A medida que el sector fintech continúa evolucionando, las empresas reconocen cada vez más el potencial transformador de la inteligencia artificial (IA) para optimizar las operaciones y mejorar las experiencias de los clientes. Históricamente, industrias como la FinTech han prosperado
en tecnología transformadora y la hemos utilizado para seguir el ritmo de las necesidades cambiantes de los clientes. El mundo más amplio de los servicios financieros y el sector bancario no es diferente, con varias ideas nuevas que están tomando forma para aprovechar la IA.

Casi todas las industrias se dan cuenta de que la IA tiene el potencial de transformar sus operaciones comerciales, la interacción con los clientes y los objetivos estratégicos. EY

Encuesta europea de inteligencia artificial sobre servicios financieros encontró que el 77% de los líderes europeos en la industria de servicios financieros creen que la IA generativa tendrá un impacto significativo en sus operaciones. Como muchas industrias, FinTech está aprendiendo cómo la IA podría cambiar el camino
las empresas integran ofertas de tecnología en empresas de servicios financieros, mejoran la entrega a los consumidores y promueven la inclusión financiera. La IA ayuda específicamente a comprender el comportamiento del consumidor, automatizar procesos complejos y mejorar las capacidades de toma de decisiones.
y todo pensamiento crítico en un panorama financiero dinámico. Hay varios casos de uso de la IA dentro de las fintech que madurarán en los próximos años.

FinTech se está sumando a la ola de automatización

Una de las áreas más destacadas en las que la IA puede resultar útil en FinTech es la automatización y las tareas con uso intensivo de datos. En los últimos años, los actores de FinTech han orientado sus inversiones hacia la modernización de los procesos de pago y el uso de transferencias de dinero digitales para evitar el
necesidad de asistencia personal. Según EY
Índice global de adopción de FinTech, 3 de cada 4 consumidores globales utilizan actualmente servicios de pasarela de pago y transferencia de dinero digital.

Para ofrecer esta escala de automatización, FinTech se ha vuelto más abierta a aprovechar sofisticados algoritmos de aprendizaje automático, que analizan extensos conjuntos de datos, patrones de pago y anomalías más allá de la capacidad humana. Esto no sólo minimiza los errores sino también
acelera los procesos, empoderando a las organizaciones para tomar decisiones bien informadas con precisión y agilidad.

La automatización de la calificación crediticia y la toma de decisiones está disponible desde hace algún tiempo. Pero esta automatización tenía un serio inconveniente. Dichas calificaciones o decisiones crediticias no son fácilmente explicables para el cliente ni dentro de las instituciones financieras. ¿Por qué y con qué certeza?
se tomaron decisiones crediticias o cómo se puede mejorar esa calificación crediticia; las soluciones no fueron lo suficientemente imaginativas para explicar esto al cliente. Pero con casos de uso explicables de IA y calificación crediticia habilitada por IA, tales escenarios pueden respaldarse fácilmente. Esto hace
Una gran diferencia es ser transparente en la toma de decisiones crediticias.

Casos de uso que mejoran las experiencias de los clientes mediante la personalización

Otra vía para aprovechar la IA dentro de FinTech consiste en mejorar las experiencias de los clientes a través de interacciones personalizadas. Los chatbots con tecnología de inteligencia artificial actúan como asistentes virtuales y brindan soporte personalizado las 24 horas del día en cualquier idioma. De abordar
Desde consultas de cuentas hasta ofrecer recomendaciones de productos, los chatbots se integran perfectamente con los asistentes de voz, brindando comodidad y capacidad de respuesta incomparables a los clientes.

Otro caso de uso común es mejorar la experiencia del cliente en los centros de contacto. La IA se utiliza para ayudar al personal de servicio al cliente a resumir el largo historial de comunicaciones en segundos y ayudarlos a mencionar acciones pasadas y discusiones críticas.
puntos, en cuestión de segundos. La IA está ayudando a la asistencia de servicio al cliente a buscar bases de conocimiento y materiales de aprendizaje rápidamente y a generar mejores formas de abordar problemas y escenarios en discusión con los clientes para mejorar la satisfacción del cliente y reducir
tiempo de llamada.

