Los 10 mejores casos de uso de aprendizaje automático en finanzas

La demanda y el valor de la ingeniería financiera, el análisis financiero y los pronósticos rápidos y de alta calidad han aumentado en los últimos años a medida que ingresamos a un nuevo nivel de experiencia del cliente. Los claros beneficios del uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en las finanzas, la banca y el análisis empresarial son difíciles de sobrestimar. Las ventajas han sido confirmadas en la práctica por muchos casos exitosos.

Las aplicaciones de aprendizaje automático en la banca permiten a las empresas automatizar procesos mundanos que consumen mucho tiempo, ofreciendo una experiencia del cliente mucho más optimizada y personalizada. También le permiten trabajar de manera más productiva con grandes bases de datos, mejorando significativamente la calidad de la valoración de activos, pronosticando el rendimiento financiero y resolviendo muchos problemas críticos de seguridad financiera de los datos.

Esta publicación describe mensajes clave sobre el papel del aprendizaje automático en FinTech y los casos de uso de aprendizaje profundo en la banca. El artículo también se centra en los casos de uso más prácticos de AI y ML para optimizar los servicios financieros.

El papel del aprendizaje automático en las finanzas

La inversión en nuevas tecnologías y principalmente en IA en FinTech es un requisito previo para desarrollar y mejorar sistemáticamente la calidad del trabajo con los clientes y en términos de finanzas, datos y ciberseguridad.

Un equipo de expertos de Mediant Inc. cita estadísticas interesantes que dan más que un pronóstico específico de las tendencias de inversión de la industria FinTech en los próximos años. Con base en datos de investigación estadística, la tecnología de inteligencia artificial y el aprendizaje profundo en finanzas se convertirán en la inversión líder en los próximos cinco años, junto con herramientas institucionales para unificar y administrar los procesos existentes.

El principal destino funcional de los algoritmos de ML es identificar de manera destacada los patrones de trabajo y las correlaciones entre grandes cantidades de información, eventos, operaciones y secuencias. Por lo tanto, ML se usa con éxito hoy en día en la automatización de procesos, problemas de seguridad, optimización de atención al cliente, ofertas de crédito, optimización de cartera, finanzas personales y muchos otros sectores.

En realidad, está lidiando con el trabajo de casos de uso bancario de aprendizaje automático si es cliente de un banco, un servicio de seguros o cualquier empresa FinTech. Algunos expertos llaman irónicamente a la introducción de la IA en el mercado financiero magia blanca porque es casi invisible, pero aun así mejora la interacción del cliente y la empresa.

Por ejemplo, el banco comercial líder en Ucrania, PrivatBank, ha practicado de manera efectiva una tecnología con asistentes de chatbot en plataformas web y aplicaciones móviles. Los chatbots basados ​​en IA optimizaron significativamente el tiempo de procesamiento de la resolución de consultas generales.

La empresa mundialmente conocida PayPal invierte en aprendizaje profundo en términos de seguridad para mejorar su monitoreo financiero y detección de fraude.

Entonces, si está buscando tecnología como las mencionadas anteriormente, verifique la competencia técnica de Fayrix en desarrollo para averiguar cómo podemos ayudarlo.

10 casos de uso de aprendizaje automático para finanzas

Ya descubrimos que el tema de discusión es una herramienta indispensable para la industria FinTech hoy en día. Las tecnologías de IA se pueden utilizar ampliamente tanto para funciones comerciales más generales (desde la detección de spam hasta la categorización de documentos) como para necesidades más especializadas de las empresas financieras (desde el análisis técnico de acciones hasta la calificación crediticia). Aquí puede consultar el servicio de desarrollo de software personalizado de Fayrix para obtener más información.

A continuación, detallaremos algunos de los casos más populares de puesta en práctica de esta tecnología. ¡Exploremos las ventajas del aprendizaje automático en la banca y las finanzas!

Aprendizaje automático para la experiencia del cliente en servicios financieros

El más alto nivel de atención al cliente es el indicador principal de la calidad de los servicios financieros prestados. Y este es precisamente el factor en el que las principales empresas financieras luchan por el liderazgo. ML ayuda a las organizaciones a mejorar la experiencia del cliente, los servicios y optimizar los presupuestos. En la mayoría de los casos, la automatización de procesos reemplaza el trabajo manual rutinario, automatiza tareas y hace que su realización sea más productiva.

