El machine learning para finanzas está dando forma a la banca del futuro y provocando cambios sustanciales en las operaciones de los negocios.
Cada día, esta tecnología basada en inteligencia artificial se vuelve aún más esencial para impulsar la transformación empresarial, generando ganancias operativas, mayor productividad, aumento de ingresos, creación de nuevos productos digitales y una experiencia superior para los consumidores.
Según la encuesta FEBRABAN Tecnología Bancaria 2022, la inteligencia artificial es la segunda tecnología más aplicada en el sector financiero, solo por detrás de las inversiones en ciberseguridad. Y debido a que es una industria que trata diariamente con una enorme cantidad de datos, el machine learning en el área de las finanzas es cada vez más necesario.
El machine learning, un enfoque de IA que permite a un sistema aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana, ha demostrado ser extremadamente útil para detectar fraudes y anomalías. El uso del aprendizaje automático en el sector financiero es importante porque permte realizar análisis predictivos para tener una mejor comprensión del comportamiento del consumidor.
¿Cómo comenzó a utilizarse el machine learning para finanzas?
Inicialmente, el machine learning en el sector comenzó debido a la necesidad de tener predicciones más concretas sobre los próximos movimientos del mercado. Por lo tanto, podrían anticipar algunas acciones y maximizar su rendimiento y rentabilidad.
Aplicaciones en finanzas
Algunas de las aplicaciones del machine learning para finanzas son:
Automatización de procesos
Una técnica para eliminar tareas repetitivas del día a día y reducir burocracias. En el caso del sector financiero, la automatización de procesos es una de las aplicaciones más comunes del machine learning. La automatización se utiliza para:
- Ampliar la cartera de servicios disponibles.
- Mejorar la experiencia del cliente.
- Optimizar los recursos dirigiendo a las ubicaciones correctas.
- Reducir costos.
Trading algorítmico
Es una estrategia utilizada para monitorizar los movimientos del mercado en tiempo real. De esta manera, es posible tomar decisiones más asertivas e inteligentes; los profesionales del sector pueden identificar patrones, hacer predicciones de tendencias al alza o a la baja en el mercado de valores, y mucho más.
Puntajes de crédito
Ya es una práctica recurrente y consolidada. Básicamente, los puntajes de crédito dependen de una serie de cuestiones que se analizan, como el riesgo de incumplimiento de contrato. El aprendizaje automático analiza cientos de datos de perfiles de clientes y hace predicciones de los riesgos que corren las instituciones.
Seguridad del sistema financiero
Con el creciente número de transacciones financieras y ciberdelincuencia, las entidades financieras están apostando por el machine learning como estrategia de seguridad para detectar fraudes, identificar riesgos y aislar ciberamenazas a los sistemas de la institución.
Debido a que el sector financiero tiene un gran volumen de datos, el machine mearning tiene el potencial de mejorar muchos aspectos del ecosistema. Con el creciente número de transacciones, usuarios e integraciones de terceros, las amenazas a la seguridad también están aumentando.
En este contexto, las instituciones de soluciones financieras también deben utilizar la obtención de ingresos en la estrategia de seguridad, la gestión de riesgos y el cumplimiento. Esto se debe a que los algoritmos de aprendizaje automático están entrenados para detectar fraudes.
Las instituciones pueden utilizar esta tecnología para rastrear los parámetros de transacción de las cuentas en tiempo real, así pueden identificar comportamientos fraudulentos con alta precisión, advirtiendo al cliente e incluso previniendo la transacción cuando la probabilidad de fraude alcanza el 95%.
En definitiva, el machine learning para finanzas representa un avance fundamental en la evolución del sector financiero. Al integrar esta tecnología, las instituciones no solo optimizan procesos internos y reducen costos, sino que también fortalecen sus estrategias de seguridad y gestión de riesgos, ofreciendo a sus clientes mayor confianza y eficiencia.
La capacidad de detectar anomalías en tiempo real, anticiparse a amenazas y personalizar servicios con base en análisis predictivos coloca a las entidades en una posición estratégica para enfrentar los retos de un mercado en constante transformación. Con el crecimiento exponencial de datos y transacciones digitales, el uso de machine learning ya no es una opción, sino una necesidad para quienes buscan mantenerse competitivos e innovadores.
Adoptar este enfoque permite no solo proteger los activos y la reputación institucional, sino también impulsar nuevas oportunidades de negocio en un entorno cada vez más dinámico y orientado a la experiencia del cliente.
Como puede ayudar Topaz
En Topaz brindamos tecnología que genera seguridad desde el proceso de onboarding digital hasta la finalización de la transacción con componentes innovadores de machine learning e inteligencia artificial, además de nuestras soluciones que ofrecen fácil integración y alta disponibilidad.
Preguntas frecuentes sobre machine learning para finanzas
¿Por qué el machine learning para finanzas es cada vez más necesario?
¿Cuáles son las principales aplicaciones del machine learning en finanzas?
¿Cómo Topaz integra el machine learning en sus soluciones financieras?
El 2021 parece haber sido el año en que los NFT o “Tokens No Fungibles” mostraron su relevancia en las finanzas globales, trayendo consigo un concepto disruptivo para la industria y pronosticando que se convertirán en una herramienta clave a la hora de hacer uso de diversos servicios financieros digitales, más allá del ámbito de la seguridad de las transacciones, donde más se utilizan en la actualidad.
Sin lugar a duda los servicios Fintech y la Banca como Servicio (BaaS) se han disparado durante la pandemia y BaaS es la respuesta para los bancos tradicionales que buscan otras fuentes de ingresos y nuevos modelos de negocio que les permitan, además, innovar en su portafolio de productos y servicios. Por esto, se deben analizar las tendencias en Banking as a Service que trae el 2022.
La banca se caracteriza por ser una de las industrias que maneja mayores volúmenes de datos sobre sus clientes, y a medida que el sector se ha transformado de la mano de la tecnología es importante prestar atención al papel que toma la automatización de procesos dentro de la gestión de servicios financieros y los beneficios específicos que trae esta tecnología para el sector en el 2022.
En 2024, el costo promedio de una filtración de datos en la banca latinoamericana alcanzó los 2.76 millones USD. Este impacto económico no solo golpea las finanzas, sino también la confianza de clientes e inversionistas. En un mercado donde el 93% de los usuarios señala la seguridad de datos como su principal preocupación, la protección de datos se convierte en una prioridad estratégica para las entidades bancarias latinoamericanas.
Otros artículos de interés:
