El impacto de la inteligencia artificial en la banca

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Durante los últimos años el uso de herramientas vinculadas a la inteligencia artificial se ha incrementado exponencialmente en todos los sectores económicos, gracias al volumen de Big Data y el aumento de la capacidad de procesamiento de la información.

La aplicación de estas herramientas en los servicios financieros supone la posibilidad de incrementar no solo los beneficios del sector sino del global de los consumidores con mejores servicios bancarios.

La inteligencia artificial no es nada más que un conjunto de teorías y algoritmos que nos permiten que los ordenadores llevan a cabo tareas que comúnmente requieren las capacidades de inteligencia humana para el reconocimiento o la interpretación. Pero la inteligencia artificial incluso puede ir más allá de la inteligencia humana, mejorando las capacidades

Actualmente la parte más importante de la inteligencia artificial se encuentra en el llamado machine learning que no es nada más que el aprendizaje automático a partir de que un ordenador puede extraer las conclusiones a partir de un análisis estadístico de una serie de datos punto con esas conclusiones se va mejorando el proceso automático, incrementando la eficiencia del algoritmo.

Si atendemos a los datos de la Comisión Europea en 2018, la inversión privada en inteligencia artificial supera ya los 6.500 millones de euros en Asia, 12.000 millones en Estados Unidos y Canadá, mientras tanto en Europa vamos aún muy retrasados con una inversión de 3.500 millones de euros.

La inteligencia artificial en el sector bancario

Los vientos del cambio tecnológico están arrasando con el gigantesco sector bancario, no solo como la banca digital en Europa, sino incluso en los rincones más remotos del mundo. Es un momento emocionante para los bancos y las instituciones financieras innovadoras emergentes, mientras que los grandes bancos no tienen más remedio que cambiar el aspecto de un nuevo avatar digital.

El análisis sobre la inteligencia artificial en combinación con el desarrollo del big data para el asesoramiento financiero automatizado, podría generar importantes beneficios tanto para la industria como para los consumidores, como permitir una mayor inclusión financiera, mejorar la protección y privacidad del cliente, mejorar la experiencia del cliente, la seguridad cibernética, garantizar una buena gestión de riesgos y reducir los abultados costes del cumplimiento normativo.

Gracias a las iniciativas de banca digital, no es necesario salir de nuestros hogares, ya sea para comprar o para pagar las cuentas. Proporcionar una experiencia de banca digital sin fisuras se convierte en un imperativo ahora más que nunca si las instituciones financieras quieren permanecer en el juego.

Al mismo tiempo, la inteligencia artificial podría plantear nuevos desafíos que deberán abordarse para aprovechar todas estas nuevas oportunidades. La promoción de un amplio diálogo sobre todos los aspectos del desarrollo de la inteligencia artificial y su impacto sigue siendo una prioridad clave para el sector bancario.

También se espera que la inteligencia artificial tenga una adopción generalizada en el sector bancario. Alrededor del 67% de los ejecutivos espera que la inteligencia artificial genere una ganancia neta en empleos dentro de su banco en los próximos tres años. Entre 2018 y 2022, las empresas de servicios financieros que invierten en inteligencia artificial y en la colaboración hombre-máquina podrían aumentar sus ingresos en un promedio del 32%.

Al mismo tiempo, se estima que debido a la adopción de nuevas tecnologías como la inteligencia artificial, la necesidad de expertos humanos para implementar esto aumentará y podría aumentar los niveles de empleo de las organizaciones en un 10% entre 2018 y 2022. Además, el 77% de los bancos planean utilizar la inteligencia artificial para automatizar las tareas en gran medida o en gran medida en los próximos tres años.

Hoy ya vemos en diferentes entidades bancarias como están utilizando chatbots y voice bots para interactuar con los clientes y resolver las solicitudes antes de que se requiera una intervención humana. La tecnología que hay detrás de ello -el procesamiento y la generación de lenguaje natural- hará cada vez más difícil para los clientes saber si están hablando con una interfaz humana o con una interfaz de inteligencia artificial.