Entre los ejemplos más llamativos de automatización de procesos para aumentar el nivel de servicio al cliente en finanzas se encuentran la automatización de trámites y call centers, y el uso de chatbots.

Uno de los 'cuatro grandes' bancos de EE. UU. Wells Fargo, una sociedad de cartera que brinda servicios financieros, bancarios y de seguros en EE. UU., Canadá y Puerto Rico, invierte constantemente en mejorar la atención al cliente. Utiliza con éxito un chatbot basado en IA para comunicarse con los usuarios de manera más productiva y brindar asistencia de apoyo utilizando cuentas y códigos.

Incorporación de clientes

El onboarding de clientes es el proceso completo por el que pasan los usuarios cuando actúan como clientes de un banco o empresa FinTech. La experiencia de incorporación realmente puede determinar la relación actual del cliente con la organización. Para visualizar los resultados de aplicar ML para la incorporación de clientes, intente mirar la interfaz de cualquier red social popular.

Cualquier cambio mínimo en el diseño de la página de inicio o un acceso directo a la aplicación en su escritorio, cualquier cambio en el algoritmo y la innovación funcional no sucede solo por capricho del desarrollador. La inteligencia artificial estudia los patrones de los usuarios en la web y, a partir del análisis del comportamiento de millones de clientes, se crean cambios y mejoras.

Entre los ejemplos de casos exitosos en esta dirección se encuentra la experiencia del retador alemán N26 Bank. Ser completamente digital permite a los clientes administrar sus vidas financieras directamente desde sus teléfonos inteligentes desde el primer día. Invita a los clientes a abrir una cuenta en minutos, directamente desde el teléfono inteligente, administrarla sobre la marcha, gastar y reservar dinero en tiempo real. Esta oferta tiene total sentido para el cliente. Hoy en día, los procesos que antes eran complejos, como la incorporación, pueden ocurrir en cualquier lugar en cuestión de minutos.

Detección y prevención de fraude

A medida que crezca la cantidad de transacciones, clientes reales e integraciones, aparecerán amenazas de seguridad. Aquí es cuando los algoritmos de aprendizaje automático resultan útiles cuando los bancos y otras instituciones requieren una detección de fraude especial.

Las organizaciones bancarias pueden usarlo para monitorear una cantidad considerable de parámetros transaccionales a la vez para cada cuenta en tiempo real. El algoritmo examina los datos de pago históricos y analiza la acción de cada titular de la tarjeta. Dichos modelos pueden ser muy prominentes y prevenir comportamientos sospechosos con gran precisión.

Un sistema de pago global Payoneer brinda servicios financieros y transferencias de dinero en línea en todo el mundo. En consecuencia, la base de datos de clientes de la empresa se estima en millones. Dado que la empresa es un proveedor registrado de MasterCard en todo el mundo, la seguridad de las transacciones fallaría sin casos de uso de ML en la banca.

Gestión de la cartera

La gestión de carteras es un servicio de gestión patrimonial en línea que utiliza puntos estadísticos de la emisión, así como algoritmos automatizados para optimizar el rendimiento de los activos de los clientes. Los clientes completan sus objetivos financieros, por ejemplo, para ahorrar una cierta cantidad de dinero durante un cierto período de tiempo. El robot asesor luego asigna los activos actuales a las variantes y oportunidades de inversión. La gestión de cartera implica crear y supervisar inversiones seleccionadas que se alineen con los objetivos financieros a largo plazo y la tolerancia al riesgo del inversor.

Una de las firmas de gestión de inversiones más grandes del mundo, BlackRock Investment Company, ofrece Aladdin, un sistema operativo creado y adaptado para las necesidades de los gestores de inversiones. La compañía afirma que Aladdin puede usar el aprendizaje automático en FinTech para proporcionar a los administradores de inversiones en instituciones financieras herramientas de software de análisis de riesgos y gestión de cartera para tomar decisiones de inversión más informadas y operar de manera más eficiente.

Evaluación y gestión de riesgos de crédito

El riesgo de crédito es la pérdida económica que emana del incumplimiento por parte de una contraparte de sus obligaciones contractuales o del aumento del riesgo de incumplimiento durante el plazo de la transacción. La mayor complejidad de la evaluación de los riesgos crediticios ha abierto la puerta al aprendizaje profundo en finanzas. Esto es evidente en el creciente mercado de permutas de incumplimiento crediticio, donde hay muchos elementos inciertos, lo que implica determinar tanto la probabilidad de un evento de incumplimiento crediticio como estimar el costo si ocurre un incumplimiento.

