Por: Xiomara Daniela Velásquez Monroy
Profesional en Finanzas y Negocios Internacionales

 

La Inteligencia Artificial (IA) es disruptiva en el sector financiero, transformando la dinámica de la intermediación financiera, la gestión de riesgos, el cumplimiento normativo y la supervisión prudencial. 

La integración de la IA en el sector financiero ha mejorado los procesos de toma de decisiones, potenciado las capacidades analíticas y automatizando procesos de negocio como la detección de fraudes, el trading algorítmico y la experiencia del cliente; facilitando el desarrollo de chatbots bancarios y servicios de asesoramiento robótico, que ofrecen ofertas y recomendaciones personalizadas a los clientes. 

Esta transformación en la industria financiera está siendo impulsada por la implementación de aplicaciones basadas en IA. La IA contribuye significativamente al sistema financiero al generar más oportunidades para que los servicios financieros accedan a las áreas no bancarizadas, como la banca, el comercio y las inversiones, la educación financiera, la gestión crediticia y la inclusión financiera. Diversas aplicaciones de la tecnología de IA contribuirán a la diversificación de productos, canales y métodos financieros de prestación de servicios, financiación crediticia, toma de decisiones de inversión y gestión de riesgos. 

Las características prometedoras y sólidas de la IA en términos de eficiencia de costos y tiempo, mayor diferenciación y servicios inteligentes la hacen atractiva en todas las dimensiones, ya que las empresas de tecnología financiera pueden brindar experiencias más convenientes, servicios financieros a sus clientes a costos más bajos. La implementación de la IA en la industria financiera es lenta y la aceptación de sus poderes se debe a razones, como la volatilidad, la incertidumbre, la complejidad, la ambigüedad, las regulaciones, la falta de ciberseguridad, las lagunas en la tecnología y la falta de estándares fijos y sólidos. Así, el sector bancario se inclina por el uso de la IA en diversos aspectos para mantenerse competitivo en el mercado. 

La IA se está implementado en áreas del sector bancario, como es el cálculo del riesgo crediticio, la calificación crediticia, la mejora en la toma de decisiones, la eficiencia, la calificación de bonos y la concesión de préstamos; en la implementación de enfoques algorítmicos para análisis del mercado bursátil y en la creación de redes neuronales artificiales para la predicción de la calificación de microcrédito. 

La IA evalúa al consumidor con sistemas de reconocimiento de voz y rostro, máquinas que interactúan con voces humanas, organización de la recopilación de datos e información de mercado, asesoramiento financiero, gestión de crédito, fijación de precios, evaluación de fraudes y riesgos, procesamiento del lenguaje natural, aplicaciones que conducen y se integran con otras tecnologías disruptivas como Blockchain y las criptomonedas.

La IA se implementó inicialmente en servicios centrados en el cliente, pero gradualmente abarcó el cumplimiento normativo, la detección de fraudes y el procesamiento de créditos. En el futuro, la IA será el camino para lograr la inclusión financiera. Al utilizar la Tecnología Blockchain (TB) con IA, se desarrollarán sólidas herramientas de protección contra el cibercrimen. 

Sin embargo, el impacto de la IA en el sector financiero se relaciona con la forma de su implementación y la capacidad de uso por parte de la organización y sus empleados. La IA es una herramienta eficaz para reducir costos, en la identificación y resolución de riesgos y fraudes, y en proporcionar servicios personalizados. Esto se consigue integrando algoritmos de IA en los sistemas centrales y secundarios que utilizan las instituciones financieras para ayudar a los gerentes en la toma de decisiones comerciales y la satisfacción de las necesidades de sus clientes. 

Por tanto, la IA tiene amplias aplicaciones en el mundo de las finanzas, entre otras, las siguientes:

• Finanzas personales. La IA ofrece información personalizada y sugiere consejos a los clientes sobre cómo gestionar sus finanzas personales; cómo y en dónde invertir, cuánto ahorrar en la cuenta según el ingreso promedio mensual o anual, etc. IA proporciona asesoramiento financiero y planes de inversión individualizados considerando los ingresos, gastos, objetivos de inversión y tolerancia al riesgo de cada persona.
• Robo­Advisors. Estos sistemas basados en IA utilizan técnicas algorítmicas para brindar asesoramiento financiero automatizado y gestionar carteras de inversión. El método ofrece recomendaciones personalizadas para satisfacer los objetivos financieros, la tolerancia al riesgo y los plazos de inversión de cada persona. Los robo­advisors utilizan tecnología de IA para crear y gestionar una amplia gama de carteras de inversión, mejorando así la accesibilidad y la rentabilidad de las operaciones de inversión.
• Detección de fraude y cumplimiento normativo. Los algoritmos de IA pueden detectar fraudes y realizar monitoreo contra el lavado de dinero; detectar flujos anormales de fondos o transacciones financieras con fines distintos a los autorizados, previniendo así el lavado de dinero; para detectar actividades financieras inusuales o sospechosas y bloquearlas hasta que el personal encargado revise el registro de actividades.
• Gestión de riesgos. La IA analiza datos con el fin de detectar riesgos inaceptables; detectar y señalar patrones anormales en los datos que podrían indicar riesgos que superan el nivel de tolerancia de la empresa; identifica y categoriza automáticamente las actividades financieras, generar informes precisos y detectar inconsistencias o anomalías, la IA puede contribuir al cumplimiento normativo. Los gestores de riesgos pueden utilizar esta información para reducir la asunción de riesgos. Esto ayuda a las empresas a cumplir con los requisitos regulatorios y los plazos de presentación de informes.
• Banca de consumo. Los asistentes virtuales y Chatbots (ofrecen soporte 24/7) con tecnología de IA pueden gestionar preguntas rutinarias de clientes o empleados, proporcionar detalles sobre procesos financieros y ayudar con cuestiones como el seguimiento de facturas, el procesamiento de pagos y la elaboración de presupuestos. El resultado es un mejor servicio al cliente y una interacción más satisfactoria en general. La IA tiene la capacidad de ejecutar operaciones como la validación de datos, generación de informes y procesamiento de facturas; analiza documentos financieros como cuentas, contratos y contratos de préstamo y extraer datos relevantes. Esto facilita la realización de investigaciones exhaustivas, la administración de contratos y el análisis de documentos financieros, reduciendo así la necesidad de mano de obra y mejorando la precisión.
• Inversión. Los analistas de inversión y los banqueros de inversión utilizan la IA para analizar la información de inversión disponible sobre las empresas e identificar aquellas que necesitan captar capital o endeudarse. La IA identifica empresas que podrían ser candidatas a una fusión o adquisición. La información obtenida con IA ayuda a los inversores a determinar en qué empresas invertir.
• Análisis de estados financieros. La IA analiza rápidamente los estados financieros de las empresas y determina el nivel de flujo de caja, rentabilidad y eficiencia de cada empresa.
• Gestión de cartera. Con IA se optimiza el rendimiento de los activos financieros mediante enfoques avanzados, utilizando el análisis continuo del rendimiento de los activos dentro de una cartera, adaptándose a las fluctuaciones del mercado y realizando procedimientos de reequilibrio según sea necesario para maximizar la rentabilidad y reducir el riesgo de forma eficiente. La IA optimiza las carteras de inversión considerando los objetivos y la tolerancia al riesgo de los inversores.
• Análisis de trading y seguimiento. Los sistemas basados en IA desempeñan un papel crucial en los mercados financieros actuales, convirtiéndose en un componente clave. Estos dispositivos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar cantidades sustanciales de datos de mercado, tanto históricos como actuales. El reconocimiento de patrones, tendencias y anomalías permite tomar decisiones comerciales rápidamente basadas en datos. El trading algorítmico mejora las estrategias de trading y la gestión de riesgos al completar transacciones a intervalos adecuados; se sabe cuándo comprar, mantener o vender activos financieros como acciones, bonos y criptomonedas; genera señales mediante el análisis de sentimiento, analiza comentarios y sentimientos en línea de las personas sobre activos financieros específicos. Se utiliza la información para determinar si conviene vender, comprar o mantener los activos de los que se habla en internet.
• Análisis cuantitativo. La IA optimiza el procesamiento de grandes volúmenes de datos financieros, mejorando así la eficiencia. Los modelos de aprendizaje automático pueden identificar variaciones estadísticas, correlaciones y patrones que escapan a la comprensión humana debido a la enorme cantidad de datos y su naturaleza compleja. Este conocimiento permite una toma de decisiones informada en estrategias de inversión, reducción de riesgos o desarrollo de productos de inversión.
• Calificación y suscripción de crédito. La calificación y suscripción de crédito basadas en IA utilizan diversas fuentes de datos, como redes sociales y comportamiento en línea, para mejorar las calificaciones crediticias. Esto mejora la precisión de las decisiones y amplía la disponibilidad de crédito, especialmente para grupos desfavorecidos, al ofrecer opciones de préstamo más justas y equitativas tanto a particulares como a empresas.
• Préstamos digitales. Las empresas de tecnología financiera pueden usar modelos de IA para generar puntajes crediticios únicos y pronosticar la solvencia de los prestatarios en línea en función de los puntajes crediticios generados.
