Machine learning aplicado a la industria bancaria

En los últimos tiempos, está cobrando bastante relevancia un concepto clave proveniente de la inteligencia artificial, y que parece destinado a romper paradigmas empresariales: machine learning o aprendizaje automático de las máquinas. Esta tecnología se está aplicando en diversas industrias con notable éxito, pero es particularmente interesante la innovación que se está implementando en la industria bancaria.

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El aprendizaje automático está presente generalmente en asistentes virtuales, reconocimiento facial y automóviles automáticos. Incluso, plataformas como Netflix y Amazon lo utilizan para optimizar la respuesta a las preferencias de los clientes. Las aplicaciones actuales de machine learning en la industria bancaria están impulsando los servicios financieros. 

Estas herramientas innovadoras permiten a las instituciones financieras transformar el flujo interminable de datos que generan continuamente en información procesable para los clientes, desde operaciones hasta marketing y desarrollo empresarial. 

Las empresas están recurriendo a los diferentes usos del aprendizaje automático en finanzas para obtener una seguridad más sólida, una experiencia de cliente más eficiente, un soporte más rápido y un procesamiento sin interrupciones casi instantáneo. En este artículo, vamos a conocer  en detalle de qué se trata machine learning, sus principales aplicaciones y beneficios en la industria bancaria.

¿Qué es machine learning?

Es una rama de la inteligencia artificial cuyo principal objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las máquinas aprender por sí mismas. Para esto, emplea algoritmos programados para procesar una cantidad enorme de datos, de la cual se extraen patrones complejos que ayudan a realizar predicciones. De ahí que una máquina demuestre la aptitud de adquirir y transformar información, teniendo en cuenta el contexto, y que la habilidad se asemeje a la capacidad humana de aprender pero mejorada en cuanto a la gestión del tiempo.

¿Cómo machine learning puede mejorar el sistema bancario?

Hemos observado un primer esbozo de lo que puede brindar la tecnología machine learning en la industria bancaria. Ahora vamos a profundizar un poco más en sus principales ventajas.

1. Predicción de riesgo crediticio.

Cuando se genera una solicitud de crédito, el banco evalúa si el cliente se encuentra en condiciones de pagar el préstamo con sus respectivos intereses en un lapso de tiempo determinado, teniendo en cuenta diversas variables como la rentabilidad, la liquidez o el apalancamiento financiero para calcular el riesgo. 

Frente a esta realidad, machine learning simplifica esta tarea calculando estas variables con precisión y de manera ágil, utilizando la inteligencia artificial para producir modelos de riesgo de créditos sobre la base de datos financieros, comportamientos crediticios y el consumo de los clientes. A partir de este análisis es posible identificar cuándo aumentar o disminuir la línea de crédito de un cliente, en función de la tendencia de los bancos a no correr riesgos.

2. Detección de fraudes.

El fraude financiero cuesta miles de millones a clientes y empresas cada año. Los bancos con tecnología obsoleta y medidas de seguridad débiles se oponen a los más sofisticados ciberataques. Por este motivo, las empresas deben estar bien capacitadas para prevenir los fraudes y mantenerse así un paso adelante de los delincuentes cibernéticos. 

La prevención de fraude a través del aprendizaje automático se encuentra entre las aplicaciones de tecnología más efectivas hasta el momento. Los algoritmos que contienen analizan millones de puntos de datos, parámetros de transacciones, patrones de comportamiento del consumidor en tiempo real para detectar amenazas de seguridad y posibles casos de fraude.

A diferencia de los sistemas tradicionales basados en reglas inmutables que aplican la misma lógica a la mayoría de los consumidores, la prevención del fraude mediante el aprendizaje automático se personaliza en cada cliente.

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3. Aumento de la productividad.

Las innovaciones tecnológicas están destinadas a mejorar la productividad en los procesos, tanto a nivel interno como en los que tienen lugar en el trato con los clientes. La automatización de procesos permite a los colaboradores ahorrar tiempo en las tareas monótonas y repetitivas para emplearlo en aquellas actividades más significativas para la empresa. Al mismo tiempo, representa un ahorro importante de los costos en beneficio de la eficiencia.

4. Análisis y segmentación de clientes.

La atención al cliente de calidad es un componente vital de cualquier negocio financiero exitoso. El aprendizaje automático de machine learning en la industria de pagos y los servicios financieros ayuda a las empresas a comprender y satisfacer las necesidades de sus clientes, con servicios personalizados. La tecnología permite a las empresas extraer información diversa de cómo los clientes interactúan con sus productos y servicios. 

Esta inteligencia se puede utilizar para impulsar áreas de mejora e identificar oportunidades de expansión con un gran alcance de implementación que abarca todo el embudo de marketing. De hecho, lo más significativo es que los datos pueden ayudar a las organizaciones a monitorear y pronosticar la rotación de clientes en función de los cambios en el comportamiento. 

Dado que adquirir nuevos clientes es mucho más costoso que retener a los existentes, machine learning ayuda a las empresas a detectar a los clientes que corren el riesgo de perder y actuar rápidamente para retenerlos. Ya sea un cliente que experimentó una mala experiencia o alguien que perdió el interés en el servicio y dejó de usarlo, el aprendizaje automático puede ayudar a generar lealtad y mantener a los clientes interesados ​​en el producto o servicio por más tiempo. 

5. Motor de recomendaciones.

Machine learning permite además impulsar recomendaciones basadas en el comportamiento del cliente antes de la compra. A través de canales digitales como las aplicaciones para banca móvil, se generan interacciones con el cliente, donde puedes recomendarle productos o servicios en relación con su perfil, preferencias, necesidades y comportamientos.

6. Procesamiento de documentos.

La tecnología también se puede aplicar a tareas administrativas con gran éxito. La clasificación de documentos es un proceso vital pero tradicionalmente trabajoso que requiere tiempo y recursos considerables. El aprendizaje automático de machine learning puede reducir significativamente el tiempo de procesamiento para etiquetar, clasificar y organizar documentos para su posterior recuperación. 

Para ejecutar inicialmente los documentos a través del proceso de reconocimiento óptico de caracteres (OCR), los algoritmos de aprendizaje automático pueden luego digitalizar el texto en los documentos escaneados para leer, procesar y analizar su contexto. A través de esa información, el modelo de aprendizaje automático puede clasificar el documento e indexarlo para futuras búsquedas de acceso rápido, por parte de los colaboradores de la empresa.   

El aprendizaje automático se puede utilizar para determinar qué efecto tendrán los cambios más pequeños en el proceso de decisión del consumidor y en las tasas de conversión. Al analizar una amplia variedad de acciones de los usuarios, machine learning puede permitir que las empresas financieras perfeccionen la forma en que los consumidores interactúan con sus sistemas. 

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En resumen, machine learning es una arista de la inteligencia artificial cuya aplicación en pagos, finanzas y banca desafían a la competencia para desarrollar propuestas mejores, más económicas y más rápidas. Las instituciones financieras deben generar lealtad con productos y servicios altamente personalizados, oportunos y con precios competitivos para seguir siendo rentables. La tecnología central y la infraestructura de datos deben aprovechar las importantes ventajas del aprendizaje automático en las decisiones a lo largo del ciclo de vida del cliente para lograr esto. Para cada vez más entidades financieras, el aprendizaje automático no es solo el futuro sino el presente.