El otro lado de la implementación de ML en la gestión de riesgos es el término de seguridad. El Grupo de Soluciones Comerciales y de Tesorería de Citi ha establecido una asociación estratégica con Feedzai, un líder en inteligencia artificial para la gestión de riesgos en tiempo real en la banca y el comercio.

Citi integró la plataforma de monitoreo de transacciones de Feedzai impulsada por tecnología avanzada en sus propios servicios y plataformas patentados para proporcionar a los clientes un mejor control y gestión de riesgos para las transacciones de pagos. La solución ML compara todos los puntos de datos posibles en transacciones actuales y anteriores para detectar transacciones sospechosas con problemas de cumplimiento.

Predicción de abandono de clientes

La previsión de abandono de clientes es uno de los casos de uso de big data más populares en los negocios. Consiste en detectar clientes que pueden cancelar la suscripción regular. El alcance para implementar los métodos es enorme, desde embudos de ventas en correos comerciales hasta la adaptación de varios programas de fidelización para clientes.

Cualquier gran empresa de telecomunicaciones u operador de telefonía móvil puede citarse como ejemplo de la aplicación práctica del aprendizaje automático para predecir la rotación de clientes. Esta categoría incluye casi cualquier negocio que venda suscripciones.

El gigante de la transmisión de video Netflix tuvo un ingreso neto total de más de 1.860 millones de dólares estadounidenses en 2019, mientras que los ingresos anuales de la compañía alcanzaron los 20.150 millones de dólares estadounidenses. La cantidad de suscriptores de transmisión de Netflix en todo el mundo ha seguido creciendo en los últimos años, alcanzando los 167 millones en el cuarto trimestre de 2019. Si está interesado en desarrollar una aplicación móvil, consulte las competencias de Fayrix para obtener más información.

Valoración y gestión de activos

La gestión de activos para activos digitales o activos industriales distribuidos son aplicaciones en las que ya se registran datos voluminosos sobre los activos, lo que los hace aptos para la automatización a través de la IA.

Las empresas de gestión de activos y patrimonio están explorando las posibles soluciones de IA para mejorar sus decisiones de inversión y utilizar sus tesoros de datos históricos. Aproximadamente el 13,5% de los proveedores de IA en la banca son para soluciones de gestión de patrimonio y activos.

Pronóstico del mercado de valores

Las predicciones de las fluctuaciones del mercado de valores a menudo se subestiman en el sector comercial e incluso se consideran pseudocientíficas. Algunos comerciantes de la vieja escuela todavía piensan lo mismo y estudian toneladas de gráficos de acciones con velas japonesas todos los días.

Sin embargo, las empresas de hoy pueden hacer conjeturas estimadas y pronósticos informados basados ​​en la información que tienen en el presente y el pasado con respecto a cualquier acción. Una conjetura estimada a partir de movimientos y patrones pasados ​​en el precio de las acciones se denomina análisis técnico de acciones y se utiliza para predecir la dirección del precio de una acción. Al mismo tiempo, la técnica más destacada implica el uso de algoritmos y redes neuronales artificiales.

Algoritmos y su uso en el mercado de valores y comercio

El aprendizaje automático financiero ayuda a resolver tareas con las decisiones comerciales ganadoras en la esfera comercial algorítmica. Un modelo matemático monitorea las últimas actualizaciones de la información del mercado y los resultados comerciales en tiempo real. Se creó un algoritmo especial para detectar patrones que pueden afectar la dinámica de los precios de las acciones en su curso creciente o decreciente. Luego puede actuar de manera proactiva para vender, mantener o comprar acciones, utilizando información fáctica relacionada con los pronósticos.

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar toneladas de fuentes de datos y condiciones del mercado simultáneamente. Y, comprensiblemente, los comerciantes humanos no pueden lograrlo físicamente debido a la enorme cantidad de información.

Suscripción y puntuación de crédito

El llamado sistema de calificación crediticia evalúa la solvencia y los riesgos crediticios de una persona basándose en métodos estadísticos numéricos. Esta tecnología se utiliza a menudo en préstamos rápidos para pequeñas cantidades al registrar préstamos de consumo rápido en tiendas reales por parte de compañías de crédito en el negocio de operadores móviles o compañías de seguros.

La puntuación es la asignación de puntos al completar un cuestionario desarrollado por asesores de riesgo crediticio. Según los resultados de los puntos ganados, el sistema automáticamente decide aprobar o rechazar la emisión de un préstamo.