• Gestión de activos. Los algoritmos de IA analizan datos de inversión, y la información generada puede utilizarse para gestionar activos a distancia. Esto facilita el auge de los gestores de fondos pasivos y el declive de los gestores de fondos activos.
• Fondos de cobertura. Las herramientas de IA impulsan la inversión cuantitativa, en lugar de estrategias tradicionales de inversión a largo o corto plazo basadas en fundamentos. Los gestores de fondos de cobertura utilizan sofisticadas herramientas de IA para analizar ingentes datos y generar estrategias a corto plazo de “Todo o Nada” para superar al mercado en poco tiempo.
• Predicción de precios. La IA pronostica precios, práctica común en la gestión de activos financieros, utilizando datos históricos de precios, así como indicadores económicos, eventos geopolíticos y la percepción de las noticias para predecir futuras fluctuaciones de precios. Los inversores y operadores utilizan estas predicciones para realizar evaluaciones fundamentadas sobre la adquisición o venta de activos.
• Pronósticos financieros. La IA analiza datos financieros, tendencias del mercado y factores externos para brindar información y predicciones precisas sobre el rendimiento financiero; realiza análisis predictivos de alto rendimiento de variables financieras; predice cambios financieros en los mercados locales, regionales y globales; para tomar decisiones internas basadas en la información generada por los pronósticos de IA y para reducir su exposición a ciertos mercados. Facilita la presupuestación, la previsión y la planificación financiera son más fáciles, permitiendo a las empresas tomar decisiones más acertadas.
• Negociación de Alta Frecuencia. Es un enfoque de negociación basado en IA. Las plataformas de negociación de alta frecuencia utilizan la ejecución rápida de transacciones, con el empleo de datos detallados y algoritmos predictivos para obtener una ventaja competitiva en los mercados financieros. La IA aprovecha las pequeñas discrepancias de precios e ineficiencias del mercado.
• Preservación de la estabilidad financiera. Las instituciones financieras presentan periódicamente informes a las autoridades reguladoras. Estas pueden utilizar IA para analizar los datos de dichos informes de cumplimiento normativo y detectar con antelación cualquier caída brusca de los depósitos bancarios, una disminución repentina y significativa de la liquidez del sector bancario y un endeudamiento excesivo en el sistema financiero. Esta información permitirá a las autoridades actuar con rapidez para prevenir una corrida bancaria o una crisis de liquidez en el sistema financiero, así como una crisis financiera.
• Criptomonedas La IA ha transformado la forma en que los operadores e inversores se desenvuelven en el cambiante mercado de las criptomonedas, permitiendo detectar actividades fraudulentas, monitorizar transacciones y proporcionar datos clave sobre las tendencias del mercado. Con IA, las partes interesadas pueden tomar decisiones informadas, manteniendo al mismo tiempo una ventaja competitiva.
• Pensiones. La IA puede interactuar y comunicarse de forma más activa con los pensionados mediante diversos canales, como chatbots, asesores robóticos y asistentes de voz. La IA también ayuda a los fondos de pensiones a automatizar los procesos de recopilación de datos, elaboración de informes, cumplimiento normativo y auditoría de pensiones para reducir costos, errores humanos y el riesgo de fraude.
• Seguros. La IA ayuda a las aseguradoras en el análisis de riesgos, detectar fraudes y reducir los errores humanos en el proceso de solicitud de seguros, automatizar las solicitudes de pago de siniestros y facilita la suscripción de seguros y la monitorización de riesgos.
• Análisis y consultoría para auditorías. La IA ayuda a los auditores, analizando automáticamente los datos financieros, detectando discrepancias y proporcionando información útil para la planificación de auditorías y la evaluación de riesgos. Las auditorías tienen el potencial de ser más eficientes y exitosas mediante el uso de herramientas basadas en IA.
• Ciberseguridad. La IA contribuye a fortalecer la vulnerabilidad de los sistemas financieros. Los sistemas de IA rastrean constantemente el tráfico de la red, empleando algoritmos de Aprendizaje Automático para detectar y mitigar los riesgos de ciberseguridad en tiempo real. En este sentido, los sistemas de detección de intrusiones basados en IA son capaces de identificar patrones irregulares y accesos ilícitos, e iniciar respuestas rápidas bloqueando direcciones IP hostiles. Además, la IA ayuda a detectar fraudes analizando grandes conjuntos de datos para detectar comportamientos anómalos en las transacciones, eliminando el fraude financiero y protegiendo los datos confidenciales de los consumidores.
• Cumplimiento normativo. La IA ha alterado el cumplimiento normativo en el sector financiero al agilizar actividades como el monitoreo de transacciones, las inspecciones contra el lavado de dinero y los procedimientos de conozca a su cliente. La IA analiza grandes volúmenes de transacciones en tiempo real, detectando transacciones sospechosas y garantizando el cumplimiento de las estrictas leyes antilavado de dinero. Estas soluciones automatizadas reducen los riesgos de incumplimiento, mejoran la precisión y agilizan el proceso de cumplimiento normativo en constante evolución para las instituciones financieras, lo que resulta en un panorama industrial más seguro y eficiente

El mundo de las finanzas se encuentra al borde de una revolución transformadora, impulsada por las tecnologías disruptivas de la Industria 4.0 y, más concretamente, por el surgimiento de la Inteligencia Artificial. En efecto, la Inteligencia Artificial disrumpe el mundo de las finanzas, transformando la forma en que las instituciones financieras funcionan, toman decisiones y prestan servicio al cliente.

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