La Industria 4.0 es el nombre dado a la cuarta revolución industrial que se caracteriza por la inclusión de tecnologías avanzadas en los procesos d [...]
Leer más »
Antes de hablar de la inteligencia artificial en el mercado Fintech nos gustaría mencionar que el término Fintech se aplica hoy en día para las tecnologías modernas en el campo de los servicios financieros y los procesos habituales del sector bancario.
La palabra Fintech está compuesta por las palabras:
Este término se refiere a soluciones innovadoras de sistemas de aplicación que representan un desarrollo nuevo en el sector de servicios financieros y principalmente sirve para ayudar a las empresas y a los consumidores para gestionar y administrar mejor las operaciones financieras a través de software, apps en teléfonos inteligentes… y como no, gracias a la Inteligencia artificial todos estos procesos se están optimizando para mejorar procesos, eliminar la pérdida de tiempo y recursos, e innovar en nuevas formas de proveer servicios financieros (véase los nuevos "neobancos" o modelos como BNPL - Buy Now Pay Later).
Las herramientas Fintech actuales están diseñadas para desafiar y modernizar los proveedores de servicios financieros tradicionales. Las empresas que ofrecen actualmente nuevos productos financieros son, a día de hoy, más ágiles y llegan a más segmentos que antes estaban desatendidos al ofrecer servicios más rápidos y económicos.
Esta categoría está dirigida al público en general, por ejemplo “neobancos” 100% digitales sin que exista documentos o papeles en formato físico, sin sedes, que ofrecen cuenta y tarjeta de pago a bajo costo / gratuitas, aplicaciones de pago o gestión de finanzas personales, así como herramientas de gestión de patrimonio o inversión automatizada.
Ofrece servicios financieros a empresas, pymes o grandes cuentas. Un ejemplo de esta categoría puede ser la transferencia de divisas online (Kantox).
Como plataformas de crowdfunding, que conectan a líderes de proyectos, creadores, comerciantes, pymes e inversores, particulares o profesionales. Por ejemplo, crowdfunding en donaciones con o sin recompensas, crowdlending (préstamos a pymes) y crowdequity (financiación de capital).
Las empresas que están en esta categoría aportan soluciones para sus clientes de una manera innovadora a través de la tecnología dentro del sector asegurador. En este apartado podemos encontrar el típico comparador de seguros (rastreator).
Y la última categoría se refiere a empresas que ofrecen soluciones tecnológicas para cumplir con las restricciones regulatorias y de cumplimiento de los actores bancarios principalmente (especialmente en el conocimiento del cliente o “KYC” en la jerga).
La revolución tecnológica en los sistemas financieros que vivimos desde hace unos años se ha centrado hasta ahora, en conectar personas y recopilar datos. Sin embargo, a día de hoy la inteligencia artificial ha llegado al sector financiero para quedarse y en los próximos años tendremos una ola de innovación en el sector.
Con su creciente capacidad para leer, analizar y mejorar los procesos de recopilación de datos junto con su potencial para influir en el sector, está provocando que cada vez sean más las empresas que aporten esta tecnología en sus procesos y modelos de negocio para beneficiarse de las ventajas que aporta la Inteligencia Artificial a sus negocios.. Además la IA juega un papel fundamental en la detección de fraudes. Los bancos de inversión, los bancos minoristas y las aseguradoras también deberían beneficiarse de las ventajas que ofrece.
Nuestras soluciones de ARM SaaS en el campo financiero te ayudarán a predecir impagos y detectar a aquellos clientes que presentan un riesgo elevado de impago. De este modo, conseguirás minimizar las pérdidas de tu negocio, así como reducir el tiempo para la toma de decisiones.
Según Statista, en lo que se refiere a las empresas de servicios financieros, alrededor del 50% incorporan inteligencia artificial (IA) moderadamente en sus operaciones o funciones y aproximadamente un tercio (35%) tiene incorporado completamente tecnologías de inteligencia artificial en su negocio.
Y en términos globales, la IA en el mercado Fintech se estima que mueva más de 26.000 millones de euros en 2026.
El uso de la Inteligencia Artificial en el sector Fintech es muy bueno y eficiente en el análisis de grandes cantidades de datos en tiempo real para luego analizar esa información, inferir las acciones óptimas y hacer posteriormente recomendaciones.
Un ejemplo claro del uso de IA con la información de los clientes es decir a las empresas Fintech si alguien es solvente o no. Los bancos y otras instituciones financieras quieren tener la capacidad de otorgar crédito a sus clientes, pero quieren poder calcular el costo de manera adecuada:
De forma general, para saber si un cliente es confiable, se mira su historial crediticio, pero con el uso de IA, se puede aplicar otros patrones para que se pueda examinar los datos de sus propios clientes y extraer mayores ymejores conclusiones.
para la detección y prevención de fraudes en tiempo real, encontrando patrones y relaciones, e incluso identificando actividades fraudulentas.
La IA optimiza el trabajo de expertos en fraudes, lo que les permite centrarse en casos de mayor nivel, mientras que la IA se mueve detrás de escena para identificar problemas más pequeños y asistir en la identificación temprana de nuevas formas de defraudar.
Otros casos del uso de la IA son la atención al cliente automatizada. Por medio de los chatbots que están siempre preparados y listos para ayudarte cuando necesitas algo, mejorando la experiencia del consumidor, ya que sus preguntas son respondidas al momento.
De hecho, una publicación realizada en FinTech Magazine, la comunidad digital para la industria de la tecnología financiera, nos trae una breve investigación sobre los beneficios de los chatbots que usan IA en este sector:
► Te puede interesar ¿Qué hace la Inteligencia Artificial hoy para el sector financiero?
La Industria 4.0 es el nombre dado a la cuarta revolución industrial que se caracteriza por la inclusión de tecnologías avanzadas en los procesos d [...]
Leer más »Muchas veces nos preguntamos dónde se aplica el Big Data y podemos suponer una gran relevancia de Big Data para los negocios. Esto explica el gran in [...]
Leer más »El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) que se basa en conseguir que un sistema sea capaz de aprender a partir de la [...]
Leer más »Cada vez más empresas están aprovechando la información relevante que extraen de los datos que poseen y generan para mejorar sus procesos y descubr [...]
Leer más »
