Inteligencia artificial, el sastre del sector financiero

Los seres humanos tendemos a operar bajo dos modelos: ensayo y error o problema y solución. Normalmente, no nos cuestionamos o no reflexionamos sobre qué hace que las soluciones se adapten y funcionen bien. Sin embargo, esta actitud cambia cuando las cosas no salen como esperamos. Esta mentalidad se extiende a todos los ámbitos, incluyendo el campo de la inteligencia artificial (IA).

A menudo, al hablar de innovación, especialmente cuando se trata de IA y herramientas de machine learning, ignoramos el impacto tangible que tienen en nuestra vida diaria. Podemos disfrutar de los beneficios de la IA en diversos sectores, como el financiero, pero no somos conscientes de ello.

En ese punto, si nos centramos en el entorno bancario, vemos como el uso del machine learning continúa revolucionando la industria financiera al proporcionar información precisa sobre las tendencias del mercado, el comportamiento de los clientes y la evolución de las carteras de valores. Dicho de otro modo, la aplicación adecuada de las nuevas tecnologías en este sector da como resultado el desarrollo de un traje a medida de cada cliente.

Permitidme el símil, ya que hacer tangible estos beneficios puede hacerlo más comprensible. Nuestros objetivos financieros (ahorro, inversión, jubilación, etc.) son como un traje hecho a medida. Cada objetivo es único y se adapta a nuestros intereses y perfil como cliente. Hablamos de una prenda que requiere de un diseño exclusivo que cumpla con las expectativas de quien lo va a portar. En este sentido, es aquí donde la tecnología juega un papel fundamental en el sector financiero.

Nuestros comportamientos y hábitos financieros, aquellos en los que se basan las finanzas conductuales (behavioral economics) se convierten en la tela con la que, a través de la tecnología actual que nos proporciona el uso de la inteligencia artificial y machine learning, se hila y da forma a un traje (ahorro, inversión, jubilación, etc.) a medida, que el sastre (bancos, neobancos, aseguradoras, Fintech, etc.) nos teje acorde al evento que tengamos.

Cada día dejamos un rastro de información y hábitos que revelan nuestros intereses y preferencias, y que dicen mucho sobre nuestro perfil como cliente. Es similar a cuando un sastre conoce el patrón de traje más cómodo para su cliente, qué tipo de tela se ajusta mejor al objetivo final, qué talla es la adecuada, o si se deben realizar ajustes de cualquier tipo para que se adapte perfectamente a su figura. Del mismo modo, la inteligencia artificial y el uso del aprendizaje automático ofrecen al sector financiero opciones para mejorar su eficiencia, reducir costes y brindar experiencias aún mejores a los clientes, ofreciendo justo lo que necesitan.

El procesamiento de la documentación, la detección de fraudes, la gestión de riesgos o la hiperpersonalización de los servicios bancarios son algunos de los beneficios que pueden ofrecer a las entidades estas herramientas. Por ejemplo, gracias al aprendizaje automático que realizan las herramientas de machine learning, los bancos pueden recomendar productos financieros adaptados a cada usuario, proporcionar asesoramiento financiero según las necesidades específicas de la persona en ese momento y mejorar el customer journey acorde a las preferencias del cliente. Además, en la actualidad, estas herramientas también dan la oportunidad de realizar otras actividades, como aportaciones automáticas a los planes de pensiones, lo que permite a los trabajadores que una parte de su salario genere beneficios en una cartera de inversión.

En esta línea, la utilidad es infinita y no solo para cuestiones de ahorro, también para cosas más cercanas a nuestro día a día. Algo tan simple y útil como averiguar que la transacción de Spotify es un gasto de suscripción recurrente, permite que las entidades bancarias sepan si ese cliente puede ser un público objetivo de posibles vinculaciones o alianzas de marketing, como aquellas que realiza Banco Santander con Mad Cool, por poner un ejemplo de las muchas que actualmente realizan las entidades bancarias para la Generación Millennial y Z.

En definitiva, las posibilidades que nos ofrecen los algoritmos son innumerables y se traducen en beneficios para todos los sectores de la economía. Solo hay que saber elegir al mejor sastre, que utilice las mejores telas, y que entienda lo que necesita el cliente y para qué quiere dicho traje a medida. Y para ello, la apuesta por la innovación, las nuevas tecnologías y su aplicación puede suponer un importante cambio para cualquier entidad, independientemente de su tamaño.

*** Óscar Barba, CTO y cofundador de Coinscrap Finance.