¿Cómo aplicar la inteligencia artificial en las finanzas? Tres usos en el sector financiero

La inteligencia artificial (IA) aplicada a las finanzas puede reducir los costes, aumentar la eficacia y transformar la estrategia de gestión del efectivo de la empresa.

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El sector financiero fue uno de los pioneros a la hora de implementar la tecnología financiera (o fintech), como la inteligencia artificial (IA), y su fama no para de aumentar entre las instituciones financieras. Según un estudio de Gartner, la IA y las herramientas de aprendizaje automático (ML) se colocan en la parte más alta de la clasificación de las tecnologías más revolucionarias en el ámbito de los servicios financieros (el estudio completo está a disposición de los clientes; artículo en inglés).

La inteligencia artificial es capaz de automatizar tareas, lo que aumenta la eficacia de los procesos, y emplea el aprendizaje automático, deep learning, los análisis predictivos y el procesamiento natural del lenguaje para crear características más potentes, como chatbots y asesores automatizados. Según el informe Business Insider (contenido disponible en inglés), el 80 % de los bancos es consciente de las ventajas que supone la IA para las instituciones financieras.

La incorporación de la inteligencia artificial a su arsenal fintech contribuye a que los bancos y las entidades financieras optimicen su experiencia de cliente, reduzcan los costes y aumenten sus ingresos.

¿Cómo emplean los bancos y las entidades financieras la IA?

A continuación se exponen algunas de las aplicaciones de la IA para los servicios financieros que pueden aportar valor añadido a los clientes al tiempo que reducen los costes.

Automatización inteligente para reducir costes y tiempo

La automatización de las tareas rutinarias ahorra costes y tiempo a las entidades financieras mientras se reducen al máximo los errores y se recogen datos.

Según el estudio de Gartner, el 66 % de los líderes del sector financiero prevé centrarse aún más en la automatización en 2021 y augura que va a ser más complicado cumplir los objetivos relacionados con la automatización (el estudio completo está a disposición de los clientes y disponible en inglés).

El software de inteligencia artificial se puede aplicar a diferentes operaciones y procesos financieros. Vamos a explicar cómo conseguirlo:

Cómo puede contribuir la IA a la gestión de gastos: una solución de IA es capaz de leer los recibos y distribuirlos por categoría en función de las listas de tipos de gasto o proveedores autorizados que se hayan cargado previamente en el sistema. Sigue siendo necesario que los trabajadores revisen los gastos que este rechaza.

Cómo puede contribuir la IA a la gestión de cuentas por pagar: la inteligencia artificial es capaz de extraer y compilar los datos de las facturas en PDF, lo que permite a los equipos centrarse en tareas más complejas.

Cómo puede contribuir la IA al cumplimiento de normativas: las herramientas que funcionan mediante IA son capaces de analizar documentos, mediante el procesamiento natural del lenguaje y el aprendizaje automático, para buscar términos concretos que denoten el cumplimiento de normativas estándar, como el RGPD.

La automatización de procesos mediante la inteligencia artificial no sustituye la labor de los trabajadores, sino que les ofrece la oportunidad de centrarse en las tareas más complicadas.

Análisis predictivos para tomar decisiones informadas

Según Gartner, la mayor parte de los equipos financieros pasan casi la mitad de su tiempo recopilando información y comprobándola para generar informes y calcular predicciones (el estudio completo está a disposición de los clientes; artículo en inglés). La inteligencia artificial es capaz de ahorrar tiempo a los equipos, generar predicciones fiables y reducir las posibilidades de que surjan errores.

Por ejemplo, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden predecir los patrones de pago de los clientes. Si se considera que un cliente va a abonar el pago tarde por su comportamiento en ocasiones anteriores, la empresa puede recordarle el pago pendiente con más antelación de la necesaria para aquellos clientes que suelen pagar a tiempo. Es lo que se conoce como proceso de cuentas por pagar mejorado mediante aprendizaje automático.

