En los últimos años uno de los cambios más significativos en el sector bancario ha sido el gran volumen de datos disponibles y la velocidad a la que se procesan, así como la necesidad de responder rápidamente a los cambios del mercado.
La Inteligencia Artificial se presenta como el aliado fundamental del sector de cara a superar sus mayores retos.
Los tres mayores obstáculos a los que se enfrenta el sector bancario
Hoy en día los mayores obstáculos para la IA empresarial en el sector bancario no es una cuestión de poner en producción modelos de Machine Learning. Las dificultades más recurrentes son: La administración de datos: aunque aparentemente simple es una pieza fundamental para permitir que la organización saque el máximo provecho de los datos de abajo hacia arriba, democratizando el uso de datos en todos los equipos y roles. La normativa: La normativa representa un reto evidente y único, los bancos de vanguardia saben cómo permitir al personal trabajar con los datos dentro de los límites de una estrategia de gobierno del dato bien definida, eligiendo las herramientas adecuadas. Aunque las formas de obtener y utilizar los datos personales sean limitadas. La gestión de riesgos de modelos: es compleja en sí misma, pero aún más cuando los equipos de validación de riesgos observan modelos de diferentes organizaciones o grupos de la empresa, cada uno de los cuales tiene sus respectivos procesos y herramientas. Casos de uso de Inteligencia Artificial en los bancos
Detección de fraude: se aplica para detectar fraudes en cajeros automáticos, en la emisión de cheques sin fondos o amenazas internas, la detección de fraude consiste en encontrar patrones de interés (valores atípicos, excepciones, peculiaridades, etc.).
Estos patrones se desvían del comportamiento esperado dentro de los conjuntos de datos. El uso de múltiples tipos y fuentes de datos es lo que permite a los bancos ir más allá de las anomalías puntuales para identificar anomalías contextuales o colectivas más sofisticadas que apuntan a actividades fraudulentas. Evaluación de conjuntos de datos alternativos: con el aumento de datos disponibles para la venta, los equipos de investigación necesitan una forma de analizar rápidamente esos datos para identificar la limpieza y el valor antes de comprar. El aprendizaje automático, particularmente a través de una plataforma de ciencia de datos es un buen caso de uso aquí, ya que permite a los equipos de investigación cargar datos rápidamente, identificar valores que falten, unir nuevos conjuntos de datos y ejecutar modelos de aprendizaje automático automatizados para determinar el valor predictivo de los datos. Recomendar y vender más: para los servicios financieros (y la banca minorista en particular), en los que las acciones de marketing están orientadas culturalmente al producto, el mensaje correcto para el cliente es primordial. El uso de la inteligencia artificial para observar grandes cantidades de datos diversos para determinar qué productos o servicios deben recomendarse a alguien en un momento determinado en función de las últimas interacciones puede ser muy ventajoso para los bancos que aprovechan esta forma de hiperpersonalización. Pronóstico de riesgo y pérdida de crédito: el aprendizaje automático puede aumentar el poder predictivo al analizar más datos de más fuentes y más rápido, para tomar decisiones crediticias (a menudo mejor que un analista humano). Además, los modelos que determinan los riesgos de crédito y las pérdidas se vuelven más transparentes e interpretables para el personal profesional, incluso para aquellos sin experiencia técnica.
La buena noticia es que los bancos no necesitan empezar desde cero para iniciar el journey hacia la IA empresarial. De hecho, ya tienen muchas de las piezas en su lugar, incluidos los empleados, skills y líneas de negocio por lo que están en una posición ideal para seguir explotando datos al máximo nivel.
Referencias:
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