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Identificación de casos de uso de IA en FinServ (industria de servicios financieros) en un mundo en el que la experiencia es prioritaria

La Inteligencia Artificial (IA) continúa ganando terreno como un importante motor comercial para las grandes organizaciones en las principales industrias. Se sabía que la industria de servicios financieros tradicionales era más lenta en la adopción de nuevas tecnologías, y algunas organizaciones usaban software que se ejecutaba en COBOL o Fortran, que se inventó en los años 50 y 60. Recientemente, gracias al auge de la tecnología financiera y a la disponibilidad de más aplicaciones de inteligencia artificial, la industria está comenzando a acelerar la inversión en inteligencia artificial en todas las funciones comerciales clave. Pero, ¿cómo se deben identificar los casos de uso de IA correctos en FinServ? Si bien los casos de uso de eficiencia interna pueden ser grandes logros a corto plazo, concentrarse en la experiencia del cliente puede resultar una ventaja competitiva en el futuro.

 

La carrera hacia la digitalización en las finanzas

 

Los servicios financieros estaban experimentando una profunda transformación, incluso antes de incorporar la inteligencia artificial a la mezcla, con el paso a una economía digital. Dentro de las instituciones de servicios financieros, las funciones comerciales centrales suelen ser las últimas en recibir actualizaciones, especialmente si han estado funcionando sin problemas durante años.

Independientemente, los consumidores ahora esperan que servicios como banca, seguros e inversiones estén disponibles en línea. La rápida digitalización de estos servicios ha sido un desafío para muchas instituciones de servicios financieros que pueden no haberse visto a sí mismas en el espacio tecnológico. Sin embargo, mantener el ritmo de las demandas de los clientes y encontrar oportunidades para atraer y retener clientes es gratificante.

En las finanzas de hoy, el éxito gira en torno a los datos y cada vez hay menos productos que tienen un componente físico. Esto y la necesidad de procesar datos de forma rápida y precisa es lo que hace que toda la industria esté madura con oportunidades para la IA. A medida que las empresas buscan capitalizar la IA, la demanda de talento de IA se ha vuelto competitiva. MMC Ventures señala que las empresas de tecnología y servicios financieros actualmente están absorbiendo el 60% del grupo de talentos de IA.

Para seguir destacándose de la competencia y estar preparados para evolucionar a un ritmo más rápido en el futuro, los proveedores deben considerar casos de uso de IA estratégicos en FinServ que pueden ayudar a cambiar la percepción del mercado, proporcionar valor a los clientes y mejorar la productividad, aprovechando a los proveedores para tender puentes brechas y escala de talento.

 

Donde la IA y la experiencia del cliente convergen

El alcance de los posibles casos de uso de IA y ML en finanzas es enorme. Al pensar en fintech, vemos oportunidades en aplicaciones de productos centrales, contabilidad, pagos y más. Dentro de la esfera de la banca y la inversión, la IA ya se está utilizando para chatbots y detección de fraudes. Los proveedores de seguros están invirtiendo en soluciones de inteligencia artificial que respaldan la gestión de reclamaciones, la gestión de pólizas y más.

Y aunque los casos de uso empresarial son cada vez más variados en fintech, banca, inversiones y seguros, las aplicaciones centradas en la experiencia del consumidor, como viajes personalizados, solicitud de crédito, gestión de reclamaciones, chatbots más inteligentes, asistentes de agentes, parecen ser las más comunes y exitosas para implementar a escala. Para hacer esto, las empresas a menudo tienen que trabajar con múltiples proveedores y aplicaciones para recopilar, etiquetar, preparar y converger todos esos datos para entrenar sus modelos de IA de manera efectiva e implementar los modelos en producción.

