Usos de la IA en fintech: Explorando herramientas como IndexGPT

RESUMEN

La inteligencia artificial ha irrumpido significativamente el sector fintech al mejorar el análisis de datos, aumentar la seguridad y revolucionar el servicio al cliente a través de chatbots impulsados por IA. La introducción de herramientas especializadas, como el IndexGPT de JP Morgan, muestra el impacto transformador de este tipo de innovación en el sector. Mientras tanto, el potencial de la IA hace que su alcance y sus limitaciones siguen evolucionando.

Al igual que ha sucedido en otros sectores, la inteligencia artificial (IA) ha cambiado la forma de operar de la industria fintech. He aquí algunos ejemplos:

  • La IA ayuda a analizar grandes conjuntos de datos y a obtener rápidamente información valiosa;
  • La inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar grandes cantidades de datos y detectar posibles amenazas a la seguridad;
  • La inteligencia artificial ha cambiado la forma en que opera el sector de las tecnologías financieras.
  • Los chatbots impulsados por la IA ofrecen experiencias de cliente personalizadas al sugerir productos y servicios a medida.

Estos avances han hecho que las empresas fintech sean más eficientes, precisas y adaptables en sus servicios.

La introducción de la IA ha supuesto un cambio significativo respecto a los procesos manuales del pasado, dando lugar a cambios disruptivos. JP Morgan, por ejemplo, planea lanzar una herramienta especializada en IA llamada IndexGPT, similar a ChatGPT. Se centrará específicamente en la prestación de servicios financieros.

JP Morgan ya ha presentado una patente para este innovador producto.

Antes y después de la IA en Fintech

Para comprender eficazmente el impacto de la IA en la industria fintech, es útil comparar la época anterior a la inteligencia artificial con los tiempos actuales.

Época anterior a la IA

Consideremos un ejemplo: Un cliente busca asesoramiento financiero en una consultora financiera. Cada cliente tiene necesidades únicas, y el consultor financiero debe evaluar manualmente estas necesidades y recomendar productos financieros adecuados.

Todo este proceso requiere mucho tiempo y trabajo. Se trata de comprender las necesidades del cliente y, a continuación, examinar un amplio conjunto de datos de productos financieros para encontrar los más adecuados.

Analizar el rendimiento y los datos históricos de estos productos para determinar su idoneidad aumenta la complejidad. Por último, crear y entregar al cliente un informe personalizado lleva mucho tiempo.

En la era anterior a la IA, los analistas financieros poseían los conocimientos necesarios, pero carecían de las herramientas que les permitieran alcanzar la velocidad y eficiencia deseadas.

La era de la IA

Ahora, apliquemos el escenario anterior cuando la consultora utiliza IA:

  1. Un chatbot aparece rápidamente en la web y ofrece asistencia, habiendo extraído ya la información necesaria del formulario.
  2. El chatbot hace preguntas específicas al cliente sobre su apetito de riesgo, sus finanzas personales actuales y otros detalles relevantes.
  3. El chatbot captura esta información y reenvía los datos del cliente a un consultor.
  4. El consultor utiliza herramientas de IA para analizar y cribar rápidamente numerosos productos financieros adecuados para el cliente, preparando un informe completo.
  5. El asesor organiza una llamada con el cliente para comentar el informe y ofrecerle recomendaciones.
  6. El cliente acepta las recomendaciones o solicita modificaciones.
  7. Una vez finalizado, el informe se entrega al cliente.

La introducción de la IA ha impactado significativamente en la velocidad y precisión del análisis de datos. Esto, a su vez, ha facilitado el trabajo del consultor y ha aumentado la fiabilidad de los informes. Aunque la experiencia del consultor sigue siendo esencial, la integración de herramientas de IA complementa eficazmente sus esfuerzos.

La combinación de experiencia humana y herramientas impulsadas por IA ha transformado el proceso de consultoría, haciéndolo más eficiente y eficaz tanto para los consultores como para los clientes.

Usos de la IA en la industria fintech

Seguridad de los datos

La seguridad de los datos es de suma importancia en la industria fintech, ya que trata con información altamente confidencial. Para garantizar la protección de los datos sensibles, se pueden aplicar varias medidas:

  1. Asistencia de chatbots: Los chatbots pueden ayudar a los clientes con tareas como el restablecimiento de contraseñas o la gestión del acceso a aplicaciones. Al automatizar estos procesos, se reduce el riesgo de error humano o de acceso no autorizado.
  2. Autenticación biométrica: implementar el reconocimiento facial, de voz o huella dactilar en el software añade una capa adicional de seguridad. Los métodos de autenticación biométrica suelen ser más difíciles de eludir para los hackers en comparación con las contraseñas tradicionales, ya que se basan en características físicas únicas.

