En México, ocho de cada 10 bancos usan IA.
Desde el teclado predictivo del celular, hasta su presencia en los agentes virtuales para mejorar la atención al cliente, la Inteligencia Artificial (IA) se ha desarrollado tanto que su implementación en los procesos de toma de decisiones y en la medición de riesgos en el sector financiero es cada vez más común.
“En México, 80 por ciento de los bancos ya utilizan IA para aumentar la eficiencia a través de chatbots y software para detección de fraude, 50 por ciento de las empresas están en proceso de transformación digital y otro 30 por ciento lo está implementando, de acuerdo con la empresa CloudCo”, refiere NDS Cognitive Labs.
La IA es capaz de predecir el comportamiento de acciones en la Bolsa, realizar evaluaciones de riesgo financiero y de clientes, con el fin de mitigar factores de riesgo que hay para empresas de esta industria.
Un ejemplo de ello, señala Gustavo Parés, director general de la empresa especializada, son las herramientas de Riesgo Cognitivo que permiten a inversionistas y evaluadores de riesgo tomar decisiones a partir de información estructurada y no estructurada para agregarla a sus propias metodologías”.
“A través del tiempo hemos mejorado la capacidad de integrar a más medios de comunicación y redes sociales, con el fin de poder analizar una mayor cantidad de datos y mejorar la eficiencia de la plataforma”.
Desarrollada desde hace cuatro años en México, la solución de Riesgo Cognitivo, ha mejorado los procesos de análisis de información y permite tener mayor asertividad en determinados parámetros, con niveles de eficiencia de hasta 98 por ciento.
“En este sentido, hasta un 30 por ciento de las decisiones financieras podrían llegar a tomarse con este tipo de tecnología y crear predicciones de hasta cinco días, de acuerdo a diversos indicadores de un negocio como, por ejemplo, el valor de las acciones”.
La evaluación de riesgos automatizada también es útil para crear perfiles de crédito a partir de la información proporcionada por el solicitante y los datos obtenidos de manera automática en internet y redes sociales, además de datos obtenidos de diferentes organismos públicos como el INEGI.
Esto permite a los bancos y diversos organismos financieros evaluar los riesgos de otorgar un préstamo sin tener que recurrir a otros intermedios, logrando un ahorro importante de tiempo y dinero.
Por otro lado, la implementación de la IA en el mercado de seguros permitirá que la obtención de pólizas sea mucho más viable para los clientes. Un informe de PwC predice que la IA automatizará la mayoría de las suscripciones de seguros antes de 2020, como las automotrices, residenciales, comerciales, de vida y de grupo, pues el uso de un software de análisis determina el riesgo de los clientes, la cobertura y el costo de la prima.
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