Sin embargo, el desarrollo de la IA en los servicios financieros conlleva una serie de desafíos. De manera similar a las aplicaciones gubernamentales o médicas, a menudo implican el aprovechamiento de datos que se mezclan con información confidencial o de identificación personal (PII). Naturalmente, las empresas que buscan implementar la inteligencia artificial necesitan encontrar una solución que pueda crear datos de entrenamiento precisos mientras se adapta a las necesidades de seguridad, verificadas por humanos a escala. Esto puede dificultar la búsqueda del soporte de socio adecuado, especialmente en geografías restrictivas con reglas de PII muy específicas.

 

Afortunadamente, las empresas ahora pueden utilizar socios de datos que pueden garantizar que los datos permanezcan locales, ofrecer servicios en la nube privada y locales para garantizar el cumplimiento y el control de cómo se utilizan los datos, tener protocolos adicionales implementados, como espacios de trabajo digitales seguros, y son GDPR CCPA y con certificación ISO.

Invertir en IA y encontrar un socio de recopilación y anotación de datos que admita protocolos de seguridad mejorados será fundamental para lograr el éxito en los servicios financieros a medida que crece la demanda de servicios más personalizados.

 

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Antes de fundar andromeda computer y desde muy joven leí miles de artículos tecnológicos y científicos , que ya en esa época divisaban un futuro donde la inteligencia artificial seria muy importante en la vida cotidiana del ser humano, donde las empresas definitivamente tendrían un papel protagónico en el desarrollo de estas tecnologías para incrementar de forma exponencial sus beneficios. A pesar de toda la lectura e información y conocimiento adquirido durante años, no fue suficiente para prever los mecanismos, sistemas y estrategias que se pueden poner en practica gracias a los avances de la inteligencia artificial y ahora redes neuronales de las cuales me gustaría hablarles con mayor profundidad en un futuro post. Por ahora me centrare en repasar que hacen algunas de las empresas mas prolíficas e importantes de esta década, en función de las practicas de marketing fundamentadas en inteligencia artificial , big data y comprensión de las emociones humanas.

 

Los datos y la creatividad siempre han sido dos caras de la misma moneda. DaVinci estudió arte y física simultaneamente entre muchas otras ramas de las ciencias. Y Moonlight, Sonata de Beethoven no es solo una pieza de piano, es una expresión matemática. Según OpenCulture, la primera mitad de la medida 50 de "Moonlight Sonata" consiste en tres notas en re mayor, separadas por intervalos llamados tercios que omiten la siguiente nota en la escala. Al apilar las notas primera, tercera y quinta, D, F sostenido y A, obtenemos un patrón armónico conocido como tríada.


 


La creatividad humana salvará el día

Si bien los robots y los algoritmos acumulan cantidades de información que sorprenderían a los analistas de datos de hace dos generaciones, es la creatividad humana la que salvará el día. La creatividad da propósito a la inteligencia. Absorbe datos y luego descubre ideas. La creatividad potencia la transformación. Y la transformación produce experiencias impactantes y sostenibles para sus clientes.

Su capacidad para aprovechar la Inteligencia Artificial mientras emplea habilidades blandas (empatía, trabajo en equipo, resolución de problemas) es clave para ir más allá de la información y desarrollar una práctica de inteligencia basada en la creatividad. Las organizaciones con visión de futuro podrían incluso considerar el ascenso del director de inteligencia, y un cambio en las responsabilidades del CIO.


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Netflix combina datos y creatividad magistralmente

La suposición siempre ha sido que Netflix estaba desarrollando contenido en un laboratorio basado en datos, con programas y películas diseñados analíticamente. Ese no es el caso. No exactamente, de todos modos. En cambio, Netflix usa la inteligencia para alimentar el proceso creativo: espectáculos de luz verde para satisfacer los gustos únicos de audiencias en un nicho. Es un modelo liberador, uno en el que los cineastas de nivel de autor están facultados para asumir riesgos creativos, porque Netflix sabe que puede identificar a la audiencia correspondiente. En este sentido, Netflix opera en la misma convergencia de creatividad e inteligencia, sirviendo como emparejador entre escritores, directores, actores, artistas, cómics y otros creativos, y las audiencias que buscan su nuevo reloj favorito. Todo esto quiere decir que Netflix conoce tus gustos, sabe lo que producen en ti, cada una de sus producciones, reconoce tus patrones emocionales y los explota, recomendándote lo que posiblemente satisfaga tu centro del placer. De allí proviene tu entusiasmo por consumir cada vez más lo que te venden.


