La Inteligencia Artificial (IA) ha demostrado ser una herramienta poderosa para el sector financiero, impulsando la eficiencia, la precisión y la rentabilidad en diversas áreas. En 2023, la IA ha encontrado aplicaciones innovadoras en cinco áreas clave del sector financiero: detección de fraudes, gestión de riesgos, extracción de contenido de documentos, mapeo regulatorio y manejo de incidentes. Este análisis se basa en el informe AI Aplicada en Servicios Financieros” de Globant (2023).
1. Detección de fraudes
La IA ha revolucionado la detección de fraudes en el sector financiero. A través del análisis de información y detección de patrones en el comportamiento de los clientes, la IA puede revelar anomalías o fraudes. Por ejemplo, puede detectar transacciones bancarias en áreas geográficas inusuales o alejadas de los lugares frecuentados por el usuario. Según una encuesta de la EIU de los ejecutivos de TI en el sector bancario citada en el informe de Globant, la detección de fraudes es la principal aplicación de la IA en la banca. Estos son algunos de sus usos específicos:
1.1. SEON
SEON es una plataforma de prevención de fraudes que utiliza el aprendizaje automático para detectar y prevenir fraudes en tiempo real. Ofrece una variedad de características como la puntuación de fraude, en la que SEON asigna una puntuación de fraude a cada transacción, ayudando a las empresas a identificar y prevenir transacciones de alto riesgo. También envía alertas a las empresas cuando detecta actividad sospechosa y permite a las empresas crear reglas para prevenir tipos específicos de fraude, como contracargos o toma de cuentas.
1.2. Signifyd
Signifyd es una plataforma de prevención de fraudes que ayuda a las empresas a reducir las pérdidas por fraude. Ofrece un motor de decisión que utiliza aprendizaje automático para evaluar el riesgo de fraude en cada transacción. También ayuda a las empresas a gestionar disputas y recuperar fondos de transacciones fraudulentas, y proporciona inteligencia de fraude para mejorar las estrategias de prevención de fraudes.
1.3. Sift
Sift es una plataforma de prevención de fraudes que ayuda a las empresas a proteger a sus clientes y a sus negocios del fraude. Utiliza el aprendizaje automático para detectar fraudes en tiempo real, ofrece una variedad de herramientas para ayudar a las empresas a prevenir fraudes, como reglas de fraude, puntuación de riesgo y alertas, y proporciona a las empresas información sobre tendencias de fraude para mejorar la protección.
1.4. Kount
Kount es una plataforma de prevención de fraudes que ayuda a las empresas a protegerse del fraude en línea. Ofrece una variedad de características como la puntuación de fraude, en la que Kount asigna una puntuación de fraude a cada transacción, ayudando a las empresas a identificar y prevenir transacciones de alto riesgo. También envía alertas a las empresas cuando detecta actividad sospechosa y permite a las empresas crear reglas para prevenir tipos específicos de fraude, como contracargos o toma de cuentas.
1.5. LexisNexis Emailage
Emailage es una plataforma de prevención de fraudes que ayuda a las empresas a protegerse del fraude por correo electrónico. Verifica las direcciones de correo electrónico para ayudar a las empresas a prevenir que los estafadores creen cuentas falsas, asigna una puntuación de reputación a cada dirección de correo electrónico, ayudando a las empresas a identificar y prevenir correos electrónicos de estafadores conocidos, y envía alertas a las empresas cuando detecta correos electrónicos sospechosos.
1.6. Iproov
iProov es un proveedor de confianza de soluciones de verificación y autenticación biométrica facial que están completamente optimizadas para la usabilidad, seguridad y privacidad. Las organizaciones dependen de las defensas de iProov contra las amenazas biométricas en evolución mientras brindan una experiencia de usuario intuitiva.
2. Gestión de riesgos
La IA también juega un papel crucial en la gestión de riesgos. Los sistemas inteligentes permiten a los bancos adaptarse y comunicarse de forma más rápida y eficaz. Puede centralizar datos, mejorar la toma de decisiones y adaptarse rápidamente a los cambios en el escenario financiero. Estas son algunas de las plataformas enfocadas en gestión de riesgo que usan IA:
2.1. RapidMiner
RapidMiner es una plataforma basada en la nube que proporciona una amplia gama de herramientas de inteligencia artificial para la gestión de riesgos. RapidMiner se puede utilizar para identificar y evaluar riesgos, desarrollar estrategias de mitigación de riesgos y mejorar el cumplimiento de las regulaciones. Esta plataforma provee:
Minería de datos: sirve para extraer grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias que puedan indicar posibles riesgos.
