IA en Fintech: Desafíos y Soluciones 2023

Fintech tiene un gran potencial para convertirse en un importante disruptor en los servicios financieros. La influencia de la IA en fintech está creciendo rápidamente y no ha mostrado signos de desaceleración. A medida que avance la inteligencia artificial y sus subconjuntos, la veremos aplicada a una gama más amplia de funciones financieras y bancarias.

Hay muchos ejemplos de bancos, firmas de inversión y empresas financieras que invierten en soluciones fintech impulsadas por IA. Las empresas pueden automatizar tareas repetitivas, mejorar las predicciones, gestionar riesgos y realizar cálculos en tiempo real para pronosticar el rendimiento con IA. A pesar de sus muchos beneficios, la IA enfrenta una serie de desafíos relacionados con su implementación en fintech.

Este artículo es para ejecutivos de alto nivel de empresas financieras curiosos sobre las tendencias de fintech, las aplicaciones de IA en fintech, sus desafíos y algunas soluciones inteligentes. Empecemos.

¿Cuáles son las tendencias clave en fintech 2023?

Fintech es una industria relativamente nueva y, como cualquier sector en crecimiento, se verá afectada por una serie de cambios en los próximos años. El crecimiento de Fintech y la disrupción de la industria llegaron para quedarse, ya que los consumidores buscan formas más rápidas y convenientes de realizar compras y pagos. El sector fintech no solo se centra en las transacciones financieras, sino que también brinda otros servicios como la ciberseguridad y el comercio electrónico.

Las finanzas integradas y la facilidad de los pagos transfronterizos han sido temas candentes en las finanzas desde hace algún tiempo y continúan siéndolo con nuevas aplicaciones como Liink de JP Morgan y RippleNet. Del mismo modo, el espacio criptográfico está madurando a un ritmo acelerado y ahora más países están reconociendo las criptomonedas como moneda de curso legal. Las inversiones de Fintech AI también se han disparado con el tamaño del mercado creciendo a $ 11.59 mil millones de solo $ 9.15 mil millones del año pasado en 2023 a una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) de 26.8%.

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Beneficios de usar IA en Fintech

La IA tiene el potencial de mejorar la forma en que hacemos negocios. Se puede utilizar para automatizar procesos, agilizar la comunicación y aumentar la eficiencia en toda la organización. Los resultados de la tecnología de inteligencia artificial en las finanzas no son diferentes.

La IA puede ayudar a los bancos con los esfuerzos de gestión de riesgos, cumplimiento y detección de fraude mediante el uso de algoritmos de aprendizaje profundo que identifican patrones en los datos financieros que indican actividad ilícita. Además, la IA puede ayudar a los bancos a desarrollar estrategias mediante la aplicación de herramientas de análisis de big data, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Aplicaciones de la IA en Fintech

Uno de los principales usos de la IA en las finanzas es hacer predicciones más precisas. Por ejemplo, una empresa puede usar software de inteligencia artificial para predecir cuántas ventas tendrá el próximo trimestre en función de los datos sobre las cifras de ventas de trimestres anteriores. La empresa podría usar esta información para optimizar las operaciones al decidir qué productos vender y cuándo.

Una estrategia comercial impulsada por IA puede ser más rentable que una impulsada por humanos porque utiliza más datos para hacer predicciones y encontrar patrones que los humanos podrían no ver. Esto puede ayudar a los inversores a tomar mejores decisiones de inversión.

La IA se puede utilizar para ayudar a los bancos a gestionar mejor los riesgos en el mercado financiero. Por ejemplo, la IA se puede utilizar para detectar patrones comerciales inusuales que indican un comportamiento fraudulento. Esto permite a los bancos prevenir el lavado de dinero y otras actividades ilegales mediante la identificación de patrones comerciales sospechosos. La evaluación del riesgo crediticio es otra área en la que la IA ha marcado una gran diferencia debido a su capacidad para predecir el comportamiento.

AI también puede ayudar a los bancos a comprender mejor las correlaciones entre varios mercados, como acciones y bonos, y tomar decisiones más informadas sobre cuánto capital deben asignar a diferentes activos.

