Los bancos siempre han tenido una estrecha relación con los datos. Desde los tiempos de las cruzadas hasta nuestros días; Los bancos siempre han mantenido y operado una amplia colección de conjuntos de datos para sus clientes, así como sus transacciones. El avance en el aprendizaje automático y los algoritmos de inteligencia artificial ahora han proporcionado a los bancos la capacidad de superar las limitaciones de la mente humana y, por lo tanto, trabajar de una manera mucho más eficiente.
Muchos bancos están acelerando el ritmo y apresurándose a equiparse con soluciones impulsadas por máquinas.
La siguiente es una lista de 4 cosas que los bancos están haciendo con mayor eficiencia al incorporar soluciones de aprendizaje automático:
- ¿Cuál es el estado relativo de las publicaciones en revistas y conferencias en Robótica?
- ¿Hay chatbots que puedan manejar múltiples expresiones de usuario y luego responder?
- ¿Qué tan cerca estamos de crear computadoras inteligentes?
- ¿Quién hará primero los robots, EE. UU. O China?
- ¿Cuán realista es un apocalipsis inducido por IA / robótica?
- Recomendación del cliente: los bancos tienen muchos servicios para vender. Depósitos fijos, tarjetas de crédito, préstamos hipotecarios y mucho, mucho más. Ofrecer todos estos servicios a todos sus clientes en todo momento no es un enfoque que funcione. Saber qué vender, cuándo vender y a quién vender hace una gran diferencia en la tasa de conversión de los clientes que compran nuevos servicios o productos. Los algoritmos de aprendizaje automático procesan todos los datos que los bancos tienen sobre sus clientes, como planes de tarjetas de crédito, estrategias de inversión, fondos, etc. para hacer ofertas y recomendaciones basadas en el comportamiento pasado y el estado financiero del cliente.
- Detección de fraude: identificar a las personas que tienen un alto riesgo de fraude es una tarea inherentemente adecuada para el aprendizaje automático. Estas soluciones de aprendizaje automático pueden combinar enormes conjuntos de datos transaccionales e identificar todos los casos que pueden ser propensos al fraude. Al recopilar datos de varias fuentes y luego asignarlos a puntos de activación, las soluciones de inteligencia artificial pueden encontrar la tasa de incumplimiento o fraudulencia para cada cliente potencial, lo que alerta al Banco de antemano de que otorgar cualquier crédito a estas personas es riesgoso.
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