El sector de las tecnologías financieras (fintech) es un ámbito en el que la IA puede utilizarse, y ya se utiliza, con gran eficacia. Dada la enorme cantidad de datos sobre clientes, transacciones y mercados, el sector financiero puede beneficiarse del uso de la IA y el aprendizaje automático en muchas áreas de su cadena de valor. Desde la concesión de préstamos a la inversión, pasando por el servicio de atención al cliente, muchas empresas basadas en datos ya han demostrado que la IA puede añadir valor real en una amplia gama de áreas del sector FinTech. He aquí 10 ejemplos interesantes de cómo la IA puede utilizarse para resolver muchos problemas cotidianos a los que se enfrentan las empresas FinTech.

Clasificación 10 - Detección de fraudes con análisis de redes en la banca

Dada la masa de transacciones, ni siquiera remotamente rastreable, de la banca moderna, el fraude se ha convertido en un grave problema para las instituciones financieras. Para reducir eficazmente el número de actividades fraudulentas, las instituciones bancarias supervisan las relaciones entre sus clientes, productos y transacciones para identificar redes y patrones sospechosos. Al integrar distintas fuentes de datos para crear una base de datos de la actividad e información de los clientes, los datos pueden vincularse y transformarse de forma lógica. Normalmente, estos datos se comprobarían al azar para detectar actividades fraudulentas. Pero esto lleva mucho tiempo y es lento. Con la ayuda del aprendizaje automático y su capacidad de reconocimiento de patrones, esto Proceso automatizado De este modo pueden descubrirse actividades, relaciones y transacciones inusuales. Para que estos datos sean aún más accesibles, se ha implementado una herramienta de visualización que muestra las actividades fraudulentas. Este reduce no sólo el Número de casos de fraudepero también ayuda en el proceso, Relaciones con clientes y transacciones en tiempo real presentar. Más información en nuestro Estudio de caso.

9º puesto - Gestión de carteras asistida por Robo-Advisor

Tradicionalmente, el público en general ha tenido un acceso muy limitado al asesoramiento financiero de banqueros privados y empresas de inversión, y ninguna experiencia en la realización de análisis financieros. Los roboasesores actúan como Alternativa rentable al asesoramiento financieroeliminando la necesidad de esfuerzo humano y poniendo la información sobre inversiones al alcance de todos. La herramienta evalúa los objetivos financieros del cliente, su estado actual, la rentabilidad esperada y su apetito por el riesgo mediante un cuestionario en línea. Al realizar análisis de mercado basados en modelos cuantitativos y de aprendizaje automático y utilizar grandes volúmenes de datos históricos el robo-advisor puede entonces emitir recomendaciones de inversiónlograr una cartera diversificada teniendo en cuenta la Preferencias de los clientes crear. De este modo, los clientes no sólo tienen acceso a asesoramiento de inversión las veinticuatro horas del día, sino que también se puede ofrecer un asesoramiento de inversión sólido a una amplia masa de personas.

8º puesto - Tramitación de siniestros con PNL

Dado que en el sector de los seguros se suelen presentar reclamaciones por escrito, el departamento de reclamaciones debe revisarlas para determinar si el cliente también tiene derecho a una indemnización. Este proceso, que requiere mucho tiempo, implica al menos a una persona por reclamación, lo que puede suponer una enorme cantidad de trabajo, dado el volumen de reclamaciones, a menudo pequeño. Con los datos del cliente disponibles, como los datos del contrato, la información sobre daños en un formato estructurado y una descripción de los daños, se puede utilizar PNL para resolver este problema. A continuación, se entrena un modelo de clasificación de siniestros para clasificar los distintos siniestros e identificar la información que falta. Con este planteamiento, el El tiempo de liquidación se reduce de varios días a minutos y el tiempo necesario para comprobar los informes de daños puede reducirse considerablemente. Más información sobre la resolución de litigios de escasa cuantía aquí.

Clasificación 7 - Evaluación del crédito basada en datos

Un caso típico de uso de la IA en el sector financiero es la calificación crediticia mediante aprendizaje automático. Un problema común para las empresas financieras son los intereses de préstamos vencidos basados en evaluaciones de riesgo inexactas. Como las puntuaciones de riesgo crediticio típicas solo utilizan datos del pasado financiero del cliente, no pueden reflejar con exactitud su solvencia. Mediante la incorporación de datos transaccionales, datos de redes sociales, datos de empleo y datos financieros, se entrena un modelo ML sobre datos pasados. Con este modelo entrenado, el Riesgo de crédito evaluado en segundos y se recomienda la mejor solución crediticia. De este modo, la empresa de crédito no sólo tiene su Tipos de préstamo en torno a 90% reducido, pero también puede Préstamos más flexibles a los clientes premiado.

