Mejora de la calidad de las aplicaciones financieras

La participación y los métodos en la creación de software financiero habían mejorado dramáticamente en los últimos años, particularmente cuando la economía mundial comenzó a recuperarse de los bloqueos estatales inducidos por Covid. En este escenario, las organizaciones de servicios financieros han cambiado su enfoque de interactuar con los clientes cara a cara a hacer que sus servicios sean totalmente digitales y accesibles las 24 horas.

Para ser competitivas y lograr un crecimiento corporativo objetivo en la era actual de digitalización, las empresas deben mantenerse al día con los avances tecnológicos. El sector de aplicaciones o servicios financieros se está transformando debido al uso de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), que tiene enormes ventajas tanto para los consumidores como para las organizaciones FinTech, incluidas operaciones comerciales más efectivas, mejores análisis financieros y una mayor participación del cliente. .

Una encuesta sobre la adopción de IA realizada por la Economist Intelligence Unit encontró que el 54% de las empresas de servicios financieros con más de 5000 trabajadores lo han hecho. Según el estudio, el 86% de los ejecutivos de servicios financieros pretenden aumentar sus inversiones en IA hasta 2025.

En este blog, nuestro objetivo será comprender el papel de las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático en la redefinición del panorama financiero, transformando todo, desde las aplicaciones bancarias hasta las operaciones.

¡Vamos a empezar!

¿Cómo están mejorando la IA (Inteligencia Artificial) y el ML (Aprendizaje Automático) los estándares de las aplicaciones financieras?

• Las aplicaciones se vuelven más escalables

La gestión de enormes conjuntos de microsegmentos es posible con AI/ML. Al desmantelar los enormes grupos de clientes producidos por los métodos convencionales de macrosegmentación, la microsegmentación impulsada por inteligencia artificial permite a las empresas interactuar con los clientes de maneras más individualizadas, personalizadas y adaptadas. La microsegmentación genera mejores tasas de segmentación y conversión.

• Aumenta la participación del cliente.

Los motores de recomendación de productos son una forma avanzada de IA que hace sugerencias para cada usuario en función de su comportamiento anterior, la actividad de la sesión actual, la economía del producto y las preferencias y comportamientos de otros usuarios que se comportan de manera similar. La participación del cliente se puede aumentar mediante el uso de IA para comprender mejor al cliente y utilizando la toma de decisiones y el análisis predictivo en tiempo real. Por ejemplo, los motores de sugerencia de productos han brindado con éxito una experiencia personalizada y han aumentado las ventas.

Las aplicaciones de banca móvil integradas con IA permiten a los clientes configurar varios tipos de recordatorios individualizados para transacciones particulares. Podría estar relacionado con el pago de una factura específica, un saldo que cae por debajo de un nivel específico o cualquier transacción sospechosa. Además, los recordatorios personalizados sobre el saldo bancario disponible también ayudan al cliente a controlar sus gastos y regularlos cuando sea necesario. Al realizar estas tareas, las aplicaciones de banca móvil garantizan que el cliente disfrute de una experiencia de usuario superior y de seguridad frente a transacciones fraudulentas.

• Más personalización a través de aplicaciones

Es sólo el primer paso hacia sistemas bancarios personalizados y de calidad, ya que antes de ofrecer a los clientes servicios individualizados, los bancos deben entender cómo quieren que se les atienda. Aquí hay mucho trabajo por hacer. Los bancos necesitan una gran cantidad de datos dispersos en numerosos sistemas y divisiones. Se debe utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para reunir todo esto de modo que pueda extraer los datos y brindar a los clientes ideas o sugerencias pertinentes.

Millones de puntos de datos que las personas suelen pasar por alto se analizan mediante algoritmos de aprendizaje automático, que son bastante buenos para detectar fraudes transaccionales. Además, el aprendizaje automático reduce la cantidad de rechazos erróneos y ayuda a mejorar la precisión de las aprobaciones en tiempo real. Estos modelos generalmente se crean en función de transacciones pasadas y los hábitos de navegación en Internet del cliente.

Además de detectar actividades fraudulentas con alta precisión, la tecnología basada en ML puede reconocer actividades sospechosas en cuentas y prevenir el fraude en tiempo real en lugar de detectarlo después del hecho.

Según un estudio, las instituciones financieras pagan cerca de 2,92 dólares en costos de recuperación por cada dólar que pierden a causa del fraude. La detección de fraude con tarjetas de crédito es uno de los usos más eficaces del ML. Normalmente, los bancos tienen sistemas de seguimiento que se han programado utilizando información del historial de pagos. Se utilizan numerosos conjuntos de datos de transacciones de tarjetas de crédito para el entrenamiento, validación y pruebas retrospectivas de algoritmos. Para detener las transacciones fraudulentas, los algoritmos de clasificación basados ​​en ML pueden clasificar rápidamente los sucesos como fraudulentos o legítimos.

• Gestión patrimonial y de carteras

Según sus patrones de ingresos y gastos, los sistemas basados ​​en IA pueden incluso identificar inversores potenciales. También puede determinar las tendencias del mercado y seleccionar fondos que valgan la pena en función de su cartera. Lo más destacable de esto es que se puede realizar de forma virtual sin necesidad de acudir a la sucursal bancaria.

¿Fondos de inversión? ¿Depósitos a tipo fijo? Puede lograr todo esto y más desde la comodidad de su hogar. Todo gracias a AI y ML

Los chatbots ofrecen un retorno de la inversión muy alto en ahorro de costos, lo que los convierte en una de las aplicaciones de IA más utilizadas en todas las industrias. Los chatbots pueden abordar de manera efectiva las tareas a las que se accede con mayor frecuencia, como consulta de saldo, acceso a miniestados de cuenta, transferencias de fondos, etc. Esto ayuda a reducir la carga de otros canales, como centros de contacto, banca por Internet, etc.

• Sistemas de Mando y Control Integrados

Se pueden utilizar métodos de ingeniería de datos y aprendizaje automático para combinar las numerosas fuentes de datos para construir estas fuentes únicas de sistemas de verdad. Centro de Comando y Control Integrado es el nombre que se le da a este. La ventaja de esta estrategia es que permite a los bancos tomar mejores decisiones basándose en toda la información a su disposición en lugar de solo un subconjunto de ella.

Terminando

Aunque la IA y el aprendizaje automático todavía se encuentran en su etapa inicial en la industria financiera, solo podemos esperar que se utilicen aún más ampliamente. No podemos pasar por alto las numerosas aplicaciones de IA y ML en el sector financiero.

Afortunadamente, las instituciones financieras están empezando a comprender el tipo de influencia que tienen las tecnologías modernas como la IA y el ML. La realidad es que la mayoría de los bancos se adhieren a procedimientos rígidos, lo que les dificulta convertirse en organizaciones tecnológicamente avanzadas en términos de operaciones y estructura organizacional. Por lo tanto, ya es hora de que los bancos tengan fe en estas tecnologías y se preparen para implementarlas para superar el panorama ferozmente competitivo. Más importante aún, aprovechar las capacidades de IA y ML puede ser el factor decisivo en términos de ofrecer una experiencia confiable, segura y personalizada a los usuarios.

Biografía del autor: Kanika Vatsyayan es vicepresidenta de entrega y operaciones en BugRaptors y supervisa todas las estrategias de garantía y control de calidad para las interacciones con los clientes. Le encanta compartir sus conocimientos con otros a través de blogs. Siendo una bloguera voraz, publicó innumerables blogs informativos para educar a la audiencia sobre la automatización y las pruebas manuales.