La IA principal en los desafíos de fintech

Escalabilidad y sensibilidad de datos

Escalar las tecnologías de IA para la industria financiera plantea un desafío debido a la gran cantidad de datos que deben administrarse. Cuando se trata de administrar información financiera, la sensibilidad de los datos también es un factor importante, lo que hace que las medidas de seguridad sólidas sean esenciales. Esto puede ser difícil de lograr, ya que las instituciones financieras deben lograr un delicado equilibrio entre proteger los datos confidenciales de los clientes y garantizar que los algoritmos de IA puedan acceder a suficiente información para hacer predicciones precisas.

Para superar este desafío, es posible que las instituciones financieras deban invertir en sistemas de seguridad integrales que incluyan métodos de autenticación avanzados, tecnologías de encriptación y software de detección de fraude. Además, es posible que los ingenieros deban implementar técnicas de aprendizaje automático, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje reforzado, para garantizar que los algoritmos de IA puedan identificar con precisión cualquier anomalía o riesgo en tiempo real. De esta forma, las instituciones financieras pueden minimizar la exposición al riesgo mientras aprovechan la IA.

Cumplimiento y seguridad

La industria financiera está altamente regulada y sujeta a estrictos estándares de cumplimiento. Cuando se trata de implementar IA, hay varios desafíos que deben abordarse.

El desafío principal es cumplir con las normas de cumplimiento. Las empresas deben asegurarse de que sus sistemas de IA cumplan con todas las leyes y regulaciones pertinentes, o podrían enfrentar sanciones significativas. Esto significa que los equipos de IA no solo deben comprender cómo las regulaciones actuales afectan sus sistemas, sino que también deben mantenerse al tanto de cualquier cambio en las regulaciones que pueda afectar sus sistemas.

Otro desafío clave es la seguridad de los datos. Las instituciones financieras procesan y almacenan información confidencial, y deben asegurarse de que sus sistemas de inteligencia artificial sean lo suficientemente seguros y confiables para proteger estos datos contra posibles atacantes. Esto significa introducir medidas sólidas como protocolos de encriptación, procesos de autenticación y procedimientos de almacenamiento seguro de datos.

Escasez de talento de IA

No es suficiente solo crear soluciones de IA para la industria financiera: las empresas también deben tener el talento adecuado para que esas soluciones funcionen. Desafortunadamente, existe una grave escasez mundial de talento en IA, y las instituciones financieras están sintiendo la presión.

La escasez de profesionales de IA se debe a una serie de factores, que incluyen:

• Falta de profesionales y graduados con un conjunto de habilidades de IA capaz
• Competencia de empresas tecnológicas más grandes con más recursos
• Brecha de habilidades entre la cosecha actual de profesionales de IA y lo que la industria necesita

Las empresas de la industria de servicios financieros deben ser estratégicas cuando se trata de contratar y retener expertos en IA. Deben ofrecer salarios y beneficios competitivos para los mejores talentos, así como brindar educación y capacitación continuas para mantenerse a la vanguardia. Además, las empresas pueden buscar fuera de su sector para contratar empleados de empresas tecnológicas u otras industrias.

La seguridad cibernética

El uso de la IA en los servicios financieros conlleva un mayor riesgo de ciberataques, por lo que no se puede subestimar la importancia de la ciberseguridad. Para proteger a los clientes del fraude y el robo de datos, las organizaciones deben invertir en medidas de seguridad sólidas y crear defensas contra actores malintencionados.

La IA se puede utilizar con fines de autenticación, con sistemas de reconocimiento facial y reconocimiento de voz que brindan un nivel adicional de seguridad. Sin embargo, estos sistemas deben optimizarse para garantizar la precisión y proteger contra el uso indebido por parte de los piratas informáticos.

Las organizaciones también deben asegurarse de estar protegidas contra violaciones de datos e implementar medidas como el cifrado para salvaguardar la información confidencial de los clientes. También se deben realizar auditorías de seguridad periódicas para identificar posibles vulnerabilidades en la infraestructura de TI de una empresa.

Transparencia, explicabilidad y confianza

En una industria que depende en gran medida de la confianza, puede ser difícil generar confianza en el cliente cuando se trata de IA. Dado que los modelos de IA suelen ser complejos, es posible que los clientes no puedan rastrear fácilmente cómo se tomaron las decisiones o cómo se utilizó su información. Esta falta de visibilidad puede hacer que los clientes desconfíen de confiar en los sistemas financieros impulsados ​​por IA.

