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Cómo la inteligencia artificial está remodelando los servicios financieros Destacado

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.

Modificado por última vez en Miércoles, 14 Octubre 2020 09:46

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