En los últimos años, la inteligencia artificial ha provocado una revolución en el mundo, convirtiéndose en un aliado indispensable para las empresas fintech. Los motores de decisiones, núcleo principal de muchas operaciones financieras, están experimentando una transformación radical gracias a la implementación de esta tecnología. Este avance no solo optimiza los procesos, sino que también ofrece una capacidad sin precedentes para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, mejorar la toma de decisiones y minimizar los riesgos.
En esta nota, exploraremos de qué manera la inteligencia artificial está redefiniendo los motores de decisiones, impulsando la eficiencia, la precisión y la innovación en la industria financiera.
La Inteligencia Artificial en el mercado fintech
La inteligencia artificial ha logrado optimizar tareas normalmente asociadas a inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento y la percepción.
Dentro de la I.A., el proceso conocido como Machine Learning (que identifica patrones y toma decisiones con una gran cantidad de datos, mejorando el desempeño a medida que se entrena) es hoy indispensable para recomendación de productos financieros o para personalizar servicios. Permite a las instituciones financieras segmentar mejor a sus clientes, hacer ofertas adecuadas, detectar fraudes y gestionar la cobranza de manera más eficiente. Estos modelos pueden evaluar solicitantes previamente no calificables, ampliando el universo de préstamos y promoviendo la inclusión financiera sin aumentar el riesgo.
A su vez, dentro del M.L. destacamos el uso de Deep Learning, un conjunto de algoritmos o redes neuronales que replican el comportamiento humano con información no estructurada; particularmente útil en chatbots, que pueden entender preguntas muy complejas, mejorando la interacción con el cliente. Esta tecnología comenzó a ser utilizada fuertemente en diversos campos de la industria fintech como la evaluación de crédito, la detección de fraude, el asesoramiento financiero personalizado, el análisis de datos o la automatización de procesos.
En la actualidad las empresas encuentran una gran ventaja respecto a los modelos tradicionales de crédito a la hora de analizar grandes volúmenes de datos, especialmente los provenientes de fuentes no tradicionales. La I.A. permite ofrecer predicciones rápidas, mejorando significativamente la precisión y efectividad en la evaluación de riesgos crediticios.
Algunos casos de éxito son Morgan Stanley, que utiliza asistentes con I.A. generativa para wealth management, analizando más de 100.000 casos para generar respuestas y correos de seguimiento automáticamente. Bank of America la emplea para detectar fraudes mediante análisis de patrones sospechosos. Goldman Sachs la utiliza para desarrollo de código y pruebas, mientras que JP Morgan aplica diversas tecnologías para asesoría de inversión y gestión documental.
En América Latina, las empresas financieras están alcanzando un notorio crecimiento mediante la adopción de tecnologías de automatización y modelos de inteligencia artificial que mejoran la experiencia del usuario mediante respuestas rápidas y personalizadas, y optimizan la gestión de riesgos al analizar datos complejos. Además, facilitan la adquisición de nuevos clientes al evaluar su nivel de riesgo en tiempo real y ofrecer productos financieros personalizados. La I.A. también juega un papel crucial en la gestión de clientes morosos y en la implementación de estrategias de marketing más efectivas y dirigidas.
IA en el motor de decisiones
Un motor de decisiones es un software que automatiza y optimiza la toma de decisiones en la industria financiera. Utiliza datos de entrada como información financiera y comportamiento del cliente para crear un Credit Scoring, aplicando reglas y algoritmos para evaluar riesgos y personalizando operaciones según el perfil de cada cliente
La inteligencia artificial ha |mejorado significativamente este proceso mediante el uso de algoritmos avanzados de aprendizaje automático para analizar vastas cantidades de datos en tiempo real, identificar patrones complejos y hacer predicciones precisas. Según el sitio explodingtopics, el uso de Open AI en APIs tuvo un crecimiento de más del %9.000 en los últimos 5 años.
Además, facilita la personalización de decisiones, adaptándolas a las necesidades específicas de cada cliente, así como también mejora la detección de fraudes y la gestión de riesgos, optimiza los procesos operativos y reduce costos al automatizar tareas rutinarias y analizar datos de múltiples fuentes.
Algunos ejemplos de éxito son empresas como Enova, que trabaja con un modelo de Credit Scoring, o Discover Financial Services, que utiliza un sistema de captura de imágenes sin intervención humana para la evaluación crediticia, lo que puede llegar a reducir el tiempo de procesamiento en un 90%. Por su parte, Brighton ha logrado reducir en un 76% la demora en los pagos adaptando la comunicación de manera micro-segmentada a través de chatbots y mensajería personalizada. Esta tecnología también ha mejorado la identificación de clientes en riesgo de default, priorización, extracción automática y comparación de datos, análisis de smart contracts, automatización de la facturación, y en ventas y customer service.
