El mercado ya está preparado para dar un paso significativo en materia de Inteligencia Artificial (IA), la principal meta es transformar a la industria financiera. No sólo en términos de creación de nuevos productos y servicios, sino también en materia de funcionalidad y utilidad, mejorando así la relación entre el cliente y la institución financiera. 

Es una meta bastante compleja pero no imposible. Se puede llegar a considerar como uno de los mayores desarrollos tecnológicos de la actualidad. Este deseo por construir máquinas inteligentes, nos ha llevado a imaginarnos en llegar a aprovechar estos avances tecnológicos y fusionarlos con el sistema financiero actual; en un futuro no tan distante.

Evolución desarrollo tecnológico

Las tendencias, en cuanto a estrategias tecnológicas en el ámbito empresarial durante los próximos años están por definirse. Entre ellas ha destacado la predicción de posibles escenarios dentro del ámbito financiero; utilizando la IA y el machine learning (ML) o aprendizaje automatizado.

Comúnmente la inteligencia artificial se refiere a máquinas que aprenden de manera autónoma o semiautónoma a partir de grandes bases de datos, es el nombre genérico que se da a una serie de tecnologías que tiene por objetivo resolver problemas complejos para los cuales no se conocen soluciones algorítmicas exactas computables en la práctica, que tradicionalmente estaban ligadas de manera exclusiva al intelecto humano.

El subconjunto de la Inteligencia Artificial es denominado Machine Learning, donde el enfoque principal es “aprender” en lugar de solo programar computadores. Aquí una máquina utiliza algoritmos complejos para analizar una cantidad masiva de datos, reconocer patrones y hacer una predicción, sin requerir que una persona programe instrucciones específicas en el software.

A lo largo de esta última década las grandes empresas han sido bastante prudentes en cuanto a la implementación de la IA y se han enfocado a implementar primeramente un fuerte sistema de flujo y manejo de datos; que significa clave para las tecnologías de predicción y de IA. Ya que, esa estructura esté en marcha, no hay duda que la tecnología de predicción; el ML y la IA serán una prioridad en la próxima década, observamos cómo estos avances tecnológicos generan cada vez más valor.

Ahora bien, muchas empresas han alcanzado la infraestructura necesaria para realizar grandes proyectos basados en datos, la siguiente meta será generar mayor valor agregado con base en ellos, por ejemplo, monetizarlos, aprovechando los datos generados a través de las tecnologías implementadas.

¿Qué esperar de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning?

Por una parte, las empresas se enfocarán en buscar mayores desarrollos dentro del área de predicciones y perspectivas automatizadas, lo que las guiará a fortalecer sus avances en IA y a facilitar la distribución de dichos datos y análisis avanzados dentro de ellas.

Aplicaciones en el mundo real:

• Captura de datos
• Transformaciones
• Selección de los datos de calidad (Feature Engineering)
• Creación del modelo de predicción
• Cálculos sobre calidad de modelos

Ejemplos de empresas y explicar i.e qué es una transformación

Asimismo, las organizaciones e instituciones podrán recibir análisis de datos más complejos y progresar conforme a la implementación de las estrategias tecnológicas, anteriormente mencionadas.

Un gran ejemplo en la aplicación del uso de IA es Amazon, ofrece productos y servicios orientados al consumidor y al negocio. Alexa también es una gran protagonista de los servicios IA.

En México, FEMSA ha logrado optimizar las órdenes de compra con el uso de un asistente virtual automatizado, utilizando IA, y han logrado crear lealtad e incrementar sus ventas.

En el sector financiero, las instituciones bancarias también están fortaleciendo sus procesos mediante el uso de IA. Banco Azteca logró que más de 5 millones de clientes abrieran nuevas cuentas a partir de la mensajería automatizada en WhatsApp, obteniendo la aprobación de 90% de sus usuarios.

También es aplicada para conocer los sentimientos de posibles clientes, tal es el caso de Bloomberg quién fue pionero en el análisis de sentimientos (un ejemplo de PNL), una tecnología que empezó a desarrollar hace aproximadamente una década en la que se utilizan técnicas de aprendizaje automático para marcar una noticia o un tuit como relevante para una acción y asignar una puntuación de sentimientos.

Gracias a la gran variedad cuantitativa del manejo financiero actual, y a los volúmenes considerables de datos de tiempo atrás, el machine learning está listo para mejorar significativamente el rendimiento del sistema financiero.

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