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Inteligencia Artificial en el sector financiero 

Hoy en día, es cada vez más común escuchar sobre la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en diferentes ámbitos y sectores de la industria. Desde el contenido que vemos en nuestras redes sociales, el reconocimiento facial para desbloquear nuestros smartphones hasta la sugerencia de música y películas acorde a nuestras preferencias, la IA está presente de diversas formas y está cambiando la manera como vivimos y tomamos decisiones.
Inteligencia Artificial en el Sector Financiero

Hoy en día, es cada vez más común escuchar sobre la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en diferentes ámbitos y sectores de la industria. Desde el contenido que vemos en nuestras redes sociales, el reconocimiento facial para desbloquear nuestros smartphones hasta la sugerencia de música y películas acorde a nuestras preferencias, la IA está presente de diversas formas y está cambiando la manera como vivimos y tomamos decisiones. 

Una de las ramas de la IA es el aprendizaje automático o Machine Learning (ML) que utiliza algoritmos para la creación de sistemas que aprenden de manera automatizada mediante la identificación de patrones complejos en millones de datos utilizando la estadística como su base fundamental y sin la necesidad de ser programados de manera explícita.  

El proceso seguido por el ML consiste en la preparación de los datos, el entrenamiento del algoritmo y la generación de un modelo para después hacer y refinar predicciones. Es vital que antes de aplicar los algoritmos se tengan los datos apropiadamente estructurados y limpios para posteriormente poder convertirlos en información. De hecho, este proceso es el que más tiempo del proyecto de ML representa. 

Existen cinco categorías básicas de ML:

  1. Aprendizaje supervisado
  2. Aprendizaje no supervisado
  3. Aprendizaje por refuerzo
  4. Aprendizaje profundo o deep learning y
  5. Aprendizaje de máquina en la nube o cloud machine learning. 

Para el científico de datos de BBVA México, José Luis Espinoza, “el ML es un maestro del reconocimiento de patrones y es capaz de convertir una muestra de datos en un programa informático capaz de extraer inferencias de nuevos conjuntos de datos para los que no ha sido entrenado previamente”. 

Machine Learning en la industria financiera 

Pocas industrias tienen tantos volúmenes de datos históricos y estructurados como la de los servicios financieros. Esto propicia que las tecnologías de aprendizaje automático encuentren un campo de aplicación perfecto. Gracias al ML, funciones como la detección de fraudes y ‘credit scoring’ se encuentran automatizados. Los bancos también aprovechan el aprendizaje automático y el análisis predictivo para ofrecer a sus clientes una experiencia de usuario más personalizada, recomendar nuevos productos y habilitar chatbots que ayuden con las transacciones de rutina tales como el control de cuentas y el pago de facturas. 

A continuación, se presentan algunas de las aplicaciones más prometedoras del ML en el sector financiero: 

Automatización de procesos: Se trata de una de las aplicaciones más comunes del aprendizaje automático en el sector financiero ya que permite reemplazar el trabajo manual, automatizar tareas repetitivas y aumentar la productividad. Esto permite a las empresas optimizar costos, mejorar la experiencia del cliente y ampliar los servicios. Algunos de los casos de uso de automatización son: chatbots; automatización de call center; automatización de trámites y gamificación de la formación de los empleados, entre otros. 

Seguridad: Las amenazas de seguridad en el sector financiero son muy comunes debido al enorme número de transacciones y usuarios. Por ello, los algoritmos de ML permiten detectar fraudes mediante el monitoreo de miles de parámetros de transacción para cada cuenta en tiempo real. Es capaz de detectar comportamientos fraudulentos con una alta precisión. 

Monitoreo financiero: Esta aplicación también tiene que ver con la seguridad del sector. Se utilizan algoritmos de ML con la finalidad de mejorar la seguridad de la red y aislar las amenazas cibernéticas mediante el análisis de miles de parámetros en tiempo real. 