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Enfoque creativo de Home Depot para el análisis de datos

Para involucrar a los clientes en cada punto de su viaje, Home Depot unificó todos sus datos de clientes en un solo perfil de cliente. Ranjeet Bhosale, director de análisis en línea e inteligencia de negocios, explica: “En lugar de separar las métricas de los canales en línea y fuera de línea, enfocamos nuestra atención en capturar todo, incluida la actividad del sitio web, las ventas en la tienda, el volumen del centro de llamadas, el volumen de devolución, las cancelaciones de pedidos, y mucho más, lo que nos permite tomar las mejores decisiones para mejorar la experiencia del comprador en todos los puntos de contacto ".


 


Disney usa IA para analizar las emociones humanas

Durante más de una década, Disney ha invertido en aplicaciones de big data, lo que ha resultado en una serie de innovaciones que dan forma a la experiencia del cliente en todo el paisaje de Disney. Lo más progresivo es una evolución dramática del esfuerzo, a menudo tedioso, para reunir los comentarios de la audiencia sobre las películas que aún están en producción. Donde los equipos habrían reunido respuestas de encuestas individuales, ahora confían en la IA afectiva para analizar la emoción humana reunida a través de cámaras orientadas a la audiencia durante las proyecciones de vista previa. Con más de 5,000 puntos de datos por persona, las computadoras pueden analizar la información de formas que serían imposibles para los humanos. Armados con esa inteligencia, los artistas y cineastas de Disney pueden repetir y mejorar su trabajo para garantizar una experiencia cinematográfica emocionante para el público de todo el mundo.

Los tres ejemplos de casos anteriores nos muestran cómo las compañías exitosas combinan creatividad e inteligencia. 


  

 


 ¿ Entonces que podemos esperar en un futuro no muy lejano ?

 

La inteligencia artificial mejora continuamente, inundada en un inmenso océano de datos generado por millones de seres humanos. Sus aplicaciones en la vida real son limitadas por la creatividad humana intrínsecamente atada a las infinitas posibilidades de su imaginación. Las grandes corporaciones entienden esto y avocan sus recursos a explotar todo lo que ofrece este campo de interacciones humano-maquina. Para desentrañar cada emoción que les puede generar beneficios.

 

Es decir en terminos más simples, la anticipación  de los impulsos, reacciones y deseos humanos. 

 

Por lo tanto la maquinaria de Marketing jamas estuvo tambien afinada, para comprender la mente humana sin embargo aun queda muchisimo por explorar y como no, explotar en este campo, la fusión humano maquina se esta dando en un nivel tan sutil o imperceptible para la mayoria, que la transhumanización será el paso mas suave a una evolución inedita de la condición humana. Algo jamas visto en los mas de 3.500 Millones de años de existencia de nuestro planeta. 

 

 

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En 2019, Boston Dynamics pondrá a la venta una versión comercial de su robot SpotMini. Si no puedes esperar y además eres un manitas, James Bruton tiene algo para ti. Se trata de instrucciones detalladas para fabricar a openDog, tu propio perro robot de código abierto.

 

 

 

El proyecto no es ninguna broma. Bronton ya ha publicado siete vídeos y no ha terminado. Fabricar este complejo robot implica imprimir un montón de piezas en 3D y comprar muchos componentes mecánicos y electrónicos entre los que, por supuesto, hay placas Arduino.

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El software necesario para programar la criatura está disponible en Github, pero eso no hace la empresa menos formidable. A continuación los dos primeros vídeos de la serie. Los demás están disponibles desde el canal de James Bruton en YouTube, o en la página de Makezine. 
 
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