Inteligencia artificial en el sistema financiero. ¿Amenaza u oportunidad?

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Si algo hemos aprendido en los últimos años es que la transformación de los sectores maduros se acelera a medida que las nuevas tecnologías mejoran en facilidad y usabilidad. La Inteligencia Artificial (IA) continua avanzando y tiene 3 importantes sectores en el punto de mira: Salud, Finanzas y Seguros.

De forma sencilla, podemos decir que la inteligencia artificial tiene 3 componentes principales: el aprendizaje automático, la potencia de computación y los datos. Respecto a los dos primeros, existen numerosas herramientas disponibles y la innovación se democratiza rápidamente. Sin embargo, los datos son el verdadero tesoro que poseen las empresas tradicionales de estos sectores y el motivo por el que numerosas tecnológicas intentan anticiparse en los convenios de colaboración.

En los próximos años asistiremos a una auténtica metamorfosis de estos sectores en la que nadie puede (ni se atreve) asumir el papel de “favorito”. Al mismo tiempo que se ven amenazados, los sectores tradicionales aún tienen una oportunidad… si aprenden rápido.

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Finanzas

La inteligencia artificial es ya una realidad en la prestación de servicios financieros.

Por ejemplo, el sistema de determinación del perfil de riesgo de un inversor utilizado por la banca privada tradicional, basado en ambiguo y estático test de idoneidad, no puede competir con los nuevos robo advisors, sistemas computarizados que, en tiempo real, analizan y ordenan millones de datos tanto financieros del mercado como personales del inversor para poder realizar las recomendaciones que mejor se adaptan a sus necesidades, valores y tolerancia al riesgo. Y sin conflicto de intereses.

También se está utilizando la inteligencia artificial para intentar fabricar la ansiada piedra filosofal de las finanzas: un algoritmo que permita predecir los movimientos generales de los mercados financieros. Si bien es cierto que en una coyuntura con excesiva volatilidad como la de los últimos años es difícil predecir nada a medio plazo, también podemos imaginar que si alguien ha conseguido un nivel de acierto superior al 80% no es probable que lo públique.

La inteligencia artificial también se está utilizando en los sistemas de calificación del riesgo de crédito de forma que el precio de un préstamo no dependa únicamente de la suma de las deudas y facturas pagadas por el acreditado. Por ejemplo, Earnest, una fintech de San Francisco, exige el acceso al perfil de Linkedin de una persona cuando solicita un préstamo.

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Seguros

En el sector asegurador, la inteligencia artificial puede llegar a ser incluso más disruptiva aún que en las finanzas.

Se trata de un sector acostumbrado a la utilización del big data en la aplicación de la Ley de los Grandes Números, un negocio donde todos los clientes contratan y pagan por anticipado un servicio que puede que no consuman nunca: el siniestro.

Existen numerosas coberturas en donde la prevención es mucho más rentable que el pago de las indemnizaciones. En este sentido, las compañías aseguradoras están sumamente interesadas en la combinación inteligente de infinitos datos que le permitan prevenir enfermedades que mantengan más saludables a sus clientes.

Existen robots que recuerdan las bondades de comer bien, tomar los medicamentos y realizar pruebas de diagnóstico, ejemplos de interesantes inversiones en tecnología que mantendrían a los tomadores de las pólizas lejos de los hospitales. Ofrecer descuentos a los clientes que más en serio se toman los mecanismos de prevención será siempre una estrategia sólida a largo plazo.

También existen conductas o tendencias sociales que las aseguradoras deberían tener en cuenta en sus algoritmos al determinar el precio de sus coberturas. Por ejemplo, en un segmento tan importante como el del automóvil, se empiezan a imponer soluciones de alquiler frente a la tradicional opción del vehículo en propiedad, o incluso innovaciones disruptivas como los conductores autónomos.

Otros campos en los que tiene trabajo la inteligencia artificial es en la combinación de datos que permita una mejor predicción de acontecimientos como inundaciones, granizadas e incluso siniestros por robo.

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En este post hemos recogido solo algunos ejemplos de cómo la inteligencia artificial está ya transformando sectores tan maduros como las Finanzas y los Seguros, y, más importante aún, generando mejores productos y servicios a un menor coste.

Está claro que tanto la industria bancaria como la de los seguros son propietarias de una gran cantidad de datos susceptibles de aprendizaje automático. La transformación es inevitable y la inteligencia artificial un factor clave de éxito. 

Y la banca tradicional aún tiene una oportunidad porque es quien más datos gestiona.

 

Fuente: Forbes

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