Clasificación 6 - Análisis del sentimiento en el comercio minorista con PLN

Numerosos factores influyen en el mercado bursátil, entre ellos el estado de ánimo de las personas. Desempeñan un papel crucial en los movimientos bursátiles porque las tendencias del mercado cambian rápidamente según el estado de ánimo. Con ayuda del procesamiento del lenguaje natural (PLN), podemos Datos de medios sociales o informes anuales raspado y analiza para el entrenamiento. Al entrenar un modelo con datos de texto relacionados con el mercado, las acciones se clasifican en tres categorías: positivas, negativas y neutras. Esta información se puede Ayuda en decisiones comerciales importantes y predecir los precios de las acciones en distintos escenarios de mercado.

Puesto 5 - Chatbots para mejorar la experiencia del cliente

Con la aparición de nuevas start-ups y empresas que ofrecen servicios financieros digitales no convencionales, los clientes se dirigen en masa a bancos alternativos como Chime o a proveedores de servicios sin fricción como Venmo. Muchas nuevas empresas fintech han desarrollado una oferta de productos que se dirige a los puntos de la cadena de valor en los que las debilidades de los bancos tradicionales son mayores. Un factor muy común es la baja satisfacción con el servicio al cliente. Este problema, común en muchas industrias, puede abordarse fácilmente con el aprendizaje automático. A través del Evaluación de las preguntas más frecuentes y la creación de un catálogo de preguntas, un chatbot puede implantarse en servicios web y edge para responder a las preguntas más frecuentes y atender las preocupaciones típicas de los clientes. Dado que el chatbot A todas horas está disponible a través de una interfaz similar a la de mensajería, el cliente puede obtener respuestas inmediatas a sus preguntas e inquietudes. Esto reduce significativamente la pérdida de clientes porque crea una experiencia de cliente sin fricciones y en tiempo real.

Clasificación 4 - Análisis de la morosidad con análisis predictivo

Las deudas aumentan, tanto entre empresas como entre particulares. Por desgracia, no todos los prestatarios pueden cumplir sus obligaciones, lo que da lugar a un proceso de cobro de deudas. Dado que una de las principales razones de las pérdidas crediticias es un sistema de cobro a menudo anticuado y reactivo, la IA puede mejorar significativamente este sistema. Con la ayuda del aprendizaje automático, los prestatarios pueden clasificarse con mayor precisión en diferentes categorías e industrias. Mediante el análisis de datos y el análisis predictivo en función de casos anteriores, el sistema puede Situación del prestatario determinada convertirse. Con esta información y una mayor análisis puede utilizarse para identificar qué prestatarios tienen más probabilidades de poder resolver sus atrasos por sí mismos y cuáles necesitan una reestructuración del préstamo o una modificación de las condiciones de pago. Más información en Estudio de caso.

3er puesto - Incorporación acelerada de clientes mediante IA

La primera impresión suele ser la más importante, y no sólo en una conversación personal. Al contratar una nueva cuenta bancaria, el proceso suele ser impersonal, lento y poco agradable para el cliente. El abandono del cliente es un problema común en el proceso de incorporación y puede remediarse implementando una experiencia de incorporación única y centrada en el cliente. Con la ayuda de OCR y visión por ordenador documentos importantes, como el carné de identidad, pueden identificarse y compararse con el rostro de la persona en un vídeo. Esto no sólo reduce la necesidad de una interacción "real" entre el cliente y el banco, sino que también También acelera el proceso de incorporación de nuevos clientes.. Además, pueden evaluarse los cambios en la interfaz de usuario para mejorar y personalizar la experiencia del usuario y reducir el riesgo de abandono del cliente.

Clasificación 2 - Segmentación de clientes en función de sus actividades y productos

Las entidades financieras trabajan con un enorme número de clientes, teniendo en cuenta que casi todo el mundo tiene su propia cuenta bancaria. Por lo tanto, es casi imposible analizar manualmente la relación entre los productos financieros y los distintos segmentos de clientes. Utilizando diferentes fuentes de datos, como datos de productos, datos de clientes y actividad de clientes, el aprendizaje automático puede identificar diferentes segmentos de clientes. La visualización de estos grupos en cuadros de mando permite obtener información valiosa sobre el uso de los productos, Oportunidades de venta cruzada y de aumento de ventas y ganar valor de por vida del cliente. Se identifican los grupos de clientes importantes y tratados en consecuencia. Los grupos de productos pueden evaluarse en función de sus destinatarios efectivos.

Clasificación 1 - Prevención del fraude en el sector financiero

Analizar la probabilidad de fraude es una tarea difícil y larga para los proveedores de servicios financieros. Para asegurarse de que una persona tiene derecho al crédito solicitado, a menudo se piden nóminas. Hay que comprobar manualmente su verosimilitud, lo que lleva mucho tiempo y es propenso a errores. La analítica moderna y el aprendizaje automático pueden acelerar y simplificar el proceso de verificación del crédito, tanto para el cliente como para el proveedor de servicios financieros. Entrenando un modelo con datos anteriores y utilizando datos personales, datos de productos financieros y registros de nóminas, el fraude puede detectarse y prevenirse eficazmente en una fracción de segundo. De este modo, puede reducirse considerablemente el tiempo necesario para comprobar manualmente las nóminas, lo que se traduce en un mecanizado más rápidouna mejor experiencia del cliente y, sobre todo, una clara menor probabilidad de fraude lleva.