Aprendizaje automático: se puede utilizar para construir modelos de aprendizaje automático que se pueden utilizar para predecir riesgos.
Puntuación de riesgos: permiten calificar los riesgos de manera que se puedan priorizar.
Mitigación de riesgos: sirve para desarrollar estrategias de mitigación de riesgos.
Cumplimiento: RapidMiner se puede utilizar para ayudar a los bancos a mantenerse al día con los complejos requisitos regulatorios.
2.2. Falcon Fraud Manager
Falcon Fraud Manager de FICO es una plataforma de prevención de fraudes que utiliza la inteligencia artificial para identificar y prevenir transacciones fraudulentas. Puede ayudar a los bancos a reducir las pérdidas por fraude y mejorar la satisfacción del cliente. Estas son algunas de las características de Falcon Fraud Manager de FICO:
Detección de fraudes: Falcon Fraud Manager de FICO puede detectar transacciones fraudulentas en tiempo real.
Prevención de fraudes: puede prevenir que se completen transacciones fraudulentas.
Investigación de fraudes: Ayuda a los bancos a investigar transacciones fraudulentas.
Soporte al cliente: Ayuda a los bancos a proporcionar soporte al cliente a los clientes que se han visto afectados por el fraude.
3. Extracción de contenido de documentos
La IA se utiliza para obtener información relevante de grandes conjuntos de documentos, como contratos. Muchas instituciones financieras aún manejan documentos físicos o faxes que deben digitalizarse, categorizarse y enviarse a los equipos apropiados para su revisión. La IA puede automatizar este proceso, ahorrando tiempo y reduciendo errores.
Estas son algunas plataformas que se usan para tal finalidad:
3.1. Parascript
Esta empresa ofrece un software de extracción de datos que puede ayudar a las instituciones financieras a digitalizar sus documentos físicos utilizando la visión por computadora. La IA en su software se entrena con millones de escaneos de documentos como formularios de reclamaciones de seguros, contratos de préstamos y formularios de impuestos. Estos escaneos se etiquetan con detalles como si una reclamación estaba bajo una cantidad determinada, si un préstamo se pagó a tiempo, o si un formulario de impuestos era de un año determinado. Luego, estos escaneos etiquetados se ejecutan a través del algoritmo de aprendizaje automático del software, lo que permite al algoritmo discernir secuencias y patrones que indican una pequeña reclamación, un préstamo impago, o una fecha determinada, por ejemplo.
3.2. MRI Contract Intelligence
Es un software que puede ayudar a las instituciones financieras a digitalizar sus documentos utilizando la visión por computadora. Su IA se entrena en cientos de miles de documentos financieros, como préstamos no productivos, acuerdos de préstamos y documentos de hipotecas. Los usuarios pueden luego buscar en el software cualquier dato relacionado con los elementos escaneados, como cuántos préstamos abiertos superan una cierta cantidad, cuántos préstamos se iniciaron en una semana determinada, cuántas hipotecas hay que superan una suma principal determinada.
3.3. iManage
iManage ofrece un software llamado ISDA MA, CSA Robot, que puede ayudar a las empresas de servicios financieros a digitalizar fácilmente sus documentos y a actualizar los escaneos digitales de esos documentos según sea necesario utilizando el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. El modelo de aprendizaje automático detrás del software se entrena en decenas de miles de documentos del acuerdo maestro de la Asociación Internacional de Swaps y Derivados (ISDA) y los Anexos de Apoyo de Crédito (CSA). Un empleado entonces podría buscar un documento de ISDA o CSA que necesite ser actualizado en base a los datos de negocio de la base de datos de la empresa cliente.
3.4. AlphaSense
AlphaSense ofrece un software que puede ayudar a los bancos y a las empresas de servicios financieros a buscar fácilmente a través de grandes cantidades de documentos financieros utilizando el procesamiento del lenguaje natural. La IA en su software se entrena en decenas de miles de documentos financieros, como contratos o recibos, y luego determina cuáles son los más relevantes para la búsqueda de palabras clave del usuario.
