Gestión del riesgo
La IA facilita la capacidad de procesar una gran cantidad de datos y la búsqueda de patrones ocultos, permitiendo reducir los costes operativos, reguladores y de cumplimiento. Dentro de la gestión de riesgos, se puede aplicar en áreas como la calificación del riesgo de crédito o la optimización de capital, lo que permite a las entidades financieras evaluar el grado de riesgo con mayor precisión. En el caso de la optimización de capital, por ejemplo, la inteligencia artificial y el machine learning (ML) pueden optimizar significativamente la precisión y la velocidad a la hora de calcular el activo ponderado por riesgo, maximizando así la rentabilidad del capital.
La pandemia de la COVID-19 es el último acelerador que está obligando a las entidades financieras a explorar el uso de técnicas de machine learning para la gestión de liquidez, debido a la complejidad de los factores que intervienen. Por otra parte, cuando se aplica a la gestión de activos y pasivos, la inteligencia artificial permite tomar decisiones de inversión coherentes con los niveles de riesgo y rentabilidad del banco. Asimismo, las instituciones financieras utilizan modelos de machine learning no supervisado para realizar backtesting y validar sus modelos de riesgo. Estos algoritmos también se utilizan para analizar las grandes cantidades de información que se necesitan para establecer modelos de pruebas de pruebas de estrés y de esta forma detectar escenarios de pérdida en caso o probabilidad de impago.
Cumplimento normativo
Las nuevas empresas de RegTech dependen en gran medida de la inteligencia artificial para facilitar el cumplimiento normativo en diferentes áreas y evitar sanciones que podrían arruinar la reputación de la entidad financiera. De hecho, las soluciones de inteligencia artificial son herramientas de gran valor que se utilizan para monitorizar rápidamente transacciones que podrían ayudar a detectar posibles movimientos sospechosos de antemano. Para ello, los bancos están destinando grandes cantidades de recursos a campañas de prevención de blanqueo de capitales y financiación del terrorismo. Cabe destacar que la inteligencia artificial supera en muchos aspectos a los sistemas tradicionales de detección de fraude los cuales, son incapaces de seguir el ritmo de desarrollo de nuevas estrategias de fraude. En la actualidad, las empresas líderes del sector están implementando herramientas de machine learning para encontrar patrones de consumo y reducir significativamente las tasas de fraude.
De igual modo, en un esfuerzo por mejorar la integridad del mercado penalizando la información privilegiada o la divulgación ilegal de información y el abuso de mercado, la Unión Europea creó la Market Abuse Regulation (MAR) y la Markets In Financial Instruments Directive II (MiFID II), un marco legislativo para regular los mercados financieros y mejorar la protección de los inversores. En este sentido, el uso de inteligencia artificial es un pilar fundamental en cualquiera de los dos contextos para responder a las exigencias de ambas normativas.
Nuevas tecnologías en operaciones
La aplicación de la inteligencia artificial en las operaciones de middle office y back office ha acelerado y automatizado el procesamiento de datos, una gran mejora en comparación con los métodos tradicionales que son costosos y lentos. Tecnologías como la automatización de procesos robotizados (RPA) minimizan los errores y reducen los costes administrativos. Sin embargo, esta tecnología trabaja solo con escenarios preestablecidos, por lo que su principal desventaja reside en la falta de flexibilidad. Aplicar inteligencia artificial a los RPA en el ámbito de la automatización de procesos inteligentes (IPA) permite a los robots adaptarse a nuevas situaciones gracias a la combinación del procesamiento de lenguaje natural (NLP) y el machine learning. De esta forma, los robots pueden extraer información importante de estructuras textuales complejas y mejorar su rendimiento a través del aprendizaje. Otra aplicación en operaciones es la liquidación de valores, donde el aprendizaje automático se utiliza para resolver anomalías, así como evaluar y manejar las circunstancias en menos tiempo del que necesitaría un humano.
Por otro lado, el procesamiento de lenguaje natural y el machine learning permiten ahorrar tiempo y dinero a la hora de leer y analizar contratos, tarea que puede llevar miles de horas. En Estados Unidos, las principales organizaciones financieras utilizan estas nuevas tecnologías para crear herramientas que permiten leer y analizar contratos en pocos segundos y con una tasa de error muy baja.
Banca comercial
Los chatbots y los asistentes virtuales ya están integrados en el área de banca comercial, que supervisa la relación entre la institución financiera y el cliente. Estas herramientas, a través de la automatización de tareas simples, optimizan la resolución de problemas de los clientes mientras crean un perfil del usuario más completo. Además, los clientes pueden interactuar con los chatbots o los asistentes virtuales a través de múltiples canales, ya sea en formato escrito o hablado, lo que mejora su nivel de satisfacción, reduce costes y, en algunos casos, impulsa las ventas.
Las instituciones financieras quieren conocer el recorrido de sus clientes en cada paso de su interacción comercial. Desde que abren una cuenta hasta que empiezan a utilizar la app de la entidad o contactan con el centro de llamadas. Para la entidad financiera es vital entender el recorrido del cliente para poder analizar su comportamiento, entender sus preferencias, definir la siguiente mejor acción a llevar a cabo y ofrecer experiencias hiperpersonalizadas.
Las nuevas tecnologías como el machine learning permiten identificar y clasificar a los clientes, así como analizar sus comportamientos y ofrecer soluciones a su medida. En este sentido, la Segunda Directiva de Servicios de Pago (PSD2) pretende incrementar la competencia, la innovación y la transparencia en los mercados de pagos europeos. Debido a la presión que los proveedores de servicios de pago sienten para fortalecer los sistemas de autenticación de clientes, están implementando tecnologías como la autenticación biométrica, que puede entrar en conflicto con la preocupación sobre la privacidad.
Gestión de activos
La gestión de activos ha mejorado enormemente gracias a las nuevas aplicaciones tecnológicas de la inteligencia artificial, facilitando tareas complejas e intensivas que eran imposibles con los métodos tradicionales. Sin embargo, solo el 10% de las empresas de gestión de activos han incorporado esta nueva tecnología en sus actividades en el último año. Los bancos obtienen beneficios del uso de la inteligencia artificial y el machine learning en el análisis de los datos, lo que se traduce en mejores predicciones de mercado y mayores márgenes de beneficio. En este sentido, el aprendizaje automático también se puede utilizar para analizar las tendencias de los precios del mercado, identificar oportunidades y permitir a las entidades capturar no linealidades, hacer estimaciones y ver las correlaciones entre los activos de la cartera, entre otras.
Por otra parte, el uso de la inteligencia artificial, el procesamiento de lenguaje natural y el machine learning resultan útiles para predecir el pulso del mercado, lo que, a su vez, ayuda a tomar mejores decisiones de inversión. De hecho, los algoritmos conocidos como algoritmos de ejecución no solo pueden analizar el historial de transacciones y el historial de precios de un mercado o contrapartida, sino que también pueden hacer recomendaciones para que la operación se lleve a cabo de la mejor forma posible.
Banca corporativa
Muchas entidades han adoptado nuevas tecnologías para optimizar los procesos y actividades de la banca corporativa como agilizar el análisis de gran cantidad de datos para mejorar la toma de decisiones con la ayuda del machine learning. La inteligencia artificial basada en el análisis de los datos permitió el desarrollo de Deep Hedging, que reemplaza los modelos tradicionales de cobertura del riesgo utilizados para definir los precios de su cartera de productos.
La fijación dinámica de precios es un proceso complejo que requiere que muchos componentes financieros, como la curva de tipos de interés y el diferencial de crédito, sean evaluados, un aspecto en el que la aplicación de la inteligencia artificial marca la diferencia. La IA puede simplificar el proceso de elaboración de un sistema de fijación dinámico de precios al proporcionar predicciones continuas gracias al análisis de datos en tiempo real, lo que permite segmentar clientes y establecer la configuración de los modelos de optimización de los precios. Esto permite ajustar las estrategias a las condiciones de mercado.
Tecnologías como la inteligencia artificial o el machine learning tienen infinitas aplicaciones en el mundo de las finanzas. El gran volumen de datos a analizar recomienda el uso de estas tecnologías debido a la velocidad y la eficiencia con que procesan la información. Además, el hecho de que existan numerosos ejemplos de cómo muchas organizaciones financieras de todo el mundo han comenzado a implementarlas, es un paso positivo hacia la digitalización del sector financiero donde los modelos y formas de trabajo tradicionales están quedando atrás.
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