Los datos para los sistemas de puntuación se obtienen a partir de las probabilidades de pago de préstamos por grupos individuales de prestatarios, que se recibieron del análisis del historial crediticio de miles de personas. Se cree que existe una correlación entre ciertas características sociales de un cliente en particular, como tener hijos, estado civil, nivel de educación y conciencia del prestatario.

Por ejemplo, una de las agencias de historial crediticio más grandes de los Estados Unidos con más de un siglo de historia, Equifax, implementa con éxito el aprendizaje automático y la tecnología FinTech. Los utilizan en la calificación crediticia para proporcionar calificaciones crediticias y datos demográficos a las empresas y ofrecer servicios de control de crédito comercial y prevención del fraude directamente a los consumidores.

Ejemplos de startups exitosas en la industria financiera

A continuación se presentan algunas soluciones sobresalientes que aprovechan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para ayudar tanto a los bancos como a los usuarios comunes a manejar mejor la gestión financiera.

Señalar

Esta es una de las nuevas empresas de aprendizaje automático más populares en la industria bancaria. Además, la solución se crea al borde de la banca y el comercio electrónico, ya que su tarea principal es identificar el fraude en la etapa de pago. Utilizando las tecnologías de aprendizaje profundo, la solución verifica la identidad de los clientes, además concluye sobre la intención de pago, teniendo en cuenta las transacciones anteriores y los patrones de comportamiento de los usuarios.

Hiperciencia

HyperScience es una de las nuevas empresas de inteligencia artificial y aprendizaje automático en la banca que tiene como objetivo mejorar la productividad, eliminar los errores humanos y optimizar las tareas rutinarias. Al estar impulsada por la tecnología de procesamiento inteligente de documentos, la solución convierte las facturas escritas a mano en datos precisos.

AppZen

Esta es otra fascinante puesta en marcha de aprendizaje automático en la industria financiera creada para una auditoría administrativa automatizada. La plataforma analiza contratos y facturas para encontrar errores, fraudes y patrones de gasto. La solución también está equipada con procesamiento de lenguaje natural (NLP) y visión artificial avanzada.

Finanzas Zest

Esta plataforma es uno de los ejemplos de startups de ML en la industria bancaria destinadas a mejorar la calificación crediticia. Con la ayuda de modelos de crédito avanzados, la solución identifica los posibles riesgos y ayuda a los prestamistas a tomar decisiones informadas. Zest Finance también admite los conceptos de finanzas abiertas, analizando todos los datos disponibles sobre la solvencia del cliente para obtener una imagen completa.

Asesor futuro

Las tecnologías de ML en los proyectos de inicio de finanzas van más allá de la recopilación y el análisis de datos. Future Advisor es uno de ellos, impulsado por análisis predictivo. La plataforma sugiere decisiones de inversión basadas en datos y tácticas de gestión de patrimonio según el objetivo, además de considerar las oportunidades para la optimización fiscal.

Cleo

El uso de tecnologías de inteligencia artificial en nuevas empresas bancarias para resolver la rutina del banco y tareas más sofisticadas no es la única oportunidad. El aprendizaje automático en las nuevas empresas financieras también puede servir a los usuarios comunes. Por ejemplo, Cleo es una aplicación inteligente de elaboración de presupuestos que analiza los hábitos y patrones de gasto, brinda consejos de elaboración de presupuestos, sugiere establecer metas financieras y ayuda a los usuarios a alcanzarlas. El diseño intuitivo y la divertida experiencia del usuario son las características que hacen que Cleo sea aún más sobresaliente.

Nuestra experiencia

Administrar su proyecto de inicio siempre es un desafío, especialmente si va a interrumpir el mercado FinTech con su idea sobresaliente. Sin embargo, hay muchos problemas técnicos y de cumplimiento que resolver de antemano, y Fayrix está aquí para ayudarlo con ambas tareas.

Somos una empresa de desarrollo de software offshore que brinda servicios de diseño web y móvil para nuevas empresas. Además, entendemos perfectamente sus necesidades de la más alta calidad del proyecto final, razonablemente ajustado al costo de desarrollo. Para optimizar el proceso de desarrollo tanto como sea posible, creamos equipos de tecnología remotos y dedicados con la oportunidad de reubicarlos en una determinada etapa de crecimiento de la startup.