4. Mapeo regulatorio
El mapeo regulatorio es otro área donde la IA ha demostrado ser útil. Al igual que con la extracción de contenido de documentos, la IA puede obtener información relevante de grandes conjuntos de documentos. Esto es particularmente útil para mantenerse al día con las regulaciones financieras en constante cambio y garantizar el cumplimiento. Estas son algunas aplicaciones enfocadas en este segmento:
4.1. BME Regulatory Compass
El BME Regulatory Compass es una suite integral de soluciones que abarca la normativa de cumplimiento obligatorio para los diversos procesos de la cadena operativa de los mercados financieros, desde la precontratación hasta la poscontratación. Ayuda a cumplir con las exigencias de transparencia y calidad en los diversos marcos regulatorios nacionales e internacionales.
4.2. inMoment
InMoment ha desarrollado un enfoque de IA para el cumplimiento regulatorio que combina la IA con otras tecnologías y expertos en el negocio. Han construido una plataforma integral que incluye tres herramientas: un analizador de datos semiestructurado, análisis de texto y algoritmos de procesamiento de lenguaje natural. Estas herramientas permiten a InMoment analizar rápidamente documentos financieros largos y extraer todos los datos para su análisis posterior.
5. Manejo de Incidentes
Finalmente, el informe de Globant destaca que la IA se utiliza en el manejo de incidentes, donde puede sugerir la mejor respuesta a los agentes que administran canales de conversación o responden correos electrónicos en función de la información contextual de los clientes, la categorización de incidentes y los libros de ejecución estándar.
5.1. Vectra AI
Es una plataforma de detección de amenazas cibernéticas impulsada por IA, que automatiza la detección de amenazas, revela atacantes ocultos específicamente dirigidos a instituciones financieras, acelera las investigaciones después de los incidentes e incluso identifica información comprometida.
5.2. Jumio
La plataforma KYX de Jumio ayuda a las empresas a establecer confianza con los clientes en línea. La plataforma valida la identidad del cliente con reconocimiento facial, verifica a los clientes para asegurarse de que cumplen con las regulaciones financieras y evalúa continuamente el riesgo. Además, la plataforma analiza la identidad de los clientes existentes a través de la autenticación biométrica y el monitoreo de transacciones.
5.3 Darktrace
La plataforma de aprendizaje automático de Darktrace analiza los datos de la red y crea cálculos basados en probabilidades, detectando actividad sospechosa antes de que pueda causar daño en algunas de las firmas financieras más grandes del mundo.
El futuro de la IA en los servicios financieros y la banca
La IA continuará aumentando su presencia en la industria de servicios financieros y bancarios, ya que es una tecnología transformadora que ofrece ventajas muy necesarias y beneficios deseados para el mundo financiero. De acuerdo con el WEF, las instituciones financieras solo encontrarán diferenciación a través del montaje, la ejecución y las relaciones. Estos elementos tendrán un impacto en el estándar competitivo a través de pilares financieros como la eficiencia operativa, el desarrollo de productos, la conectividad, el acceso a datos y la comodidad del cliente.
La IA ya no será opcional para seguir siendo competitivos, diferenciados e innovadores en un mercado sobrepoblado. La IA conformará la arquitectura de las instituciones financieras en un futuro cercano, lo que les permitirá convertirse en industrias cruzadas, intercambiar datos y acelerar la productividad. Esto también creará interdependencia e interoperabilidad entre instituciones, empresas y organizaciones. Sin embargo, las nuevas capacidades tecnológicas y las posibilidades de la reinvención de la industria financiera vendrán acompañadas de importantes desafíos éticos, sociales y ambientales.
A pesar de los desafíos, el apetito por la aceptación es alto y las organizaciones están adoptando una nueva forma de usar la IA. La inteligencia artificial pasará de ser una tecnología utilizada por el departamento de TI a extenderse por toda la organización. Por ejemplo, los cambios en las tasas de interés representan mucho trabajo para adaptarlas a diferentes clientes de acuerdo al riesgo. La IA hace que este proceso sea mucho más efectivo y se volverá crítico para los departamentos comerciales y de riesgos en los próximos años.
Una encuesta de ejecutivos de TI en el sector bancario encontró que tiene una “estrategia clara” por adoptar la IA para desarrollar nuevos productos y servicios. Sin embargo, deben equilibrar la tecnología emergente con regulaciones estrictas mientras mantienen la confianza del cliente. De los bancos está de acuerdo en que la complejidad y los riesgos asociados con el manejo de datos personales para proyectos de IA a menudo superan los beneficios para la experiencia del cliente.
