Recientemente, AI ha provocado una de las mayores revoluciones en la industria bancaria. Cuando el software tradicional estaba codificado con reglas para definir el área de ejecución, la inteligencia artificial permite a las computadoras crear sus propias reglas basadas en las pautas y los datos que se introducen en el sistema. Esto significa que ahora las computadoras pueden avanzar un paso del razonamiento y el pensamiento lógico. Al ser una de las tecnologías en evolución, podemos ver innovaciones rápidas en este espacio. Las empresas de todas las industrias están trabajando para aprovechar su poder para improvisar o incluso transformar su proceso actual. En esta esfera en evolución, las industrias de banca, finanzas y seguros están aprovechando al máximo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Mencionaré las tecnologías más extendidas:
Marketing y soporte
Con la capacidad de analizar el comportamiento pasado para optimizar la presente campaña futura, el aprendizaje automático es una tecnología influyente para los especialistas en marketing. Al analizar las entradas de varias fuentes de datos, como el análisis de comportamiento de dispositivos móviles y sitios web, transacciones recientes, respuesta a campañas publicitarias, etc., los especialistas en marketing pueden crear campañas específicas. También pueden mapear todo el recorrido del consumidor desde la primera interacción hasta la compra.
- ¿Cómo fue Aristóteles tan inteligente en relación con su período de tiempo y la tecnología en cuestión?
- ¿Cómo puede la tecnología interrumpir la industria del lujo?
- ¿Cuáles son algunos casos judiciales históricos y actos legislativos en la historia de la tecnología?
- ¿El espacio de pagos móviles en los EE. UU. Está siendo impulsado por los minoristas frente a los bancos?
- ¿Por qué Estados Unidos no puede evolucionar hacia la era tecnológica?
Trading algorítmico
AI permite el análisis de diversos factores de mercado complicados al mismo tiempo. Hoy en día, hay muchos fondos de cobertura que aprovechan los sistemas de alta gama para implementar modelos de inteligencia artificial que aprenden tomando aportes de distintas fuentes de mercados financieros y sentimientos. Esto permite la toma de decisiones en tiempo real al eliminar la brecha de tiempo entre los conocimientos y la recopilación de datos.
Gestión de riesgos
Al proporcionar un préstamo a cualquier cliente, los bancos pasan por un proceso de evaluación de riesgos para estimar la solvencia de un prospecto. Los sistemas tradicionales se basaron en datos históricos como el historial de transacciones, el historial de crédito y el crecimiento de los ingresos durante años para comprender el riesgo asociado con cada préstamo extendido. Esto dio lugar a estimaciones inconsistentes ya que los datos históricos no siempre son un estándar preciso para predecir el comportamiento futuro. Luego vino el aprendizaje automático al rescate. El aprendizaje automático permite el análisis de datos en tiempo real de transacciones recientes, condiciones del mercado e incluso las últimas noticias para identificar riesgos potenciales al ofrecer crédito.
