Machine Learning: ventajas para bancos e instituciones financieras

Machine Learning: ventajas para bancos e instituciones financieras

Los enfoques de Inteligencia Artificial (IA) están dando forma a la «banca del futuro» y provocando cambios sustanciales en las operaciones de las empresas financieras. Cada día, estas perspectivas se vuelven aún más importantes para permitir la transformación empresarial, y eso implica ganancias operativas, mayor productividad, más ingresos y la creación de nuevos productos digitales, además de impulsar una mejor experiencia para los consumidores.

Según la encuesta FEBRABAN Tecnología Bancária 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.

Y es que el Machine Learning, un enfoque de Inteligencia Artificial 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 con él es posible hacer análisis predictivos para tener una mejor comprensión del comportamiento del consumidor.

 

¿Cómo comenzó a utilizarse el aprendizaje automático en finanzas?

Inicialmente, el Machine Learning en el mercado financiero comenzó a utilizarse debido  a la necesidad del área de tener predicciones más concretas sobre los próximos movimientos del mercado. Por lo tanto, podrían anticipar algunas acciones y maximizar su rendimiento financiero.

 

Aplicaciones en el mercado financiero

  • Automatización de procesos: consiste en una técnica para eliminar tareas repetitivas del día a día y reducir burocracias. En el caso del mercado 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;
  • Optimice los recursos dirigiéndole a las ubicaciones correctas;
  • Reducir costes.

 

  • Trading algorítmico: es una estrategia utilizada por el mercado financiero para monitorizar los movimientos del mercado en tiempo real. De esta manera, es posible tomar decisiones de manera más asertiva e inteligente; los profesionales del mercado financiero 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 en el mercado financiero. Básicamente, los puntajes de crédito dependen de una serie de cuestiones que se analizan, como el riesgo de incumplimiento de contrato o el riesgo de incumplimiento. Aquí, 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 mercado financiero tiene un gran volumen de datos, Machine Learning tiene el potencial de mejorar muchos aspectos del ecosistema financiero.  Con el creciente  número de transacciones, usuarios e integraciones de terceros, las amenazas a la seguridad del sistema financiero también están aumentando. En este contexto,   las instituciones 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. De esta manera, pueden identificar comportamientos fraudulentos con alta precisión, advirtiendo al cliente e incluso previniendo la transacción cuando la probabilidad de fraude alcanza el 95% (fuente: Cantarino Brasileiro).

Aquí en Topaz, brindamos tecnología que genera seguridad desde el proceso de Onboarding hasta la finalización de la transacción con los más innovadores en Machine Learning e IA, además de nuestras soluciones que ofrecen fácil integración y alta disponibilidad.

X