En este sentido juega un papel importante el concepto de explainability, es decir la capacidad de un sistema de I.A. para hacer comprensibles sus decisiones y acciones a los humanos, algo crucial para garantizar transparencia y confianza en los resultados generados por algoritmos complejos. De esta manera permite a los usuarios entender cómo y por qué se llegó a una determinada conclusión, lo cual es especialmente importante en el sector financiero, donde las decisiones pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas. La explicabilidad ayuda a identificar y corregir posibles sesgos en los modelos, mejora la colaboración entre humanos y máquinas y facilita el cumplimiento de regulaciones y normativas de transparencia. Esto se logra a través de técnicas como los modelos interpretables, la visualización de datos y los métodos de análisis de impacto de variables, que descomponen las decisiones en componentes comprensibles para los usuarios finales.
La I.A. ha logrado también mejorar distintos aspectos como el email marketing, la predicción de abandonos de clientes y distintas acciones preventivas para evitar cancelaciones de servicios. Un ejemplo de éxito es la empresa aseguradora norteamericana Lemonade que a través de datos obtenidos de Internet of Things (internet en objetos cotidianos) ha logrado evaluaciones dinámicas de riesgos, automatización del procesamiento de documentación, detección de patrones preventivos para fraude, con una reducción del 90% en los tiempos de procesamiento. En el campo de las inversiones y trading, empresas como SFI, Vangu y Betterman han utilizado IA, a través de chatbots, para distintos procesos como management de portfolios, recomendaciones y monitoreo de finanzas personales.
Fuentes de datos para motor de decisiones
La integración de distintas fuentes es crucial en todo proyecto de I.A., ya que un mayor volumen permite un análisis más completo y preciso. Al combinar datos de diversas procedencias, como historiales de crédito, transacciones financieras y comportamiento del cliente, el motor de decisiones puede generar insights más detallados y relevantes. Esto mejora la capacidad de predecir riesgos, personalizar servicios y optimizar procesos, resultando en decisiones más informadas y efectivas. Además, la diversidad de datos ayuda a identificar patrones y tendencias que podrían pasarse por alto si se consideraran fuentes aisladas.
Un ejemplo destacado en la obtención de datos es CredoLab, la compañía de software nacida en Singapur, que está revolucionando el análisis de riesgos y la evaluación crediticia mediante la utilización de fuentes no convencionales, específicamente metadatos de smartphones y comportamientos web. En lugar de basarse únicamente en información crediticia tradicional, aprovecha más de 80.000 puntos de datos obtenidos de interacciones móviles y web con el consentimiento de los usuarios. Estos datos incluyen patrones de uso del dispositivo, permisos concedidos y la velocidad del dispositivo, los cuales son analizados mediante algoritmos de aprendizaje automático para generar puntuaciones crediticias y detección de fraudes en tiempo real. La tecnología de CredoLab permite a los prestamistas evaluar con mayor precisión el perfil de riesgo de los solicitantes, incluso aquellos que no tienen historial crediticio tradicional, como los trabajadores de la economía gig y los emprendedores. La I.A. permite aprovechar al máximo este tipo de información, lo cual no solo mejora la tasa de aprobación de créditos, sino que también reduce los costos de riesgo y aumenta la inclusión financiera al permitir a las instituciones evaluar a un mayor número de individuos previamente no bancarizados.
Datos como el uso del celular o las páginas visitadas, pueden ser una clave a la hora de crear estadísticas que permitan predecir comportamientos y elaborar un scoring de crédito. Otra técnica a destacar es el web scraping (extracción automática de datos de sitios web). Permite a las empresas financieras recopilar información actualizada y precisa sobre mercados, competidores y clientes. Un caso de uso es el otorgamiento de créditos a empresas pequeñas. Al integrar estos datos con modelos de I.A., se pueden mejorar la precisión de las decisiones, personalizar ofertas y prever comportamientos. Esto optimiza procesos como la evaluación de riesgos, la detección de fraudes y la gestión de carteras, potenciando el crecimiento y la competitividad en el sector financiero.
Conclusión
La inteligencia artificial está transformando la manera en la que funcionan los motores de decisiones, especialmente en empresas fintech, para lo cual es fundamental contar con un gran volumen de datos. Es importante basarse en diferentes fuentes, obtenidos de la mayor cantidad de procesos operativos posibles. Este enfoque integral permite a las empresas no solo mejorar la precisión y eficiencia de sus decisiones, sino también garantizar una evaluación de riesgos más robusta y una detección de fraudes más eficaz.
Integrar datos de diversas fuentes, como comportamientos del usuario, patrones de uso del dispositivo y transacciones financieras, enriquece los modelos de I.A. y lleva a una mejor personalización de productos y servicios.
Además, la capacidad de explicar las decisiones tomadas por estos motores refuerza la confianza y transparencia hacia los clientes y reguladores, asegurando un impacto positivo y sostenible en el sector financiero. Así, las empresas pueden optimizar sus operaciones, mejorar la experiencia del cliente y promover la inclusión financiera de manera más efectiva.
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