Otro desafío con AI en fintech es su explicabilidad. Si bien es posible proporcionar una lista de entradas y salidas, es mucho más difícil para los clientes comprender por qué se tomó una decisión o por qué se usaron sus datos de una manera particular. Sin explicabilidad, existe el riesgo de que los clientes sientan que sus decisiones son siendo hecho sin su entrada.

¿Cómo superar los desafíos de la IA en fintech?

Desarrollar una comprensión de la IA

Uno de los primeros pasos que las empresas deben tomar al explorar la IA es comprender sus capacidades. Muchas organizaciones no tienen una buena comprensión de cómo se puede utilizar con éxito la IA y sus limitaciones. Por lo tanto, las organizaciones deberían invertir en educar a sus empleados sobre los matices de la IA y cómo aplicarla.

Inversión en Infraestructura

Otro paso importante es invertir en infraestructura que pueda respaldar la implementación de IA. Esto puede incluir hardware, software y personal que pueda administrar y operar el sistema correctamente. Si faltan recursos organizacionales, la contratación de consultores externos también puede garantizar que las soluciones de IA se puedan implementar de manera eficiente.

Seguridad de datos

La industria financiera es una de las industrias más reguladas y por una buena razón; la seguridad de los datos es esencial para la confianza del cliente y el éxito a largo plazo. Como tal, las empresas no deben pasar por alto la seguridad de los datos al incorporar soluciones de IA en sus procedimientos operativos. La adopción de protocolos de seguridad estrictos, como el cifrado, el control de acceso, la autenticación y el enmascaramiento de datos, ayudará a mantener la información del cliente a salvo de amenazas o infracciones de seguridad.

El papel de la ética y la confianza en los servicios financieros impulsados ​​por IA

AI promete revolucionar los servicios financieros, pero es importante considerar el papel de la ética. La confianza es un elemento clave en cualquier servicio financiero y, si bien los avances de la IA pueden mejorar la precisión y la velocidad de los procesos de toma de decisiones, también pueden presentar desafíos.

El desarrollo de la inteligencia artificial también debe tener en cuenta consideraciones éticas. En particular, debe estar diseñado de tal manera que no discrimine a ciertos grupos o individuos.

Los sistemas de IA deben seguir siendo responsables de sus decisiones y explicar por qué se tomaron ciertas acciones cuando sea necesario. Esto ayudará a aumentar la confianza en los servicios financieros impulsados ​​por IA y garantizará que nadie sea tratado injustamente.

El potencial de la IA en fintech para el futuro

El potencial de la IA en fintech es inmenso. La IA puede automatizar tareas rutinarias y mundanas, lo que permite a los profesionales financieros concentrarse en tareas más complejas. También puede ayudar a aumentar la precisión y la eficiencia en los servicios financieros, reduciendo costos y aumentando las ganancias.

La IA también tiene el potencial de abrir canales de comunicación con los clientes, incluidos chatbots y asistentes virtuales. Esto podría conducir a una experiencia del cliente más personalizada, lo que puede ayudar a las empresas a comprender mejor las necesidades y preferencias de los clientes.

Finalmente, la IA tiene el potencial de revolucionar la detección de fraudes al analizar grandes cantidades de datos de manera rápida y precisa. Al hacerlo, puede detectar actividades o transacciones sospechosas que de otro modo pasarían desapercibidas. La IA también se puede utilizar para la evaluación de riesgos, el modelado predictivo y otros análisis sofisticados que pueden reducir el riesgo de fraude u otros delitos financieros.

Línea de fondo

Los desafíos que surgen con el desarrollo de IA para la industria fintech no deben ignorarse. Con el potencial de una mayor eficiencia, precisión mejorada y ahorro de costos, está claro que la IA tiene mucho que ofrecer a la industria. Sin embargo, para implementar la IA con éxito, es esencial que las organizaciones financieras se aseguren de que se toman las medidas adecuadas para garantizar la privacidad, la precisión y el cumplimiento. Un enfoque en la experiencia del cliente es crucial.