Carmen Fernández Aguilar Coordinadora del Grado en ADE
Mié, 21/04/2021 - 10:30

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Serie: 'A Vueltas con la Economía (LVIII)'

El uso de herramientas de inteligencia artificial está proliferando en los últimos tiempos en todos los sectores de la economía, debido, entre otras cuestiones, al creciente volumen de datos digitales y al aumento de la capacidad computacional. El uso de herramientas de inteligencia artificial puede derivar en importantes beneficios, gracias a las posibilidades que ofrecen para automatizar ciertas tareas e incrementar las capacidades analíticas frente a las técnicas tradicionales. Esto, puede dar lugar a mejoras de eficiencia, reducción de costes, incrementos de calidad, aumento del nivel de satisfacción de los clientes o mayor inclusión financiera, gracias, principalmente, a las posibilidades que ofrecen para automatizar procesos operativos e incrementar las capacidades analíticas.

Mediante técnicas como el procesamiento del lenguaje natural o el reconocimiento de imágenes, las entidades pueden automatizar aquellas tareas manuales que son más repetitivas o aportan menos valor añadido. Esto supone, por una parte, una reducción de los posibles errores humanos y, por otra, un incremento de la productividad y una disminución de los costes asociados a estas tareas.

En consecuencia, el nivel de satisfacción de los clientes aumenta, al recibir un mejor servicio (menor tiempo de respuesta y mayor disponibilidad de servicios) y, potencialmente, a un precio menor. Además, dada la reducción de costes que se produce con la automatización de tareas, es posible que ciertos servicios que tradicionalmente estaban reservados a determinados clientes puedan ofrecerse a un número mayor de usuarios (p. ej., asesoramiento financiero).

Las herramientas de inteligencia artificial permiten a las entidades analizar un volumen mucho mayor de datos (tanto estructurados como no estructurados) y de manera más rápida. Además, el aumento en el número de variables conduce a análisis de mayor calidad, dado que se consigue conocer mejor al cliente y obtener resultados más precisos.

Algunas de las tecnologías de IA más conocidas en el mundo de las finanzas, son:

  • Chatbots y asistentes virtuales: a través de estos asistentes, los usuarios pueden resolver dudas habituales y, en ciertos casos, obtener recomendaciones de productos o realizar ciertas operaciones. Se consigue así automatizar los canales de comunicación con los clientes, hacerlos disponibles las 24 horas del día, los siete días de la semana, y, además, recoger de forma automática información sobre las interacciones con los usuarios.
  • Personalización de productos y de servicios finales: sobre la base de la información que se obtiene de los clientes, las entidades pueden ofrecer una experiencia de usuario personalizada e, incluso, extenderla más allá de los servicios bancarios en sentido estricto
  • Control de blanqueo de capitales y prevención del fraude: la posibilidad de analizar un volumen mayor de datos y de combinarlos con nuevas fuentes de información permite detectar anomalías o patrones que de otra manera hubiesen pasado inadvertidos.
  • Calificación crediticia: la mayor capacidad analítica permite mejorar las evaluaciones y acelerar los plazos de concesión de créditos. Además, el uso de información no estructurada puede derivar en un aumento del número de clientes elegibles, al facilitar este análisis a entidades de reciente creación o que actúan en mercados nuevos de los que se dispone de poca información.

En el Banco de España, por su parte, se ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial para la clasificación de billetes, a fin de determinar si sus condiciones físicas son aptas para mantenerlos en circulación. Adicionalmente, el área estadística está estudiando el uso de inteligencia artificial para mejorar los procesos de control de calidad de la información disponible en las bases de microdatos (en concreto, cuentas anuales que depositan las empresas no financieras). Asimismo, el área de economía está valorando en qué medida estas técnicas pueden mejorar los modelos de análisis y la selección de indicadores macroeconómicos.

El sector financiero está experimentando una transformación radical. Giudici informa que "los fundamentos económicos son fuertes, el clima regulador es favorable, y las tecnologías de transformación son más accesibles, poderosas... que nunca".

Los asistentes digitales y las aplicaciones continuarán perfeccionándose con mejoras en la computación cognitiva como el aprendizaje profundo. La gestión de las finanzas personales será entonces más fácil, especialmente cuando los robots continúen haciendo el trabajo pesado del día a día. Tanto los consumidores como los empleados pueden centrarse en lo que realmente importa, como la toma de decisiones y la estrategia a largo plazo.

Como vemos, los servicios financieros están cambiando tal y como los conocemos. ¿Están las entidades financieras preparadas para manejar los nuevos desafíos del mañana?, ¿Estamos los usuarios lo suficientemente formados e informados, para poder entender todos estos nuevos servicios y oportunidades?

Bibliografía

Giudici, P. (2018). Fintech risk management: A research challenge for artificial intelligence in finance. Frontiers in Artificial Intelligence, 1, 1.

Hilpisch, Y. (2020). Artificial Intelligence in Finance. O'Reilly Media.

Dupont, L., Fliche, O., & Yang, S. (2020). Governance of Artificial Intelligence in Finance. Banque De France.

Editor: Universidad Isabel I

Burgos, España

ISSN: 2659-3971

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