Inteligencia artificial y aprendizaje automático en finanzas: cómo los bots están ayudando a la industria

La inteligencia artificial y el ML están logrando grandes avances en las finanzas. Son la columna vertebral de diversas aplicaciones financieras, incluida la evaluación de riesgos, la gestión de activos, el cálculo de la calificación crediticia y la aprobación de préstamos.

Las empresas utilizan IA y ML:

Para tomar mejores decisiones basadas en datos Incrementa directamente tus ganancias Reducir la rotación de clientes Automatice las tareas repetitivas y mucho más

Teniendo en cuenta los puntos anteriores, no es de extrañar que empresas como Forbes y Venture Beat utilicen IA para predecir el flujo de caja y detectar fraudes.

En este artículo, presentamos las áreas del dominio financiero en las que AI y ML tienen un mayor impacto. También discutiremos por qué las empresas financieras deberían preocuparse e implementar estas tecnologías.

¿Qué es el aprendizaje automático y la IA en las finanzas?

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que le permite aprender y mejorar sin necesidad de programación. En pocas palabras, los científicos de datos entrenan el modelo MI con conjuntos de datos existentes y ajustan automáticamente sus parámetros para mejorar el resultado.

¿Por qué la IA es necesaria para la industria de pagos?

Según Statista, se espera que los pagos digitales crezcan a una tasa anual del 12,77 % y alcancen el 20 % en 2026. Esta gran cantidad de ingresos globales, realizados en línea, requiere un sistema de fraude inteligente.

Fuente: Inteligencia de Mordor

Tradicionalmente, para verificar la autenticidad del usuario, los sistemas de detección de fraude escanean los sitios web en función de factores como la ubicación, la identificación del comerciante, la cantidad gastada y más. Sin embargo, aunque este método es adecuado para algunas transacciones, no haría frente a aumentos en el monto de la transacción.

Y, al observar el auge de los pagos digitales, las empresas no pueden confiar en los métodos tradicionales de detección de fraudes para procesar los pagos. Esto da lugar a sistemas basados ​​en IA con funcionalidad avanzada.

Entonces, ¿cómo puede AI ayudar a la industria de pagos?

Una pasarela de pago impulsada por IA y ML analizará varios factores para evaluar la puntuación de riesgo. Estas tecnologías tienen en cuenta un gran volumen de datos (ubicación del comercio, zona horaria, dirección IP, etc.) para detectar anomalías inesperadas y verificar la autenticidad del cliente.

Además, el sector financiero, gracias a la IA, puede procesar transacciones en tiempo real, lo que permite que el sector de pagos procese grandes transacciones con alta precisión y baja tasa de error.

La industria financiera, incluida la banca, el comercio y otras empresas de tecnología financiera, utilizan la IA para reducir los costos operativos, mejorar la productividad, mejorar la experiencia del usuario y mejorar la seguridad. Beneficios de AI y ML en Finanzas

Los beneficios de AI y ML radican en su capacidad para trabajar con diversos conjuntos de datos. Entonces, echemos un vistazo a otras formas en que la IA y el ML están liderando el camino para esta industria:

Mejores conocimientos con la automatización:

Dada la forma en que las personas invierten su dinero en la automatización, la IA está teniendo un impacto significativo en el panorama de los pagos. Mejora la eficiencia y ayuda a las empresas a rediseñar y reconstruir sus procesos. Por ejemplo, las empresas pueden usar IA para reducir el tiempo de procesamiento de tarjetas de crédito (guía de procesamiento de tarjetas gettrx dot com para comerciantes), aumentar la automatización y mejorar el flujo de efectivo sin problemas. Decisión mejor informada:

Puede predecir el crédito, el préstamo, la seguridad, el intercambio, la cocina y la optimización de procesos con inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Error humano reducido:

El error humano siempre ha sido un gran problema; Sin embargo, con los modelos de aprendizaje automático, puede reducir el error humano en comparación con los humanos que realizan tareas repetitivas.

Autenticidad y Seguridad:

La integración de la seguridad y la usabilidad es un desafío que la IA puede ayudar a superar a la industria de los pagos. Los comerciantes y los clientes quieren un sistema de pago auténtico y fácil de usar.

Hasta ahora, los clientes tenían que realizar varias acciones para autenticarse y completar una transacción. Sin embargo, con la IA, los proveedores de pagos pueden facilitar las transacciones y los clientes corren un riesgo bajo.

Presión de trabajo reducida:

La IA puede realizar un alto volumen de manera eficiente; tareas que requieren mucha mano de obra, como eliminar datos rápidamente y formatear elementos. Además, las empresas basadas en IA son enfocadas y eficientes; tienen un costo operativo mínimo y se pueden utilizar en áreas como:

Roles centrados en el cliente