IA en banca y finanzas. Stripe, Monzo y Grab | IA en los negocios #78

Publicado: 2024-03-06

Los servicios financieros siempre se han basado en el análisis de datos para tomar decisiones comerciales informadas en el complejo campo de la banca. No es de extrañar que con la llegada de la era del big data y el aprendizaje automático, este sector haya adoptado con entusiasmo nuevas tecnologías para agilizar sus procesos. Gracias a las decisivas implementaciones de IA en la banca, las innovaciones ya están aportando beneficios tangibles a los bancos. Examinemos cómo la inteligencia artificial afecta las operaciones de las empresas que la emplean con éxito en el sector financiero. Sigue leyendo para saber más

IA en banca y finanzas - índice:

  1. IA en la banca: introducción
  2. Stripe: credibilidad de las transacciones a través de la IA en las finanzas
  3. Monzo: IA en las finanzas
  4. Grab: IA en la clasificación de datos sensibles
  5. Resumen. El futuro de la IA en la banca y las finanzas

IA en la banca – introducción

La inteligencia artificial ya se utiliza ampliamente en muchas áreas del sector bancario y financiero. No se trata sólo de chatbots para servicio al cliente o aplicaciones bien seguras. La inteligencia artificial se utiliza en la industria financiera con fines aún más serios. Estas son las principales aplicaciones de la IA en la banca:

  • Detección y prevención de fraude : algoritmos avanzados analizan transacciones en tiempo real y detectan patrones de actividad sospechosas. Esto protege eficazmente a los clientes contra estafas,
  • Optimización de la previsión de liquidez financiera : los modelos predictivos basados ​​en IA analizan grandes cantidades de datos para predecir con precisión los flujos de efectivo futuros y gestionar la liquidez con mayor precisión.
  • Simplificar los procesos relacionados con la evaluación de la solvencia : aquí también acuden al rescate los algoritmos de aprendizaje automático que, basándose en el análisis de miles de solicitudes de crédito, pueden evaluar con precisión la credibilidad financiera de un cliente.
  • Personalización de ofertas y recomendaciones para clientes : los bancos utilizan modelos de recomendación avanzados para adaptar los productos financieros a las necesidades individuales de los clientes.
  • Automatización de los procesos administrativos : las tareas rutinarias, como la verificación de documentos o la liquidación de transacciones, se pueden automatizar completamente con la ayuda de la IA.

Sin embargo, ¿cómo afrontaron las empresas que operan en los mercados globales la implementación de estas innovaciones?

Stripe: credibilidad de las transacciones a través de la IA en las finanzas

Uno de los líderes en la aplicación de la IA a las finanzas es Stripe. Ha desarrollado un sistema llamado Stripe Radar, que analiza más de 1.000 características de una transacción en menos de 100 milisegundos para evaluar su fiabilidad. El sistema tiene una tasa de precisión del 99,9 % y mantiene una tasa baja de falsas alarmas.

¿Cómo se logró esto? En primer lugar, Stripe utiliza técnicas avanzadas de aprendizaje automático, como redes neuronales profundas. El sistema se mejora y desarrolla constantemente con nuevas capacidades, como el aprendizaje por transferencia.

En segundo lugar, la empresa busca constantemente nuevas señales en los datos de las transacciones que puedan ayudar a identificar anomalías que indiquen un posible fraude. Los ingenieros de Stripe revisan cuidadosamente cada caso de fraude para comprender los patrones operativos de los delincuentes y enriquecer el sistema con reglas adicionales.

Stripe Radar es un excelente ejemplo de cómo la IA en la banca puede proteger eficazmente a los clientes de estafas financieras.

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Fuente: Stripe (https://stripe.com/blog/how-we-built-it-stripe-radar)

Monzo: IA en las finanzas

Monzo, un neobanco con sede en el Reino Unido que opera exclusivamente en el espacio digital, ha aplicado capacidades de aprendizaje automático en un área completamente diferente: optimizar campañas de marketing.

El banco ha creado modelos que, basándose en datos históricos, pueden estimar la disposición de un cliente determinado a aprovechar una oferta adicional, como abrir una cuenta de ahorros, si recibe un mensaje específico del banco.

A continuación, para maximizar la eficiencia de la campaña, el sistema indica qué clientes deben recibir qué mensaje promocional. Esto permite dirigir el mensaje con precisión y lograr resultados significativamente mejores que en el caso de una comunicación masiva y no personalizada.

En algunos casos, la implementación de dicha optimización ha permitido a Monzo aumentar la efectividad de las campañas hasta en un 200%. Esto demuestra cómo la IA en la banca puede ayudar a llegar a los clientes de manera más eficiente con ofertas personalizadas que resuenen con ellos.

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Fuente: Monzo (https://medium.com/data-monzo/optimising-marketing-messages-for-monzo-users-3fe805f24572)

Grab: IA en la clasificación de datos sensibles

Grab es un gigante tecnológico del sudeste asiático que ofrece servicios como transporte y entrega. La empresa ha decidido aprovechar las capacidades de Language Models (LLM) para automatizar el proceso de clasificación de los datos confidenciales que almacena. Esto es crucial porque la empresa posee los datos personales y financieros de sus clientes.

Para ello se ha elaborado un conjunto de etiquetas que describen diversas categorías de datos, como por ejemplo:

  • Información personal,
  • Información del contacto,
  • Números de identificación.

A continuación, se diseñaron consultas apropiadas para que el modelo de lenguaje asigne automáticamente estas etiquetas según los nombres de tablas y columnas en las bases de datos.

Como resultado, Grab puede clasificar la información almacenada por sensibilidad de forma mucho más rápida y económica. Esto facilita la aplicación de políticas de privacidad y acceso a datos. Según las estimaciones de la empresa, la solución ha ahorrado hasta 360 días laborables al año que antes se dedicaban a la clasificación manual de datos.

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Fuente: DALL·E 3, sugerencia: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Resumen. El futuro de la IA en la banca y las finanzas

Como muestran los ejemplos de Stripe, Monzo y Grab, la inteligencia artificial ya está brindando valor comercial real a bancos e instituciones financieras. Puede ayudar a prevenir el fraude de forma más eficaz, dirigirse a los clientes con mayor precisión o automatizar tareas tediosas.

En los próximos años, el papel de la IA en la banca seguirá creciendo de manera constante. Podemos esperar la automatización total de muchos procesos administrativos, la hiperpersonalización de los productos financieros y una integración más estrecha de los modelos de aprendizaje automático con los sistemas bancarios.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que capacita a los departamentos de TI. Su principal objetivo es mejorar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar eficazmente mientras codifican.

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