Las empresas del sector financiero pueden aprovechar la inteligencia artificial para analizar y administrar datos de múltiples fuentes para proporcionar información valiosa. Estos resultados innovadores ayudan a los bancos a superar las dificultades a las que se enfrentan todos los días, al tiempo que brindan servicios cotidianos como la gestión de préstamos o el procesamiento de pagos. Ahora vamos a examinar algunos casos de uso de la innovación FinTech impulsada por la IA, y los principales beneficios que las empresas FinTech pueden obtener de esta tecnología.
Seguridad incrementada
La IA en el ámbito de las finanzas impulsa muchas soluciones destinadas a mejorar precauciones de seguridad. Por ejemplo, los bancos ofrecen aplicaciones a las que solo se puede acceder con reconocimiento facial o de huellas dactilares. Esto es posible gracias en gran parte a la inteligencia artificial.
Algunos expertos afirman que las contraseñas y los nombres de usuario serán reemplazados por soluciones de seguridad respaldadas por IA en un futuro próximo. El reconocimiento de voz, el reconocimiento facial y otros datos biométricos pueden agregar una capa de seguridad complementaria y son más difíciles de omitir que las contraseñas tradicionales.
La inteligencia artificial en FinTech adopta soluciones de comportamiento y puede conducir a una revolución en las finanzas. La IA puede monitorear cómo un cliente interactúa con sus transacciones y determinar su comportamiento típico. Digamos que un cliente intenta retirar $ 7,000 de su cuenta en un lugar fuera de su ubicación habitual varias veces seguidas. El aprendizaje automático impulsado por IA detectará esta actividad como posible fraude y la bloqueará.
Servicio al cliente mejorado
Hay muchos casos de uso en los que la IA puede mejorar la experiencia del cliente y el servicio al cliente.. Algunos ejemplos incluyen:
Chatbots en FinTech
Los chatbots impulsados por IA pueden minimizar la carga de trabajo de los centros de llamadas mientras abordan los problemas más habituales y frecuentes de los usuarios.
Por simples que parezcan, cada chatbot usa un análisis de sentimiento complejo, que es posible gracias a la inteligencia artificial. Este análisis de sentimiento se enfoca en comprender la experiencia del cliente con su servicio / aplicación, identificando formas se queda corto y capacita al propio chatbot para abordar esas deficiencias. Los chatbots impulsados por IA hacen que la comunicación entre un cliente y un banco sea más fácil y accesible. Utilizan scripts automatizados para resolver quejas simples.
Con la ayuda de chatbots, algunas instituciones bancarias pueden incluso hacer crecer su red de clientes. Por ejemplo, Bank of America generó más de un millón de nuevos clientes dos meses después de presentar su chatbot.
Alimentado por IA Aplicaciones bancarias personalizadas
Muchas aplicaciones bancarias ofrecen asesoramiento financiero personalizado para ayudar a los usuarios a alcanzar sus objetivos financieros, realizar un seguimiento de sus ingresos y gastos, y más.
Esta personalización es posible principalmente gracias a las innovaciones FinTech impulsadas por IA. Por ejemplo, Bank of America ofrece una aplicación que ayuda a los usuarios a planificar sus gastos a través de un enfoque personalizado basado en inteligencia artificial para cada cliente. Además, la institución también utiliza IA para predecir la probabilidad de incumplimiento de las empresas que solicitan la gestión de préstamos.
Análisis de comportamiento del usuario
La inteligencia artificial en FinTech puede predecir el comportamiento de un usuario con la ayuda de las API de IA, que también se pueden aprovechar para beneficio de los bancos y las empresas de FinTech. Digamos, por ejemplo, que el usuario solicita datos sobre sus gastos en el último mes - una sola solicitud. En el lado del servidor, con la ayuda de AI, predice su solicitud de seguimiento (por ejemplo, ingresos en el mes anterior) y proporciona esta información en la misma respuesta. Como resultado, minimiza el número de solicitudes y la carga en su sistema en consecuencia. El usuario también se beneficia, ya que el sistema funciona más rápido si el análisis predictivo es correcto.
Detección de fraude
El fraude es uno de los problemas más urgentes que enfrenta la industria financiera en la actualidad. De acuerdo a Jabalina, los usuarios y las empresas experimentaron 56 mil millones de dólares pérdida en 2020 debido a fraude. Además, los efectos del fraude no comienzan y terminan en pérdidas financieras. También obstaculiza la reputación de las empresas y la experiencia del cliente, lo que puede, a su vez, cuestan aún más.
Por tanto, no es de extrañar que los bancos, las empresas y las instituciones financieras prueben todos los medios disponibles para prevenir el fraude. La IA es uno de esos métodos, ya que permite bloquear la solicitud de un usuario o incluso acceder a su cuenta si el sistema detecta una actividad potencialmente fraudulenta. Como resultado, AI reacciona ante una actividad sospechosa antes de que ocurra el fraude.
IA en FinTech: Resumen
La IA en FinTech se utiliza para una amplia gama de propósitos: toma de decisiones sobre préstamos, atención al cliente, detección de fraudes, evaluación del riesgo crediticio, seguros, administración de patrimonio y mucho más. Las empresas modernas de tecnología financiera adoptan la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia, los niveles de precisión improvisados y la resolución de consultas de alta velocidad.
La IA en FinTech impulsa la innovación, lo que lleva a servicios personalizados, rápidos y seguros con mayor satisfacción del cliente y alcance global. ¡Así que la inteligencia artificial en los mercados financieros llegó para quedarse!
PlatoAi. Web3 reinventado. Inteligencia de datos ampliada.
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Fuente: https://www.iotforall.com/4-ways-artificial-intelligence-will-change-fintech
