La Inteligencia Artificial (IA) se está convirtiendo en una de las tecnologías más importantes para las empresas financieras de todo tipo. La capacidad de responder más rápido que las personas, de automatizar procesos a través de IA, permite a las empresas hacer más con menos y expandir sus operaciones. También les brinda la posibilidad de ofrecer servicios más avanzados y más oportunos. Y cuando la automatización puede escalar con una organización, esto puede transformar completamente las operaciones diarias.
Eficiencia…
La IA permite a las empresas financieras automatizar muchos procesos rutinarios. Este es el caso de Trintech, una empresa global que ofrece software de contabilidad especializado. A través de su inversión en IA ejecutada en servidores Dell EMC PowerEdge con procesadores Intel Xeon, la compañía ha podido utilizar bots para servicios financieros y de contabilidad habituales. Esto, a su vez, ha triplicado el número de clientes que la empresa puede atender.
Además, utilizando la tecnología adecuada se puede aumentar la eficiencia de la Inteligencia Artificial. Trintech, por ejemplo, logró un incremento del 350% en el trabajo realizado por los equipos de infraestructura y operaciones gracias a la automatización y la eficiencia operativa proporcionada por Dell EMC OpenManage Enterprise a nivel mundial. También experimentó un crecimiento del 700% en IOPS mediante el empleo de Dell EMC vSAN Ready Nodes en una solución all-flash.
La unión de la Inteligencia Artificial con la tecnología adecuada crea una poderosa combinación
Por otra parte, la IA permite a las empresas responder más rápido a la hora de proteger a sus clientes. Pensemos en el fraude con tarjetas de crédito. Según la Federal Trade Commission este tipo de estafas aumentaron un 44% entre 2019 y 2020. Con los billones de dólares que las compañías de tarjetas mueven a través de sus sistemas, se perfilan como los principales objetivos de fraude. Identificar y prevenirlo es fundamental para el balance final y para la satisfacción del propio cliente.
Eficiencia y precisión es lo que aporta la IA a las organizaciones financieras al automatizar sus procesos
En este sentido, la automatización a través de IA brinda la posibilidad a estas organizaciones de tomar miles de millones de decisiones de riesgo crediticio y de fraude en tiempo real. Ser capaz de identificar ágilmente anomalías y responder más rápido que los estafadores, se antoja esencial para proteger a los usuarios. Pero esto es solo una parte de la ecuación. Tomar una decisión precisa y acertada también es crucial.
… y precisión
Los clientes que no pueden completar una transacción porque ha sido rechazada o que tienen su tarjeta marcada por fraude por un error se enfadan o incluso se avergüenzan de estas situaciones. Cientos de transacciones exitosas pueden provocar daños a la marca y la posible deserción de usuarios. No en vano, estas operaciones de back-end pueden tener un impacto severo en el cliente de front-end.
La precisión debe ser una consideración principal en la automatización. Esto implica conjuntos de datos más grandes, análisis en tiempo real y algoritmos adaptables dinámicamente. Para lograr esto, las empresas financieras necesitan una plataforma informática de alto rendimiento que proporcione no solo la respuesta en tiempo real que necesitan, sino que pueda escalar a medida que el volumen de datos y transacciones continúa aumentando.
American Express comenzó a usar IA en 2020. En 2015, transformó todos sus modelos de gestión de riesgos apoyándose en la Inteligencia Artificial. Estos modelos cubren todo el ciclo de vida del cliente, comenzando con la creación de una nueva cuenta para limitar la asignación a través de la gestión diaria y la detección de fraudes. El despliegue inicial de IA mejoró la tasa de resolución digital de fraude de la empresa en un 100%.
Hasta la fecha, American Express opera utilizando su décima iteración de su modelo global de detección de fraude. Este sistema se construye utilizando redes antagónicas generativas (GAN, del inglés generative adversarial networks) y redes neuronales recurrentes secuenciales (RNN, recurrent neutral networks) para procesar decisiones de riesgo. Durante 13 años, la compañía ha destacado por ostentar el espacio de fraude más bajo.
Asimismo, la IA avanzada también permite optimizar la exactitud de forma que no es factible mediante procesos manuales. Por ejemplo, cuando se inicia una transacción cuestionable, el sistema de Inteligencia Artificial puede comunicarse con el cliente para confirmar la transacción a través de un dispositivo confiable, como un teléfono móvil. Una comunicación en tiempo real como esta no solo mejora la detección de fraudes, sino que también aumenta la confianza del cliente.
El alma de la IA son los datos
El alma de la IA son los datos. A cuantos más datos tenga acceso una organización financiera, y cuantos más análisis pueda procesar en tiempo real, más precisos podrán ser los resultados. Y cuando se combina con la tecnología adecuada, las empresas pueden cambiar dinámicamente para hacer frente a los nuevos desafíos.