Estas medidas de seguridad trabajan juntas para mejorar la protección general de los datos de los clientes en la industria fintech. Al aprovechar las tecnologías avanzadas y los métodos de autenticación, las empresas pueden salvaguardar la información sensible y mitigar el riesgo de acceso no autorizado o violación de datos.

Detección del fraude

Los fraudes financieros, como las reclamaciones falsas de seguros y las transferencias bancarias no autorizadas, no sólo provocan pérdidas económicas, sino que también dañan la reputación de las instituciones financieras.

Como custodios de fondos públicos y poseedores de datos confidenciales, las instituciones financieras operan en un sector altamente competitivo en el que hay mucho en juego. Y dado el gran volumen de transacciones que tienen lugar cada segundo, identificar las actividades fraudulentas puede ser todo un reto.

Tradicionalmente, la detección de fraudes se ha basado en procesos manuales que consumen mucho tiempo y son engorrosos. Sin embargo, la IA puede desempeñar un papel crucial en la detección y prevención de actividades fraudulentas en el sector financiero.

Mediante el análisis de grandes cantidades de datos, los algoritmos de IA pueden identificar comportamientos y patrones inusuales o anómalos en las transacciones financieras. Cuando se detectan tales anomalías, el sistema puede marcar estas transacciones para que se investiguen más a fondo.

Al aprovechar las capacidades de la IA, las instituciones pueden mejorar sus procesos de diligencia debida, minimizar las pérdidas financieras y salvaguardar su reputación.

Mejor servicio al cliente

Satisfacer las expectativas de los clientes y ofrecer resoluciones oportunas a las consultas es crucial para las instituciones financieras, ya que los clientes ahora tienen una amplia gama de opciones para elegir.

Con lo mucho que está en juego atender a los clientes las 24 horas del día, las instituciones financieras se enfrentan al reto de resolver las consultas de los clientes de manera eficiente.

En este contexto, los chatbots con IA han surgido como una valiosa solución para las instituciones financieras. Los chatbots de IA entrenados son capaces de responder a las consultas de los clientes con rapidez y recopilar datos relevantes para su posterior procesamiento.

Estos chatbots han sido entrenados específicamente para analizar los sentimientos de los clientes basándose en el tono de sus respuestas.

Al emplear el análisis de sentimientos, los chatbots de IA pueden comprender e interpretar las emociones transmitidas por los clientes. Esto les permite ofrecer respuestas más personalizadas y empáticas, mejorando la experiencia general del cliente.

Además, el uso de chatbots de IA ayuda a aliviar la carga de trabajo de las plantillas de los centros de llamadas, que a menudo se enfrentan a una acumulación de casos debido a la naturaleza 24/7 de las consultas de los clientes.

IndexGPT: ¿El mayor disruptor en fintech?

De forma similar al impacto que ChatGPT ha tenido en varias industrias con sus diversos casos de uso, JP Morgan ha desarrollado IndexGPT, con el objetivo de perturbar el sector de los servicios financieros.

A diferencia de ChatGPT, IndexGPT se ha diseñado específicamente para casos de uso dentro del sector financiero. Aunque se dispone de poca información sobre la herramienta, los informes sugieren que se centra principalmente en ayudar a los clientes a seleccionar productos financieros. El programa tiene fama de ser muy preciso y eficaz en sus operaciones.

Josh Gerben, abogado especializado en marcas, comentó

“Es un programa de IA para seleccionar valores financieros. Esto me suena a que están intentando dejar a mi asesor financiero fuera del negocio”

Aunque no se han revelado detalles concretos sobre IndexGPT, se sabe que la herramienta utilizará IA junto con software de computación en la nube para ayudar a seleccionar los productos financieros más adecuados para los clientes.

En resumidas cuentas

La IA ya está siendo adoptada por numerosas organizaciones en diversas capacidades, pero IndexGPT de JP Morgan tiene el potencial de cambiar significativamente las reglas del juego. Se espera que esta herramienta de IA altamente inteligente ofrezca servicios financieros precisos y avanzados con una baja probabilidad de fracaso.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que la IA en el sector de las tecnologías financieras está aún en proceso de evolución, y que su alcance y limitaciones definitivos son difíciles de predecir.

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Kaushik Pal

Kaushik es un arquitecto técnico y consultor de software con más de 23 años de experiencia en análisis de software, desarrollo, arquitectura, diseño, pruebas e industria de capacitación. Tiene interés en nuevas tecnologías y áreas de innovación, centrándose en arquitectura web, tecnologías web, Java/J2EE, código abierto, WebRTC, big data y tecnologías semánticas. Ha demostrado su experiencia en análisis de requisitos, diseño e implementación de arquitecturas, preparación de casos de uso técnico y desarrollo de software. Su experiencia ha abarcado diferentes sectores como seguros, banca, aerolíneas, envíos, gestión de documentos y desarrollo de productos, entre otros. Ha trabajado con una amplia…