Nuestra amplia experiencia en el desarrollo de software para startups cubre, pero no se limita a, la creación de soluciones FinTech para el pronóstico de la demanda, la optimización de almacenes, la predicción de abandono de clientes y la calificación crediticia.

¡Póngase en contacto con nosotros ahora mismo para discutir su idea y delinear la estrategia de desarrollo para su futuro proyecto FinTech!

Fayrix tiene una amplia experiencia en casos beneficiosos de aprendizaje automático para finanzas y tareas específicas en los negocios. Las soluciones listas para usar se pueden aplicar en varias áreas, desde la previsión de la demanda y la optimización del almacén hasta la predicción de la rotación de clientes y la calificación crediticia.

Entre nuestros clientes se encuentran los bancos más grandes de varios países. Tuvimos una cooperación exitosa con el Banco Santander de EE. UU. Ayudamos a construir un modelo predictivo para determinar el consumo de productos bancarios por parte de los clientes. El objetivo principal de la implementación del método era aumentar la tasa de conversión en las campañas de venta de un producto bancario específico dirigido a un público objetivo reducido.

Otro caso exitoso de uso de aprendizaje automático en la banca fue con el banco ruso más destacado: Sberbank. El equipo de Fayrix tuvo que construir un modelo de predicción del gasto total e individual de los clientes. Hemos desarrollado un conjunto de modelos para resolver el problema: predicción de series temporales, regresión lineal y árboles de decisión. Los objetivos de esta solución eran aumentar las ventas y la lealtad a través de ofertas personales relevantes. La esencia del método implementado fue predecir las transacciones del cliente con una tarjeta plástica.

Revoleto es una plataforma de aprendizaje electrónico que ayuda a los usuarios a descubrir el mundo de las inversiones y el comercio. La compañía tiene como objetivo desarrollar una plataforma de aprendizaje electrónico para comerciantes que permita a los principiantes sumergirse en el mercado comercial. La amplia gama de herramientas útiles de inversión y comercio de Revoleto ayuda a los entusiastas del comercio a profundizar su comprensión y aprender a analizar el mercado correctamente.

Pensamientos finales

ML es más frecuente en las finanzas que en cualquier otra industria debido a la potencia informática disponible y las nuevas herramientas de aprendizaje automático. Los mayores beneficios del aprendizaje automático en finanzas incluyen simplificar la comercialización de productos y ayudar con pronósticos de ventas precisos.

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden hacer frente a muchas tareas que superan la capacidad humana y eliminar el error humano. A medida que los algoritmos aprenden constantemente, sirven como puente hacia un sistema financiero automatizado completamente impecable. Si su negocio necesita tal ventaja para superar a los competidores, comuníquese con el equipo de Fayrix. ¡Estaremos encantados de discutir sus ideas de proyectos!

Si aún no está seguro de qué tecnología necesitará en su futuro proyecto, consulte las competencias tecnológicas de Fayrix y elija la mejor solución para resolver todos sus objetivos comerciales.

Preguntas más frecuentes

¿Cuáles son los principales casos de uso del aprendizaje automático en finanzas?

En la mayoría de los casos, las tecnologías ML en los proyectos de inicio de finanzas abren muchas oportunidades para analizar los datos y los patrones de comportamiento de los clientes, descubrir hábitos de gasto, evaluar las ganancias reales, tomar decisiones de préstamos e inversiones menos riesgosas, mejorar la experiencia del cliente, prevenir el fraude y automatizar documentos. Procesando.

¿Cuáles son los proyectos más populares desarrollados con ML para la industria financiera?

Las startups de inteligencia artificial y aprendizaje automático más populares en la banca son Sygnifyd (una solución que detecta el fraude al realizar pagos en línea), HyperScience (la plataforma que automatiza el procesamiento de facturación), Future Advisor (la solución de toma de decisiones de inteligencia artificial que sugiere opciones de inversión beneficiosas), y Cleo (la aplicación de administración de dinero y presupuesto personal impulsada por IA).

¿La IA reemplazará los trabajos financieros?

Hay muchas nuevas empresas prometedoras en la industria bancaria, y algunas de ellas ya han eliminado la necesidad de la participación humana, por ejemplo, esas aplicaciones que automatizan tareas rutinarias. De hecho, es probable que la IA reemplace algunos trabajos financieros debido al enorme potencial de esta tecnología y al impacto de COVID-19. Sin embargo, todavía hay tareas que requieren la mente humana, la intuición, la experiencia y la creatividad, y es poco probable que los trabajos relacionados con ellas se reemplacen por completo con IA.