Inteligencia artificial en los bancos
Los macrodatos y la inteligencia artificial están transformando los bancos en todos los ámbitos, desde los robo advisors y la detección del fraude hasta los chatbots en la atención al cliente y la predicción de la pérdida de clientes.Conozca las mejores prácticas y experiencias e inicie su propio viaje de datos con [en].
Proyectos de datos e IA para bancos
Las tecnologías de IA hacen que los procesos bancarios sean más rápidos, las transferencias de dinero más seguras y las operaciones de back-end más eficientes. Los bancos pueden utilizar la IA para transformar la experiencia del cliente de las siguientes maneras Interacciones fluidas con los clientes 24/7 en diferentes canales. Sin embargo, las aplicaciones bancarias de la IA no se limitan a los servicios bancarios para clientes particulares. Los clientes empresariales, la banca de inversión y todos los demás servicios financieros también podrían beneficiarse de la IA.
El uso de la inteligencia artificial permite aumentar enormemente la eficiencia y el rendimiento en todos los ámbitos.
Mediante el uso de chatbots y robo-asesores, es posible Ahorro de recursos y reducción de costes se convierten. La fidelidad del cliente puede reforzarse mediante ofertas personalizadas y funciones adicionales basadas en la evaluación de sus datos. El desarrollo de nuevos productos basados en datos permite llegar a grupos destinatarios completamente nuevos. Por ejemplo, mediante la vinculación de una amplia gama de datos internos y externos y el uso de algoritmos inteligentes, se pueden conceder microcréditos en tiempo real directamente a través del teléfono inteligente.
¿Conoce el Data Journey?
Hemos utilizado nuestra experiencia en más de 1.000 proyectos en los últimos 8 años para desarrollar un sistema holístico para proyectos de datos e IA: nuestro Data Journey. Una estrategia de datos coherente constituye la base y el marco para generar valor añadido real a partir de los datos: lo llamamos Data2Value.En el Data Lab todo gira en torno a la velocidad. El objetivo es probar casos de uso lo más rápidamente posible, desde el concepto hasta el prototipo con datos reales. En la Fábrica de Datos, los casos de uso se convierten en productos acabados. La atención se centra en la escalabilidad y la generación sostenible de valor añadido, por lo que el usuario también es el centro de atención. En nuestra DataOps, operamos y mantenemos sus plataformas y algoritmos de aprendizaje automático.
Proyectos de nuestros clientes
Los expertos en datos e IA de Alexander Thamm ya han implementado con éxito más de 1.000 proyectos, incluidos más de 100 proyectos en el sector financiero.
Detección del fraude mediante análisis de redes
- Los casos de fraude se reconocen antes o incluso pueden evitarse.
- Novedosa herramienta de visualización para la detección de nodos y relaciones entre productos
- Se identifican mejor las relaciones con los clientes y las transacciones
Calificación crediticia
- Reducción de los préstamos impagados en más del 90 %
- Determinación de probabilidades concretas de impago para cada cliente
- Préstamos más flexibles
Puntuación comunitaria
- Evaluación de la actividad individual de los usuarios en la comunidad
- Las puntuaciones ofrecen a los usuarios un incentivo
- Panorama general de la actividad en la comunidad
Valor del ciclo de vida del cliente
- Cálculo más preciso del valor del ciclo de vida del cliente
- Diagrama de Sankey como parte de un cuadro de mandos interactivo para una mejor visualización del historial del cliente.
- Visualización interactiva del recorrido del cliente
Implantación de un modelo de puntuación de descubiertos
- Implementación de un bosque de regresión aleatoria en Spark y H20 (agua con gas)
- Posibilidad de reentrenamiento automático del modelo con datos actuales
- Cumplimiento de todos los requisitos de gestión de riesgos
Prevención del fraude en la financiación de vehículos
- Reducción del número de nóminas que deben comprobarse manualmente en 56 %
- Tasa constante de detección de fraudes
- Optimización de los procesos internos
Descargar el Libro Blanco
Inteligencia Artificial en los bancos: Primeros pasos | Ámbitos de aplicación | Casos de uso
Áreas de aplicación de IA y Big Data en los bancos
El uso de la ciencia de datos y la inteligencia artificial ya está teniendo un impacto masivo en el sector bancario. Los bancos disponen de grandes cantidades de datos que ofrecen un enorme potencial. A continuación, presentamos algunos campos en los que la inteligencia artificial puede utilizarse en bancos y empresas:
Detección de fraudes
Detecte y combata con éxito los intentos de fraude en tiempo real.
Banca predictiva
Permitir que los clientes tengan transparencia y previsibilidad sobre sus propias finanzas mediante análisis y banca basada en datos.
Robo-Asesores
Desarrollo de nuevos segmentos de clientes mediante la recomendación y gestión automatizadas de las inversiones.
Calificación crediticia
Reduzca los riesgos de impago con herramientas de calificación crediticia basadas en IA y tome decisiones crediticias con extrema rapidez y, a veces, incluso en tiempo real.
Chatbots
Alivie y optimice la atención al cliente y el back office utilizando asistentes virtuales y robots digitales en la comunicación con los clientes.
Predicción de bajas
Identifique a los clientes con riesgo de pérdida y fidelícelos mediante propuestas y ofertas específicas.
Creación de valor añadido real a partir de los datos con [en].
Con la ayuda de los datos y la inteligencia artificial, permitimos a nuestros clientes cambiar y adaptarse constantemente en la era digital.Empoderamos a nuestros clientes para que desarrollen sus propias fortalezas y les acompañamos en su viaje con nuestro [en] Data Journey.
Los usos potenciales de la inteligencia artificial en los bancos son enormes y ofrecen un potencial increíble. Gracias a nuestros años de experiencia en la industria financiera y el sector bancario, le ayudamos a identificar e implementar los casos de uso adecuados para generar un valor añadido real a partir de sus datos y desarrollar nuevos modelos de negocio para su empresa.
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Más información
Inteligencia artificial en los bancos: algunos datos
Un estudio de htw saar revela cifras interesantes sobre la ciencia de datos y la inteligencia artificial en los bancos.
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de las entidades bancarias utilizan aplicaciones de IA en sus operaciones habituales.
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de los bancos no aplican una gobernanza de la IA suficiente.
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de todos los bancos encuestados tienen una estrategia de IA definida y plenamente implantada.
¿Todavía tiene preguntas?
Simon Decker
Datos y proyectos de IA Seguros y finanzas