al banco a protegerse de transacciones riesgosas y aumentar las probabilidades de recibir intereses.
Aprendizaje automático en la banca para marketing
El aprendizaje automático también está entrando en el marketing de las instituciones financieras. El análisis del comportamiento de los clientes puede sugerir qué servicios financieros les interesan en ese momento y qué condiciones personalizadas podrían motivarlos a aceptar los términos de las transacciones.
Conclusión
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden aplicarse en casi todos los sectores de la banca, mejorando el rendimiento de cada uno de ellos. Además, en 2025, estas tecnologías son cada vez más accesibles y comunes, por lo que conviene considerar su adopción en la estrategia de desarrollo de tu institución financiera.