La revolución digital se ha extendido por todo el sector financiero, el cual siempre ha estado interesado en desarrollar y explotar cualquier ventaja competitiva.
Actualmente, la Inteligencia Artificial y el Big Data se posicionan como dos de las principales herramientas para impulsar cambios operativos en los procesos de trabajo tanto en el sector financiero como en el de la banca. ¿Por qué?
- Aumentan las tasas de detección de fraudes
- Mejoran los servicios al cliente
- Desarrollan nuevos productos en función de diversos factores
Sin embargo, aplicar como es debido estas tecnologías requiere realizar un previo análisis de las necesidades del mercado, porque de lo contrario, se generan frustraciones en los procesos de digitalización de las empresas.
¿Qué ventajas aporta trabajar con el Big Data?
– Permite trabajar con datos estructurados
– Facilita el orden en los procesos de digitalización
– Mejora las estructuras de información que se generan actualmente
Los sistemas de banca online ofrecen, sin duda, mejoras en la accesibilidad y el servicio de los usuarios. Sin embargo, combatir los inconvenientes que la ciberseguridad puede generar es un problema muy común en el seno de todas las empresas.
En primer lugar, es importante saber que los datos que generan las compañías son una oportunidad demasiado atractiva para los piratas informáticos, estafadores, etc, que buscan tener acceso a cualquier tipo de información. Aunque, sabiendo esto, las empresas pueden utilizar las nuevas tecnologías para reaccionar a tiempo y combatir esta clase de amenazas.
Los principales bancos internacionales ya hacen uso de algoritmos para escanear los datos que generan a través de sus sistemas de registro de transacciones. Mucho más rápido de lo que un analista humano podría hacer el mismo proceso.
Las máquinas pueden predecir la probabilidad de que una transacción sea auténtica rastreando patrones de actividad y buscando valores que pueden considerarse atípicos, así como los accesos que se producen en momentos extraños o desde lugares inusuales. A medida que las máquinas interiorizan las predicciones pueden mejorar su precisión de manera considerable, y esto nos lleva a analizar qué es la Inteligencia Artificial.
¿Qué es la IA?
El considerable aumento de datos generados por las nuevas tecnologías son el combustible de la Inteligencia Artificial.
La IA es un término que se refiere a los sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar diferentes tareas y que tienen la capacidad de mejorar a partir de la información que recopilan.
Las “máquinas pensantes”, como se les ha llamado en numerosas ocasiones, se han teorizado durante muchos años y no ha sido hasta ahora que se ha producido el factor diferencial. La cantidad de datos que genera Internet, las mejoras de la tecnología en informática o el desarrollo del Deep Learning son algunas de las circunstancias que han dado lugar a esta nueva etapa de la tecnología.
Las redes neuronales que utiliza el Deep Learning (una forma de aprendizaje automático que interpreta los datos a través de redes neuronales artificiales) están formadas por múltiples tomas de decisiones, aunque todavía no superan las de un cerebro humano. Sin embargo, se predice que podrán operar mucho más rápido y serán menos propensas a cometer errores.
En líneas generales, la IA y el Big Data jugarán un papel vital en las actividades del sector de las finanzas y la banca. Los líderes de la industria bancaria ya han pronosticado que la mitad de la fuerza laboral de las personas de su sector puede ser reemplazada por máquinas, algo que ya viene siendo noticia hace algunos años, pero que ahora, ha tomado mucha más fuerza.
Los gastos en tecnología de datos o aplicaciones que pueden clasificarse como Inteligencia Artificial aumentarán en los próximos años. La IA (Inteligencia Artificial) y el Big Data están cambiando el paisaje de los servicios financieros en el sector de la Administración y Finanzas.
Si los líderes de las grandes empresas del mercado quieren seguir manteniéndose en la cima, deberán invertir en tecnología e inteligencia artificial en finanzas para poder comprender y predecir de una manera más exacta el comportamiento de los consumidores, así como a impulsar diversos cambios operativos.
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