Suscripción y calificación crediticia: Los bancos y las compañías de seguro tienen una gran cantidad de datos históricos de consumidores los cuales son utilizados para entrenar modelos de ML. Se trata de sistemas automatizados con los que una entidad financiera decide si la solicitud de crédito tiene las suficientes garantías de solvencia. La IA permite decidir con más información cuando el solicitante tiene un historial de crédito con pocos datos. 

Predicciones de inversión: En este ámbito, se utilizan los algoritmos del ML para predecir las tendencias de fondos. Esto permite a los gestores de fondos identificar antes de tiempo cambios en los mercados en comparación con los modelos de inversión tradicionales. 

Marketing: Mediante el análisis de la actividad web, uso de apps móviles y la respuesta a campañas publicitarias anteriores, el ML puede predecir la efectividad de una estrategia de marketing. Esto permitirá a las instituciones financieras diseñar sus estrategias de marketing con soluciones de ML. 

Interpretación de documentos: Las herramientas de ML permiten interpretar documentos legales y comerciales y generar un análisis en segundos reduciendo de manera significativa el tiempo. 

Asistentes virtuales para atención al cliente: La combinación de la disponibilidad de datos de alto valor sobre operaciones financieras y el uso de técnicas avanzadas de ML permite identificar patrones y diseñar herramientas para ofrecer productos y servicios cada vez más personalizados e inteligentes a los clientes. Con ello, el sector financiero trata de mejorar su atención y asesoramiento al cliente mediante la IA. 


En Formiik, utilizamos la inteligencia artificial y la analítica de datos para potenciar los productos que desarrollamos dirigidos a las instituciones financieras y a las Fintechs en México y Latinoamérica. Siguiendo los puntos antes mencionados, utilizamos la IA para automatizar procesos, realizar puntuación crediticia y para crear asistentes virtuales o chatbots.  

Formiik Engine es una plataforma integral de originación de productos financieros que habilita a las instituciones financieras para entregar nuevos créditos de manera ágil y rápida.  

Uno de los diferenciadores clave es la IA que permite no solo tomar las decisiones de originación de una manera eficiente y acertada sino incluso potenciar los procesos de toda la cadena de las microfinancieras al dotarlos con una capacidad de toma de decisiones inteligentes, basadas en la captura del conocimiento de las instituciones. Además, permite optimizar la toma de decisiones a través del análisis de los datos históricos de resultados de tomas de decisiones previas bajo los criterios de cada institución, logrando combinar así el conocimiento explícito de los expertos con la optimización y el nuevo conocimiento derivado de la toma de decisiones al evaluar mediante el aprendizaje de máquina los factores que realmente han hecho una diferencia histórica para la institución y que en muchas ocasiones, por la complejidad de las relaciones intrínsecas, no son percibidos por un humano más que con la ayuda de algoritmos de IA. 

Formiik Mobile es una plataforma móvil SaaS que habilita a los gestores de campo del sector financiero permitiéndoles incrementar su productividad en la originación, cobranza y verificación de créditos. Esta plataforma aplica la inteligencia artificial para asignar las rutas de los gestores en campo de manera automática arrojando datos útiles de forma que los gestores puedan ser más eficientes en la zona. 

Constanza es una plataforma de inteligencia conversacional que permite a las instituciones financieras interactuar con sus clientes las 24/7 disminuyendo la carga de trabajo de los equipos de atención a clientes y brindando la información de manera automática e instantánea. A través del entrenamiento acelerado con inteligencia artificial, Constanza permite conversar de miles maneras con tan solo configurar pocos ejemplos, además cuenta con flujos conversacionales de negocios para atender cualquier necesidad del cliente. Utiliza un sistema cognitivo que le permite aprender de manera supervisada más conceptos cada día. 

Referencias 

https://www.bbva.com/es/machine-learning-que-es-y-como-funciona/ 
https://www.ibm.com/topics/machine-learning 
https://www.imperva.com/blog/how-machine-learning-is-changing-the-face-of-financial-services/ 
https://igniteoutsourcing.com/fintech/machine-learning-in-finance/ 

Francisco Pardo
Franciso Pardo
Gestor de Fondos Gubernamentales o Government Fund Manager
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