Descubra los modelos de Inteligencia Artificial (AI) más aplicables y sus casos de uso cruciales dentro de las organizaciones financieras.
El dominio de la Inteligencia Artificial (AI, por sus siglas en inglés) es de naturaleza experimental; donde la resolución de un problema involucra un proceso iterativo en el que un equipo construye diferentes modelos para cumplir gradualmente con las expectativas (en términos de exactitud o precisión) del cliente. Aunque es difícil saber de antemano qué modelo funcionará para un problema en particular, el objetivo de este artículo es discutir los modelos más utilizados en cinco casos de uso críticos dentro de la industria de servicios financieros.
Hacer coincidir diferentes fuentes de datos para el cierre y la conciliación es una de las tareas más frecuentes y que requieren más tiempo en todas las unidades de negocios en finanzas. Hay muchas entidades involucradas: numerosas cuentas bancarias, tipos de transacciones, divisas y varios formatos de archivo relacionados con un gran número de transacciones. Una vez que se implementan los flujos de datos (cuidando su calidad) y se utilizan técnicas, como la lógica difusa, para hacer coincidir entidades con pequeñas discrepancias (como ligeras variaciones en la ortografía), se pueden aplicar métodos probabilísticos como las redes bayesianas. Este tipo de red ayuda al sopesar la evidencia que respalda una coincidencia entre dos registros cuando hay incertidumbre involucrada. Las redes bayesianas también se pueden utilizar para cuentas a pagar; las facturas se pueden dirigir automáticamente al responsable de aprobar adecuado incluso si hay superposiciones de responsabilidades.
Crear una experiencia de usuario agradable es uno de los puntos clave de la AI. Mediante la agrupación en clústeres, es posible identificar segmentos de clientes de forma orgánica. Y una vez que se hayan definido sus segmentos, un árbol de clasificación puede explicar las características únicas de cada grupo. Para mejorar la experiencia del usuario (UX) en canales digitales, se debe seguir un proceso de experimentación continuo. Por ejemplo, considere una situación en la que desea aumentar el número de suscriptores de un servicio financiero en particular. La hipótesis es que proporcionar información interesante (por ejemplo, una ganancia potencial) motivará a las personas a suscribirse. El experimento consiste en enviar el 50% del tráfico a una experiencia en la que no obtienen la información hasta que se registran en el servicio, y el otro 50% a una experiencia en la que obtienen la información antes de suscribirse. Al rastrear las conversiones, se puede medir el impacto del cambio y se puede seleccionar la mejor opción como la experiencia predeterminada. En este escenario, los modelos de AI pueden ayudar a identificar hipótesis promisorias, particularmente con modelos tipo assemble (que se componen de múltiples modelos más débiles que se entrenan de forma independiente).
La evaluación del riesgo crediticio es una función fundamental en muchas organizaciones de servicios financieros. Con frecuencia se utilizan aproximadores universales (modelos capaces de representar la relación entre la variable de interés y las variables independientes) en forma de redes neuronales. Uno de los mayores desafíos aquí es recopilar un conjunto de datos completo y de alta calidad para realizar el entrenamiento, de modo que una red neuronal pueda detectar relaciones sutiles entre variables y proporcionar clasificaciones detalladas.
Optimizar el rendimiento de los activos de los clientes es una parte clave de una gestión patrimonial exitosa. El aprendizaje por refuerzo proporciona una forma de expresar restricciones complejas y las construcciones de costos y beneficios. Mezclada con la computación evolutiva, una función objetiva que captura costos, beneficios y limitaciones guía la evolución de los cromosomas binarios que, en última instancia, informarán una decisión relacionada con los activos del cliente.
La automatización de procesos a escala puede proporcionar una ventaja competitiva y permitir que los analistas se concentren en actividades y decisiones más estratégicas. La automatización robótica de procesos (RPA) representa una gran oportunidad para ganar productividad y evitar errores en las tareas que comprenden el manejo de datos; desde tareas simples, como el envío automático de facturas por correo electrónico a los clientes, hasta interacciones complejas con sistemas internos que involucran reconocimiento de imágenes y juicio. Los candidatos ideales para RPA incluyen: (a) onboarding; (b) asientos de diario; (c) cierre financiero y (d) conciliaciones. RPA también ayuda a las organizaciones financieras a interactuar con los sistemas heredados, garantizar el cumplimiento de regulaciones y, principalmente, redirigir el talento humano a tareas que involucran intuición, creatividad e inteligencia social. Es importante notar que las implementaciones de RPA con frecuencia exigen módulos de AI para ejecutar pasos particulares en el proceso que implican un razonamiento complejo.
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