Cómo el aprendizaje automático está cambiando los servicios financieros

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¿Cómo está cambiando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático la industria de servicios financieros? Grainne McKeever de Imperva explica

La inteligencia artificial (IA) se ha integrado en nuestra vida cotidiana. Potencia lo que vemos en nuestras fuentes de noticias de redes sociales, activa el reconocimiento facial (para desbloquear nuestros teléfonos inteligentes) e incluso sugiere música para que escuchemos.

El aprendizaje automático, un subconjunto de IA, se está integrando progresivamente en nuestro día a día y cambiando la forma en que vivimos y tomamos decisiones. 

Aprendizaje automático en finanzas

El negocio cambia todo el tiempo, pero los avances en las tecnologías actuales han acelerado el ritmo del cambio. El aprendizaje automático analiza datos y comportamientos históricos para predecir patrones y tomar decisiones.

Ha demostrado un gran éxito en el comercio minorista por su capacidad de adaptar productos y servicios a los clientes. Como era de esperar, la banca minorista y el aprendizaje automático también son una combinación perfecta.

Gracias al aprendizaje automático, funciones como la detección de fraude y la calificación crediticia ahora están automatizadas. Los bancos también aprovechan el aprendizaje automático y el análisis predictivo para ofrecer a sus clientes una experiencia de usuario mucho más personalizada, recomendar nuevos productos y animar chatbots que ayudan con las transacciones de rutina, como el control de cuentas y el pago de facturas.

El aprendizaje automático también está interrumpiendo el sector de seguros. A medida que más dispositivos conectados brindan información más profunda sobre el comportamiento de los clientes, las aseguradoras pueden establecer primas y tomar decisiones de pago basadas en datos.

Las empresas de Insurtech están sacudiendo las cosas al aprovechar las nuevas tecnologías para desarrollar soluciones mejoradas para los clientes. El potencial de cambio es enorme y, según McKinsey , “la industria [de seguros] está al borde de un cambio sísmico, impulsado por la tecnología”.

Comercio financiero

Pocas industrias tienen tantos datos históricos y estructurados como la industria de servicios financieros, por lo que es el campo de juego perfecto para las tecnologías de aprendizaje automático.

Los bancos de inversión fueron pioneros en tecnologías de inteligencia artificial y utilizaron el aprendizaje automático desde  la década de 1980 . Hoy en día, los operadores y los gestores de fondos confían en el análisis de mercado impulsado por IA para tomar decisiones de inversión que están allanando el camino para que las empresas de tecnología financiera desarrollen nuevas soluciones digitales para el comercio financiero.

Las soluciones basadas en la inteligencia artificial, como la clasificación de acciones basada en la coincidencia de patrones y el aprendizaje profundo para formular estrategias de inversión, son solo algunas de las  innovaciones  disponibles en el mercado actual.     

A pesar de estos avances tecnológicos, el concepto de aprendizaje automático que reemplaza la interacción humana para el comercio financiero no está hecho.

Si bien el índice y las inversiones cuantitativas representan más de la mitad de todas  las operaciones con acciones , el bajo rendimiento reciente ha expuesto debilidades en el modelo de coincidencia de patrones en el que se basan las estrategias de inversión y demuestra que, no importa cuán sofisticadas sean las matemáticas, las computadoras aún no son un reemplazo para el ser humano. importa cuando se trata de capturar los matices de los mercados financieros. Al menos no todavía. 

Análisis de datos para seguridad y cumplimiento

Administrar enormes volúmenes de datos hace que el cumplimiento y la seguridad sean dos de los mayores desafíos para las organizaciones financieras.

Ya no es suficiente proteger el perímetro de su red de ataques, ya que el crecimiento exponencial de los datos y un aumento en el acceso legítimo a esos datos aumenta la probabilidad de una violación en el interior. 

Además, los bancos están almacenando grandes volúmenes de datos en entornos híbridos y de múltiples nubes que brindan aún más oportunidades para que los ciberdelincuentes tengan en sus manos activos valiosos. En resumen, los mismos datos que brindan nuevas oportunidades para el crecimiento empresarial aumentan el riesgo de seguridad para las empresas financieras.

El análisis de datos que utiliza el aprendizaje automático ha sido transformador al ayudar a las empresas a superar estos desafíos, ya que detecta el comportamiento inusual del usuario para detectar actividades sospechosas y minimizar el riesgo de fraude, lavado de dinero o una violación.

Del mismo modo, las tecnologías de análisis de datos pueden aplicarse a actividades de cumplimiento, como los procesos de auditoría de bases de datos, lo que reduce la necesidad de intervención humana y, por lo tanto, alivia la carga para los gerentes de cumplimiento.

Mirando hacia el futuro

A medida que la industria de servicios financieros continúa aprovechando el aprendizaje automático y el análisis predictivo, el volumen de datos que estas empresas generan y almacenan se está disparando.

Proteger esos datos, otros activos confidenciales y las operaciones comerciales solo será más difícil. Las empresas deberán adoptar nuevas tecnologías de seguridad que puedan mitigar su riesgo de seguridad y cumplimiento.

Fuente: https://www.fintechmagazine.com/fintech/how-machine-learning-changing-financial-services?utm_content=126157003&utm_medium=social&utm_source=twitter&hss_channel=tw-17392332