Esta entrada de blog corresponde a la tercera parte de una entrega de 3 partes, en donde exploramos los potenciales de aplicación de la Inteligencia Artificial en las finanzas. Puedes leer aquí la primera y segunda partes.
5. Compliance y detección de fraude
Después de la crisis financiera de 2009, las empresas que operan en los servicios financieros se encuentran bajo una inmensa presión para cumplir con marcos regulatorios complejos diseñados para proteger el sistema contra riesgos indebidos y comportamientos fraudulentos. El proceso de compliance es en sí largo y arduo, con montañas de documentos y documentos legales a menudo involucrados. Un buen ejemplo de IA en acción para ayudar a optimizar los procesos es la implementación de COIN de JP Morgan, un sistema de aprendizaje automático que completó 360,000 horas de trabajo de compliance en segundos.
Más que solo ayudar a analizar documentos, AI también está ayudando a redefinir los procesos que ayudan a reducir el riesgo de fraude. Utilizando análisis predictivos avanzados, los bancos tienen la capacidad de analizar conjuntos de datos masivos que detectan actividades sospechosas. A principios de este año, HSBC integró el software de la startup británica Quantexa para detectar actividades fraudulentas y reducir significativamente los costos.
6. Automatización Robótica de Procesos
Robotic Process Automation (RPA) es un software que puede automatizar tareas repetitivas normalmente hechas por humanos. Entendiendo esto, uno puede ver los procesos de middle y front office en los servicios financieros (piensa en procesamiento de depósitos, soporte de suscripción, facturación, etc.) y observa los beneficios para las empresas al emplear esta tecnología. Desde una mayor productividad hasta una mejor gestión del tiempo y grandes ahorros de costos, las ventajas son claras.
Un líder en el campo de RPA es el unicornio rumano UiPath, que ofrece automatización bancaria a una amplia gama de clientes en el sector bancario y su rápida expansión global sirve como un barómetro de que los bancos recurren cada vez más a RPA para alcanzar el resultado final.
En conclusión, la Inteligencia Artificial es cada vez más sofisticada y sus aplicaciones infinitas para los distintos sectores. En el caso de las finanzas no solamente está modelando el cambio de las empresas, sino también un cambio en los propios usuarios, quienes cada vez más nos vamos adaptando a utilizar medios tecnológicos para realizar transacciones como transferir dinero, mejorar nuestro ahorro, y hasta realizar nuestra declaración de la renta. Es todo mundo de potenciales aplicaciones que poco a poco iremos descubriendo.
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