Además, los conocimientos generativos impulsados ​​por la IA y los servicios de asesoramiento robótico permiten una orientación financiera y de inversión personalizada basada en patrones de inversión individuales, apetito por el riesgo, movimientos económicos y de mercado, deseos medioambientales y sociales (ESG), etc. 

Casos de uso Optimización del cumplimiento normativo con precisión

Dado el estricto panorama regulatorio que rige las tecnologías financieras, la IA resulta indispensable para garantizar el cumplimiento de regulaciones clave, como los protocolos contra el lavado de dinero (AML) y el conocimiento de su cliente (KYC). Automatizando los controles de cumplimiento y señalando los sospechosos
actividades, los sistemas de IA refuerzan el cumplimiento normativo y al mismo tiempo mitigan los riesgos de cumplimiento de manera efectiva.

Por ejemplo, las plataformas impulsadas por IA examinan grandes volúmenes de datos, pagos y transacciones de clientes para identificar posibles riesgos ALD, actividades de transacciones sospechosas, como patrones de transacciones anómalas o actividades de jurisdicciones de alto riesgo. Este
El enfoque proactivo permite a las instituciones financieras frustrar los intentos de lavado de dinero y defender los estándares regulatorios con confianza.

Casos de uso para revolucionar las mejoras de procesos, la eficiencia y la calidad de entrega

GenAI, una plataforma avanzada de inteligencia artificial, está revolucionando la automatización de procesos en la industria de servicios financieros y FinTech. En DevOps, GenAI puede optimizar el proceso de implementación y mejorar la colaboración entre desarrollo y operaciones.
equipos y mejorar la eficiencia general. Al utilizar análisis predictivos y algoritmos de aprendizaje automático, GenAI puede identificar posibles cuellos de botella, optimizar los flujos de trabajo y eliminar errores manuales en el ciclo de vida del desarrollo de software.

Además, en la automatización del entorno, GenAI puede ajustar dinámicamente la configuración de la infraestructura basándose en datos en tiempo real y automatizar la asignación de recursos, lo que genera ahorros de costos y un mejor rendimiento. En el ámbito del desarrollo continuo, GenAI puede ayudar
en revisiones de código, identificar áreas de mejora y proporcionar información sobre las mejores prácticas, mejorando en última instancia la calidad del software que se produce. Con sus diversos casos de uso, GenAI está demostrando ser una herramienta valiosa para el sector FinTech que busca lograr soluciones optimizadas.
y procesos eficientes para sus clientes.

Adoptar la innovación a través de la experimentación

Por último, las empresas de tecnología financiera deben adoptar una cultura de experimentación para desbloquear oportunidades impulsadas por la IA adaptadas a sus necesidades únicas. Explorar diversas tecnologías de IA, desde algoritmos de aprendizaje automático hasta técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), permite
empresas para descubrir casos de uso novedosos que impulsen la innovación y la ventaja competitiva.

Por ejemplo, la PNL facilita el análisis de sentimientos sobre los comentarios de los clientes y ofrece información útil para perfeccionar las ofertas de productos, las estrategias de marketing y las iniciativas de servicio al cliente. Al experimentar continuamente con tecnologías de inteligencia artificial, las empresas fintech
puede mantenerse a la vanguardia de la innovación, impulsando el crecimiento sostenible y la resiliencia en un ecosistema en constante evolución.

En conclusión, la integración de la IA encierra una inmensa promesa de revolucionar el panorama fintech. LTIMindtree lo está haciendo ayudando a sus clientes a desbloquear nuevas fronteras en la innovación fintech. Esto incluye identificar oportunidades para optimizar
operaciones y empoderar a las instituciones financieras para que prosperen en un entorno cada vez más digitalizado y competitivo.

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