Las técnicas de Inteligencia Artificial y Machine Learning se están convirtiendo en un apoyo imprescindible para las empresas del sector de la banca. Esta tecnología puede usarse para reducir el riesgo de la compañía a la hora de conceder un crédito, detectar actividades fraudulentas o posibles impagos, mejorar la seguridad, dar un servicio rápido y personalizado a los clientes, o mejorar la rentabilidad de su red comercial de sucursales.
Estas tecnologías existen desde hace décadas, pero es ahora cuando pueden sacar su máximo potencial y valor gracias a la capacidad de computación actual y la cantidad de datos disponibles. En definitiva, el Big Data ha conseguido que los algoritmos de predicción y demás modelos sean mucho más exactos.
Aunque como comentábamos en el artículo “Calidad o cantidad de datos, qué es más importante para la IA”, los resultados de los modelos dependerán de la calidad de los datos utilizados. Por eso las compañías deben decidir qué datos y variables son realmente relevantes para el modelo, y cuáles no.
A la hora de conceder o no un crédito, la entidad financiera realiza un análisis de riesgos para saber si el riesgo es asumible y tomar la decisión oportuna. Este proceso se ha ido complicando en los últimos años, generando grandes pérdidas económicas derivadas de fallos en los modelos de medición de los riesgos y en los procesos de toma de decisiones.
Los modelos de Machine Learning pueden ayudar enormemente a mejorar la toma de decisiones en riesgo crediticio, creando un credit scoring para cada uno de los clientes de la cartera. Según el Índice Gini, utilizar técnicas de Machine Learning aumenta el poder de predicción de un 50%-60% a más de un 90% de acierto. Lo que reduce el riesgo notablemente para las entidades financieras.
Aun así, actualmente menos del 20% del total de empresas del sector bancario utiliza Inteligencia Artificial, Machine Learning o automatización de procesos para la gestión de riesgos. Aunque el porcentaje aumenta cuando hablamos de las compañías líderes del mercado. Cerca del 60% de las grandes compañías del sector utilizan técnicas de analítica avanzada de datos para tomar decisiones en el ámbito de la gestión de riesgos. Cifras que seguirán aumentando los próximos años.
Estas técnicas analíticas también se pueden utilizar para detectar con antelación un posible impago, permitiendo a la compañía actuar antes de que ocurra.
O en materia de ciberseguridad, detectando y frenando ataques y fraudes, como por ejemplo robos de información, suplantación de identidad de usuarios, ataques víricos masivos y demás vulneraciones de seguridad.
También se aplican estas técnicas analíticas en soluciones de front office, como la tecnología biométrica para que los clientes accedan a la banca online, o asistentes virtuales/Chatbots para el servicio de atención al cliente.
Si quieres saber más sobre cómo las técnicas de Machine Learning, Inteligencia Artificial y Analítica Avanzada ayudan al sector de la banca, mira nuestros post de ‘Banca & Seguros’. También puedes contactar directamente con nosotros, y estaremos encantados de ayudarte.
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