Pero esta interacción tiene sus consecuencias… Los datos de la Federación Bancaria Europea muestran que los bancos europeos cerraron más de 9.000 sucursales en 2016 y es probable que este número solo haya aumentado ahora. La interfaz humana ya está experimentando una reducción con una serie de bancos que tienen chatbots para consultas de servicio al cliente.

Los chatsbots son solo la punta del iceberg de la inteligencia artificial

En términos de desarrollo de la inteligencia artificial y de lo que podría lograrse en última instancia en la banca, los chatbots parecen ser solo el principio. El asesoramiento financiero es el área en la que el análisis financiero con el uso de la inteligencia artificial se ha implementado más rápidamente. Los roboadvisors son responsables, entre otros, de la gestión de patrimonios de los clientes, la planificación financiera y la creación de carteras de activos.

En sectores como el trading algorítmico, se pueden desarrollar algoritmos de inteligencia artificial para producir estrategias de inversión altamente refinadas, lo que significa utilizar grandes cantidades de datos de alta velocidad para superar a la competencia y proporcionar mejores instrumentos y valor a los clientes.

Crypto Trading Bot Ai

La inteligencia artificial está resultando especialmente útil en el trading de alta frecuencia, que es un tipo específico de trading algorítmico caracterizado por altas tasas de órdenes y, a menudo, una ejecución de operaciones ultrarrápida. Dada la corta ventana de tiempo en la que se presentan las oportunidades comerciales en estos mercados, los robots pueden ser programados para capitalizar estas oportunidades de manera más eficiente que los humanos.

El banco suizo UBS debutó el año pasado con sus dos nuevos sistemas de inteligencia artificial en el parqué, uno de los cuales es un sistema que analiza una gran cantidad de datos de mercado para identificar patrones de operación, y así formular nuevas estrategias para la volatilidad de las operaciones para los clientes del banco.

Por lo tanto, a través del aprendizaje automático, el sistema puede mejorar sus resultados, lo que en última instancia debería traducirse en mayores rentabilidades de mercado para la división de operaciones de UBS.

Adaptarse o morir: después de la pérdida de confianza de 2007 toca luchar contra las Fintech

La crisis financiera mundial de 2007 acabó con la confianza que la gente tenía en las grandes instituciones financieras. Las nuevas alternativas bancarias se aprovecharon de esta desconfianza para ofrecer una experiencia bancaria renovada a la gente común.

Desde una gama de productos innovadores, más transparencia, facetas fáciles de usar y un aspecto más elegante, los bancos digitales han logrado ganarse la confianza de la gente en Europa con sus iniciativas de banca digital.

Mientras que los grandes bancos tradicionales se centraban en recuperar sus activos después de la crisis, los bancos rivales mucho más pequeños han aprovechado la base de consumidores minoristas, en gran medida ignorada.

Bank Fintech Collaboration

Por ejemplo, el N26 con sede en Berlín tardó menos de un año en llegar a un millón de usuarios cuando empezó en 2013. Del mismo modo, la nueva empresa de FinTech, Revolut, tiene dos millones de clientes a día de hoy. Estas intuiciones han dependido en gran medida de su innovación e ingenio para encadenar a los clientes y siguen siendo visibles incluso entre los grandes nombres de la banca.

La enorme base de usuarios en Europa la ha convertido en un caldo de cultivo natural para las empresas de FinTech, que tienen una ventaja sobre los bancos en cuanto a conocimientos técnicos de software. Algunos de ellos comenzaron a incursionar en el espacio bancario, a veces sin licencia bancaria, mientras que otros lo hicieron en asociación con bancos existentes. Estas empresas tenían la plataforma y ofrecían productos bancarios como una cuenta de ahorros y una tarjeta de crédito a los clientes.

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