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Este método concreto contribuyó a que Iron Mountain, una empresa de servicios de almacenamiento y gestión de información, redujera en un 40 % sus tiempos de tramitación para la liquidación de facturas (estudio completo a disposición de los clientes; artículo en inglés).

La inteligencia artificial y los análisis predictivos también ayudan a las entidades financieras a evaluar y gestionar los riesgos; el 42 % de los bancos y de los servicios de inversión ya está utilizando la IA en gestión de riesgos o se plantea hacerlo (estudio completo a disposición de los clientes; artículo en inglés). También contribuye a reducir los riesgos relacionados con la concesión de préstamos a clientes y aumenta las posibilidades de detectar el fraude.

Personalización de la experiencia del cliente

Mediante el uso de la inteligencia artificial, las entidades financieras pueden obtener información realmente valiosa sobre la satisfacción del cliente y personalizar su experiencia.

Por ejemplo, en lugar de confiar únicamente en la puntuación de crédito de una persona, mediante las soluciones que funcionan con inteligencia artificial, los bancos pueden tener en cuenta otros factores de su historial financiero, como los patrones de devolución o la cantidad de créditos que está pagando en ese momento. Esta información puede servir para personalizar el tipo de interés del cliente.

La inteligencia artificial también contribuye a que los clientes puedan gestionar sus carteras con mayor eficacia. Pueden hacerlo a través de los asesores automatizados o de la gestión digital de capitales, dos posibilidades que están viviendo un auténtico auge. Para ilustrarlo, Axyon AI, mediante el deep learning, crea estrategias de inversión, asigna los activos y avisa de incoherencias en el mercado (el estudio completo está a disposición de los clientes; artículo disponible en inglés).

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El panel de control de Axyon AI genera predicciones sobre lo que pueden esperar los usuarios de sus inversiones (Fuente)

Las herramientas de IA pueden reducir la inversión de capital de la empresa y de tiempo de los trabajadores, y el uso de herramientas que funcionan mediante inteligencia artificial, como los chatbots, la IA conversacional, los asesores automatizados y los análisis, puede contribuir a mejorar la experiencia del cliente con la empresa.

La confianza sigue siendo el mayor desafío al que se enfrenta la implementación de la inteligencia artificial en las finanzas

A pesar de todas las ventajas que supone el uso de la inteligencia artificial en el ámbito de los servicios financieros, algunos líderes seguirán albergando dudas. Según Gartner, los dos factores disuasorios más importantes para las empresas en lo referente a la implementación de la tecnología de IA son el miedo a los riesgos inciertos que supone y el total desconocimiento de la forma de empezar a usarla (estudio completo a disposición de los clientes;  artículo disponible en inglés).

Para atenuar los riesgos asociados con la inteligencia artificial, se debería tener en cuenta si la solución de IA que se va a implementar es fácil de entender y si se puede explicar. Además, es importante que el uso de la IA no se mantenga en secreto y únicamente se encuentre a disposición de los científicos de datos y los desarrolladores (estudio completo a disposición de los clientes; artículo disponible en inglés).

inteligencia artificial-finanzas caja negra IA

También es posible configurar programas de formación para que la plantilla sea consciente de los riesgos que implica la inteligencia artificial. Hay que garantizar que se respetan las normativas sobre privacidad de datos y que se han tomado medidas de seguridad necesarias para proteger todas las operaciones en las que la IA está involucrada.

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Metodología

* La encuesta Gartner Top CFO Priorities for 2021 se llevó a cabo en octubre de 2020 entre los miembros de Gartner for Finance Leaders y otros directores financieros (CFO). Los participantes que cumplían los criterios de idoneidad eran los líderes más sénior del ámbito de las finanzas (CFO). Se trataba de 173 participantes en total procedentes de diferentes ubicaciones geográficas, sectores e industrias. La encuesta se desarrolló en colaboración con los equipos de análisis y de datos de investigación de Gartner, así como con investigadores especialistas en la materia.